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公开(公告)号：CN110928959A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911028767.4
申请日：2019-10-28
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06F16/28 , G06F40/279 , G06F40/30
Abstract: 本申请实施例所公开的一种实体之间关系特征信息的确定方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：接收任务请求，对任务请求进行解析，获取参考实体对，确定待识别对象中与参考实体对匹配的目标实体对集合，确定目标实体对集合中每个目标实体对包含的两个目标实体之间的相对方向信息和距离数据，基于关系数据模型对相对方向信息和距离数据进行处理，得到每个目标实体对的关系数据，根据关系查询库对关系数据进行查询，得到每个目标实体对的关系特征信息。本申请实施例，能够明确实体时间的关系界定，能够实现对场景的有效分析、认知与表达，辅助计算机以结构化的格式获悉更加丰富的场景理解信息，为实现计算机下一步操作的推理和决策奠定基础。
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公开(公告)号：CN109785377A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910021366.X
申请日：2019-01-09
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种弓网状态的检测方法，由双目视频同步采集设备获取所述接触线与所述受电弓之相交区域的第一图像和第二图像，进而将第一图像和第二图像对准，进行立体匹配，获取匹配的对应点，通过计算所述对应点的视差，获得视差信息和视差图，而后计算得到深度信息并进行三维重建，进而获得所述弓网的状态。与现有技术相比，弓网状态的检测仅采用双目视频同步采集设备，可不安装其它补偿传感器，如激光雷达等，即可实现准确获得弓网的状态，装置结构简单，成本低且效果好。此外，通过本发明提供的弓网状态的检测方法和检测装置可实现连续且不间断地对弓网状态进行自动检测，能有效降低工作人员劳动强度，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN105818160A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201510009201.2
申请日：2015-01-08
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海弼智仿生高科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种机器人通用关节及机器人手臂，通过每个关节上统一搭载的第一接口端子和第二接口端子，即可实现机器人通用关节之间的串行和/或并行连接，方便地组合出多自由度的机器人系统；通过力传输轴和电气信号的同一旋转轴且同步旋转的设计，使用者只需插接操作，即可以在完成物理连接的同时，也完成电路的连接，方便使用，同时也避免机器人手臂旋转时造成信号及电源线的缠绕；每个通用关节具有独立的总线地址和独立的马达伺服控制系统，与传统控制器外置的马达控制系统相比，总线构造减少了关节外部连线的数量，降低了关节外部的高频噪声，便于快速发现对应总线节点的问题和进行模块化的更换，方便网络化的控制和管理。
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公开(公告)号：CN113850145B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202111003611.8
申请日：2021-08-30
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V40/70 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种手眼朝向协同目标定位方法，包括：采集当前场景的图像，并识别出人体区域图像；从人体区域图像中分割出头部区域图像和手部区域图像，并获取头部区域图像对应的深度图像和手部区域图像对应的深度图像；根据头部区域图像及其对应的深度图像，建立当前眼部的空间三维模型,根据手部区域图像及其对应的深度图像，建立当前手部的空间三维模型；根据当前眼部的空间三维模型和当前手部的空间三维模型，获取当前手、眼朝向向量；根据当前眼朝向向量和当前手朝向向量，计算当前待定位目标的空间位置。本发明提供的目标定位方法无需人工操作额外的辅助设备,能够在降低操作难度的同时，提高场景适应性和目标定位的准确性。
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公开(公告)号：CN112767536B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202110008816.9
申请日：2021-01-05
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，本发明公开了一种对象的三维重建方法、装置、设备及存储介质。该三维重建方法是通过先获取目标对象的世界坐标下的三维坐标集合，进而确定出目标对象的在相机坐标系下的三维坐标集合，并利用聚类算法确定出清晰区域的目标点集，找到该点集对应的世界坐标下的三维坐标，实现对目标区域的三维重建。本申请提供的三维重建方法具有清晰度高的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112749660B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202110044445.X
申请日：2021-01-13
