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公开(公告)号：CN111062445A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911333974.0
申请日：2019-12-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于协同正则化和超像素的极化SAR图像分类方法、系统、装置，旨在解决现有极化SAR图像分类方法分类精度低的问题。本系统方法包括基于获取的极化SAR图像，通过超像素生成方法得到多个超像素及其对应的相干矩阵；提取各超像素预设维度的极化特征；基于各超像素的相干矩阵、极化特征计算其与其他超像素的Wishart距离、欧式距离，并构建各超像素的第一、第二权重图；通过基于协同正则化的降维模型得到第一低维特征、第二低维特征；通过最近邻分类器得到极化SAR图像的分类结果。本发明根据像素点的空间信息，通过结合Wishart距离和极化特征，提高了极化SAR图像的分类精度。
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公开(公告)号：CN106202424A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610547873.3
申请日：2016-07-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/35 , G06F16/50 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供一种利用基于非平行超平面的增量式在线分类模型进行在线分类的方法及系统，方法将训练样本输入至基于非平行超平面的增量式在线分类模型，以对该训练样本进行分类，得到分类结果，在分类结果不正确时，则利用该训练样本训练基于非平行超平面的增量式在线分类模型，然后利用所述基于非平行超平面的增量式在线分类模型对待测样本进行分类。本发明能稳定、高效地进行在线分类，并能以较低的复杂度更新分类模型。
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公开(公告)号：CN102128589B
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201010034357.3
申请日：2010-01-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明是一种在轴孔装配中零件内孔方位误差的校正方法，该方法将六轴机械臂第六轴末端的摄像头移动到零件内孔的上方；提取出摄像头的零件内孔图像中形成的环形区域外边缘和内边缘；通过空间变换算法将环形区域外边缘和内边缘变换成两条二维曲线；根据这两条二维曲线计算出环形区域外边缘和内边缘的位置关系，进而确定零件内孔的偏移误差，然后将机器人向着减小误差的方向进行重复调整，直至计算出的角度偏移误差在允许范围以内。本发明设计出的装配误差快速校正算法，能够大大降低了在零件轴和零件内孔装配过程中夹具对零件夹取精度的要求，提高自动化零件轴和零件内孔装配的成功率。
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公开(公告)号：CN102120307A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201010603399.4
申请日：2010-12-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉信息的工业机器人磨削系统及方法，该系统利用视频摄像头采集工件图像，利用计算机识别定位工件，通过在线规划机械手爪从当前位置到抓取位置的运动轨迹点，控制机械手爪抓取工件，然后按照预先设定好的磨削操作步骤控制砂带转速和转向，控制工业机器人把工件移动到指定的位置和姿态，打磨抛光工件。系统中视频摄像头实时采集工件图像；计算机识别和定位工件，控制机械手爪抓取工件，控制工件磨削操作中的工业机器人的运动和磨削机的运行的状态；计算机的数据端与工业机器人的控制柜的数据端连接，通过输出轨迹点控制工业机器人的运动；计算机的数据端与磨削机的数据端连接，控制磨削机的启动、停止和砂带的转速、转向。
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公开(公告)号：CN119359799A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411221949.4
申请日：2024-09-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/73 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种空间目标的单目六自由度姿态估计方法以及装置，其中，上述方法包括：将携带边缘信息图像输入至掩膜分割网络模型，得到二值化掩膜信息，以确定当前帧对象图像；将当前帧对象图像与当前帧图像输入至深度估计网络，得到当前帧对象深度信息；将当前帧图像的相邻帧图像与当前帧对象深度信息输入至预训练的空间目标六自由度姿态估计网络，得到当前帧与相邻帧的相对空间目标单目六自由度姿态变化信息；基于相对空间目标单目六自由度姿态变化信息与当前帧对象深度信息进行图像重构；基于相对空间目标单目六自由度姿态变化信息与相邻帧的绝对空间目标单目六自由度姿态变化信息，确定当前帧的绝对空间目标单目六自由度姿态变化信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119107356A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411146384.8
