公开(公告)号：CN106708084A

公开(公告)日：2017-05-24

申请号：CN201611052401.7

申请日：2016-11-24

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 曾毅 ,  赵菲菲 ,  王桂香

IPC: G05D1/10 ,  H04N13/00 ,  H04N13/04

CPC classification number: G05D1/101 ,  H04N13/128 ,  H04N13/327

Abstract: 本发明涉及一种复杂环境下无人机自动障碍物检测和避障方法，包括：利用无人机上设置的双目摄像头进行实时的图像采集，基于所采集的左、右两幅图像匹配计算生成视差图并进行预处理；基于视差图信息，对视差图进行轮廓和灰度值的聚类划分，得到具有清晰结构的区域块，将所述区域块的噪声干扰去除后得到潜在障碍物区域；对比前后两帧视差图中对应的潜在障碍物区域，结合障碍物的放大特性，依据无人机与潜在障碍物区域的距离和潜在障碍物区域的面积筛选得到最终障碍物区域；基于所得到的最终障碍物区域，输出无人机避障的动作指令。本发明在面对的复杂的存在多个隐含障碍物的环境下，具有优秀的障碍物检测和避障能力。

公开(公告)号：CN103699663A

公开(公告)日：2014-04-02

申请号：CN201310741535.X

申请日：2013-12-27

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 郝红卫 ,  孙正雅 ,  王桂香 ,  梁倩

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30705

Abstract: 本发明公开了一种基于大规模知识库的热点事件挖掘方法，其包括：一种基于大规模知识库的热点事件挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：基于互联网中获取的数据，自动构建面向文本理解的大规模知识库，并实现其自动优化和知识更新；基于大规模知识库，对待检测的短文本进行结构化信息抽取，并根据所抽取的结构化信息对所述待检测的短文本进行分类，筛选出相应事件类文本；基于大规模知识库，将所筛选的事件类文本进行聚类，进而筛选出热点事件。本发明具有以下优点：自动从互联网中抽取结构化知识表示，并为实例和概念之间的语义关系建立结构化元组表示，并且具有知识回溯模式，提高了对短文本进行结构化信息抽取的准确度。