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种视频内容描述信息的生成方法和设备，该方法包括：获取目标视频的图像序列；将图像序列划分为多个子图像序列；多个子图像序列中任意连续两个子图像序列对应不同的场景；针对多个子图像序列中每个子图像序列：根据已训练的第一检测模型对当前子图像序列的首帧图像进行检测，得到对应的静态场景描述信息；根据已训练的第二检测模型对当前子图像序列中除首帧图像之外的图像进行检测，得到对应的动态事件描述信息；根据静态场景描述信息和动态事件描述信息，确定当前子图像序列对应的内容描述信息。如此，不仅可以降低视频理解的难度，还可以减少冗余信息提取，从而可以提高计算效率。
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公开(公告)号：CN113888567B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111230245.X
申请日：2021-10-21
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T7/12 , G06T7/181 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06F17/15
Abstract: 本申请实施例涉及计算机视觉技术领域，公开了一种图像分割模型的训练方法、图像分割方法及装置，通过在图像分割模型的现有结构基础上增设对象轮廓确定模型来确定预测轮廓信息，可以引导特征提取子模型学习对象轮廓，可以提升图像分割模型的分割精度。
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公开(公告)号：CN112085122B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010995864.7
申请日：2020-09-21
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于本体的半监督图像场景语义深化方法，包括：检测出图像中的实体，所述实体包括目标实体；得到目标实体的场景信息，该场景信息至少包括目标实体的组成部分；将场景信息与实体本体库中的下位词进行匹配，并根据匹配结果对目标实体进行重命名，从而实现对目标实体的类别的语义深化。使用本发明的方法能够在不提供新的细分类图像数据集的情况下将场景中检测到的实例类别进一步细化，达到深化场景语义描述的效果，同时对于关联谓词检测任务，可以消除不合逻辑的关联谓词，判定从属实体的归属，从而提高谓词检测精度。
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公开(公告)号：CN113723293B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202111009364.2
申请日：2021-08-30
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V40/18
Abstract: 本申请实施例所公开的一种视线方向的确定方法、装置、电子设备及存储介质，包括获取多个目标特征点对应的多个第一目标特征点位置数据和目标瞳孔对应的第一目标瞳孔位置数据，并根据多个第一目标特征点位置数据和位置确定模型，确定目标眼球位置数据，其中，位置确定模型是根据第一标定位置数据、多个第一标定特征点位置数据和第一标定瞳孔位置数据确定的，以及根据第一目标瞳孔位置数据和目标眼球位置数据，确定视线方向。基于本申请实施例从脸部图像中筛选出与眼球中心位置密切相关的特征点，利用仅与受试者本身脸部特征相关的参数确定位置确定模型，可以不受外部环境和受试者面部表情等因素的影响，从而可以提高视线方向估计的精度。
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公开(公告)号：CN111862235B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202010711714.9
申请日：2020-07-22
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种双目相机自标定方法及系统，包括：1)获取左右原始图像；2)校正左右原始图像；3)从左右校正图像中提取特征点并匹配；4)统计左右图像纵坐标偏差的平均值，若大于对应阈值则修正估计第一参数组，反复迭代修正，直至小于对应阈值；5)找到静态物体及车道线；6)处于移动状态时，追踪静态物体的视差及车轮运动信息；7)得到车轮运动距离与静态物体的三维距离变化值的距离偏差及车道线的宽度偏差，若大于对应阈值则修正估计第二参数组，反复迭代校正，直至小于对应阈值，完成自标定。本发明利用实时图像追踪、车体运动信息及车道宽度信息，对内外参进行优化标定，完成图像校正工作，(56)对比文件Yongjie Yan et al..Camera Calibrationin Binocular Stereo Vision of MovingRobot《.2006 6th World Congress onIntelligent Control and Automation》.2006,全文.Changying Liu et al..Binocular CameraCalibration Based on Three-dimensionalReconstruction Error《.2018 IEEE 3rdAdvanced Information Technology,Electronic and Automation ControlConference (IAEAC)》.2018,全文.陈双;王源;赵凯旋;王乾乾.一种车载双目视觉系统的标定.农业装备与车辆工程.2019,(第04期),全文.刘晓利;田媛;童飞;唐舰;隋国荣;陈抱雪.双目立体视觉的光学标定技术.光学仪器.2013,(第03期),全文.
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