申请日：2024-08-20
Applicant: 中国科学院数学与系统科学研究院 , 中国科学院自动化研究所 , 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于频率分布对齐的航天器跨域姿态估计方法及装置，其中方法包括：基于第一模型，将源域数据的频率和目标域数据的频率划分为多个频率组；基于所述多个频率组，将源域数据与目标域数据进行局部分布对齐，并基于局部分布对齐的数据，得到伪目标域数据；基于所述伪目标域数据，对所述第一模型进行监督训练微调，得到第二模型；基于目标域数据和所述第二模型，得到不同光照场景下的航天器姿态估计结果；其中，所述第一模型是根据源域数据集训练得到的深度学习模型。从而提高了模型在目标域上的泛化能力和估计准确性，特别是在光照变化等复杂场景下，可以实现对航天器的姿态估计更加精确和稳定。
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公开(公告)号：CN117909708A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311754585.1
申请日：2023-12-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院数学与系统科学研究院
IPC: G06F18/2113 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种在线特征选择方法、装置、电子设备及存储介质，应用于机器学习技术领域。该方法包括：获取目标流数据；确定所述目标流数据中每个特征的统计指标向量，并根据所述统计指标向量将所述目标流数据中满足第一条件的特征添加到备选特征集；在所述备选特征集的特征数量满足第二条件的情况下，基于统计指标向量计算所述备选特征集中每个特征的特征指标；按照所述特征指标由大到小的顺序从所述备选特征子集中选择预设数量的特征添加到目标特征集；其中，所述第一条件包括特征的相关度大于相关度阈值、特征不存在于所述备选特征集；所述特征指标越大表示特征的相关度越高、冗余度越低，所述相关度为特征与对应标签的相关度。
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公开(公告)号：CN110222793B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910539276.X
申请日：2019-06-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于多视角主动学习的在线半监督分类方法及系统，所述在线半监督分类方法包括：步骤S1：获取当前时刻的多视角数据；步骤S2：基于所述多视角数据，通过多视角预测函数，估计视角数据的地物类别标签及次大标签t表示当前时刻；步骤S3：根据所述地物类别标签及次大标签确定分类间隔qt；步骤S4：根据所述分类间隔qt，对分类器进行更新。本发明基于多视角主动学习的在线半监督分类方法在线获取任意时刻的多视角数据，利用分类间隔，对分类器进行更新，可提高分类效率，节省人力，实现了少量样本标注时的高精度分类。
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公开(公告)号：CN108388907B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201711482208.1
申请日：2017-12-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于机器学习算法和图像处理技术领域，具体涉及一种基于多视角学习的极化SAR数据分类器实时更新方法，旨在为了解决分类器不能实时更新或只能单独更新而忽略视角间一致性、互补性以致影响分类精度提升的问题，本方法包括：S1，基于t时刻的极化SAR图像，提取样本极化特征、颜色特征、纹理特征；S2，通过在线多视角分类模型，估计样本的地物类别标签；S3，根据真实地物类别标签计算损失，当损失大于零时通过拉格朗日乘子法求解所述在线多视角分类模型闭式解的方法，对分类器进行更新；S4，获取t+1时刻的极化SAR图像后，重复S1至S3，直至全部极化SAR图像处理完毕。本发明可以实现极化SAR数据在线实时分类，在线分类错误率更低。
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公开(公告)号：CN101913076A
公开(公告)日：2010-12-15
申请号：CN201010217225.4
申请日：2010-06-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及基于工业机器人的活塞、活塞销和连杆装配方法及装置，该方法采用视觉摄像头识别活塞、活塞销和连杆的位置和方位，在计算机中计算出抓取位置，由机械手爪抓取并放置到智能装配台上。在智能装配台的控制下将连杆插入到活塞中；工业机器人将活塞销装入到活塞装配孔中。装置中视觉摄像头识别并定位工作台上放置的活塞、活塞销和连杆；工业机器人的数据端与计算机的数据端连接；视觉摄像头与计算机连接；工业机器人控制机械手爪抓取活塞、活塞销和连杆，并放入到智能装配台中；智能装配台的串行信号线与计算机连接，智能装配台的控制电路板控制连杆夹具将连杆插入到活塞内；工业机器人根据无传感器装配方法将活塞销装配到活塞装配孔中。
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