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公开(公告)号：CN112150384A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011049794.2
申请日：2020-09-29
Applicant: 中科方寸知微(南京)科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于残差网络与动态卷积网络模型融合的方法及系统，包括以下步骤：首先，组建用于构建机器学习训练的图像数据集；其次，构建多个训练网络，将数据集放入学习；再次，融合网络模型输出结果集，并在融合过程中使用crop‑ensemble方法对图像进行处理，将生成的结果进行像素的加权求值；最后，得到特定位置的像素值。本发明利用非局部残差网络与双路径动态卷积网络的模型融合，并通过使用剪裁增强方法，得到远高于单独模型的结果。
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公开(公告)号：CN112150363A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011049682.7
申请日：2020-09-29
Applicant: 中科方寸知微(南京)科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的图像夜景处理方法及运行该方法的计算模块与可读存储介质，方法包括如下步骤：步骤1、采集多组RAW格式数据样本；步骤2、设计超级夜景网络模型；步骤3、对步骤2中的超级夜景网络模型进行训练；步骤4、输出结果。本发明通过建立超级夜景网络模型并对该模型进行训练，首先依据需求建立基础数据集，并以此训练上述SNN网络，根据性能测试结果。若模型预测结果不理想，则根据场景需求，对数据集进行扩充或重构。仅需从相机CMOS取出RAW数据，即可得到观感极佳的超级夜景图片，避免传统的夜景功能长时间曝光导致图像抖动、残影的问题出现，也进一步避免了采用AI技术合成图像时受图像抖动、残影的影响。
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公开(公告)号：CN111681479A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010592273.5
申请日：2020-06-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于电子教学领域，具体涉及了一种自适应情境化人工智能教学系统、方法及装置，旨在解决常规方式去讲解人工智能知识和应用学习效率低、知识转化困难学生积极性不高的问题。本发明包括：学员评测模块对学员进行评测，根据评测结果生成学员的学习状况档案，情境互动模块根据学习状况档案生成情境实践游戏，学习管理模块根据学员在情境互动模块中解决问题的操作时间及操作步骤生成学习报告并更新学习状况档案。本发明通过情境互动的方式增强学员的代入感和体验感，并根据学员解决问题的时间和操作步骤调整学习计划，增强了教学系统的自适应能力实现个性化教学。
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公开(公告)号：CN111212203A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911367718.3
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种自适应的人脸检测与识别装置，包括人脸识别装置、壳体、踏板和数据处理模块，人脸识别装置包括有高清摄像头和液晶显示屏，壳体的顶端面中段位置开设有矩形缺口，高清摄像头通过转动销轴转动设置在矩形缺口内腔左右两端面之间，且高清摄像头可围绕矩形缺口内腔前后翻转，壳体的内腔右端顶部设有伺服电机，人脸识别装置的信号输出端口通过导线与伺服电机连接，踏板的顶端面内嵌有压力传感器，数据处理模块的信号输入端口与压力传感器的信号输出端口连接，数据处理模块的信号输出端口连接有继电器，继电器通过导线与人脸识别装置连接。本发明更具有灵活性，能够根据不同身高度人员进行精准人脸识别操作，提高识别效率。
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公开(公告)号：CN110689447A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910817334.0
申请日：2019-08-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明一种基于深度学习的社交软件用户发布内容的实时检测方法，属于深度学习和图像处理技术领域。所述方法包括：进行模板标注，生成标注模板信息；利用预设深度神经网络检测模型对待检测图像进行文字区域的检测和分类，生成带类别的文字区域信息；根据所述标注模板信息和所述带类别的文字区域信息进行模板匹配，生成结构化信息数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109829366A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811565384.6
申请日：2018-12-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本申请涉及一种车道检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取包含有车道线的影像的待处理图像；对待处理图像按照预设图像处理方式进行预处理；对预处理后图像中车道线的影像进行曲线离散化处理；提取曲线离散化处理后的图像中的所有霍夫直线；利用所有霍夫直线复原待处理图像中的车道线。该方法可以缓解现有技术中存在的对弯曲道路进行车道检测，得到的车道检测结果的准确性较低的技术问题，达到了提高弯曲道路车道检测结果的准确性的技术效果。
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公开(公告)号：CN109800319A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811604773.5
申请日：2018-12-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
IPC: G06F16/58 , G06F3/0487
Abstract: 本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取终端中至少一个图像，根据关键字设置规则，为各个图像分别确定一个预设关键字，并建立图像与预设关键字之间的对应关系，在聊天对话输入界面，接收用于搜索图片的搜索关键字，根据对应关系，查找与搜索关键字匹配的预设关键对应的匹配图像，在终端上显示至少一个匹配图像。通过为各个图像确定预设关键字，建立关键字与图像之间的对应关系，根据对应关系和关键字快速检索图像，使得用户在聊天时能够更快的检索到用户想要查询的图像。
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公开(公告)号：CN107832290A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710980063.1
申请日：2017-10-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种中文语义关系的识别方法及装置，旨在解决中文语义关系识别准确率低的问题。为此目的，本发明中的中文语义关系识别方法，包括下述步骤：步骤1，判断预设的语义词典中是否包含待检测中文词语词对：若是则依据所述预设的语义词典确定所述待检测中文词语词对的语义关系，若否则进行步骤2；步骤2，利用所述待检测中文词语词对的词向量，获取其第一语义关系；步骤3，利用所述待检测中文词语词对的词语结构特征，获取其第二语义关系，并根据所述第二语义关系调整所述第一语义关系，得到最终的语义关系。通过本发明可以从多个维度考量词语，高效、快速、准确地识别中文词语语义关系。
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公开(公告)号：CN107368613A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710792394.2
申请日：2017-09-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及文本挖掘技术领域，具体提供了一种短文本情感分析方法及装置，旨在解决如何在考虑背景信息的情况下对短文本进行情感挖掘，以提高情感挖掘准确性的技术问题。为此目的，本发明中的方法包括：获取将短文本信息输入至LSTM网络所得的向量序列，及其背景信息；依据向量序列、背景信息和预设的Attention模型，获取单词的注意力权重；依据向量序列和注意力权重，构建短文本信息对应的新的文本向量；对新的文本向量进行情感评估。同时，本发明中的装置可以执行上述方法。本发明的技术方案，通过获取与背景信息相关的注意力权重，并基于该注意力权重构建新的文本向量，结合了短文本实际内容与背景信息，从而可以更加准确地分析短文本的情感极性。
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公开(公告)号：CN104217222A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410498343.5
申请日：2014-09-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于随机采样哈希表示的图像匹配方法，包括以下步骤：将n幅图像组成原始数据集，提取所有图像的视觉特征生成特征空间；从原始数据集中随机选择m幅图像，同时在特征空间中随机抽取p个视觉特征子集，得到一个样本子集；学习得到样本子集的t个主特征向量，作为哈希投影函数；用来生成t位二值哈希编码；重复上述步骤k次，得到k段t位二值哈希编码，并级联得到k×t位的二值哈希编码，作为匹配特征；得到待匹配图像和原始数据集中每一幅图像的二值哈希编码；基于得到的二值哈希编码进行相似度度量，得到待匹配图像的匹配结果。本发明有助于加快基于哈希编码的近似近邻查找方法的精度，适用于图像检索、图像匹配及其它机器学习算法中。
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