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公开(公告)号：CN111114643A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911365547.0
申请日：2019-12-26
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种人工智能自动避障行走底盘，包括底盘、数据处理模块、驱动机构、转向机构和两个调节机构，驱动机构包括有两根第一铰接杆、第一转动套筒、驱动电机和两个动力轮，驱动机构的两根第一铰接杆的顶端面分别铰接在底盘的底端面左端前后两侧，转向机构包括有两根第二铰接杆、第二转动套筒、电动液压缸、传动杆和两个转向轮，转向机构的两根第二铰接杆的顶端面分别铰接在底盘的底端面右端前后两侧，两个调节机构均包括有伺服电机、螺纹杆、矩形升降座和两根拉杆，两个调节机构的伺服电机分别固定安装在底盘前后两端面中段位置。本发明通过自动控制移动方向，便于自动避开障碍物行进，以便于辅助移动大型设备。
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公开(公告)号：CN111023022A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911367654.7
申请日：2019-12-26
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 , 中国科学院自动化研究所
IPC: F21S9/03 , F21V33/00 , F21V21/116 , F21V21/15 , F21V21/22 , F21V21/36 , F21W131/103 , F21Y115/10
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能图像识别监测的智能LED太阳能路灯，属于智能路灯领域。一种基于人工智能图像识别监测的智能LED太阳能路灯，包括内置有图像识别芯片和控制器的摄像头和灯杆，所述灯杆上端固定连接有太阳能电池板和LED灯，所述LED灯通过固定架固定连接在所述的灯杆上，所述灯杆上固定连接有风速仪，所述的风速仪与所述的摄像头电性相连；本发明升降筒中的灯杆向下移动，实现灯杆的整体重心降低，确保稳定性，提高抗风性，实现推动稳固杆向上移动，与此同时灯杆上的长杆向下移动，使得稳固杆插入长杆中的稳固插孔中，进一步稳固灯杆，实现提供整体灯杆的稳固性能。
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公开(公告)号：CN110929239A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911045860.6
申请日：2019-10-30
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于唇语指令的终端解锁方法，在采集过程中，取几帧图像进行人脸的获取，并提取部分关键特征点。在验证过程中，同理提取需要识别人脸的关键特征点，采用facenet网络计算人脸特征的欧氏距离，进行比较阈值判断。在采集时用户可自行设计指令动作，在识别时做出相同动作即可，这样动作指令不易被他人窃取，提高了认证的安全性。同时，该唇语指令解锁方法无需在终端上进行大规模的运算，极大的降低了硬件性能要求，提高了识别速度。本发明能够避免空间内某一象限堆积造成梯度过大的问题，并提高网络学习和训练效率，起到主动学习训练模型的效果，解决了传统的固定指令动作易暴露的问题。
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公开(公告)号：CN110909621A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911047517.5
申请日：2019-10-30
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的健身指导系统，包括身份识别系统、动作感应系统、中间控制设备和运动数据分析系统；所述身份识别系统运用人脸识别技术对用户进行身份识别，保证个人信息的记录连续性和私密性；所述动作感应系统通过AI算法，调取用户运动时的传感数据，在所述中间控制设备的控制下，进行用户动作识别；所述运动数据分析系统可以对用户的运动数据进行分析，从而精准限定用户的训练休息时间分配，制定贴合用户自身情况的训练任务。本发明通过视觉确定用户身份，对用户的运动数据进行传感分析，从而生成定制版用户训练模式，便捷精准地为用户的运动提供科学的指导。
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公开(公告)号：CN110889332A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911047515.6
申请日：2019-10-30
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于面试中微表情的说谎检测方法，首先模型以皱眉、抬眉毛、抿嘴、嘟嘴、歪头五种表情进行训练，对每一类表情数据打上标签；接着输入脸部微表情的图像到预训练好的以VGG16作为骨干的SSD网络中，让图片经过卷积神经网络提取特征，并生成特征图；然后对每个特征图都执行卷积操作来评估默认边界框，对每个边界框预测偏移量和分类概率；接着将不同特征图获得的边界框结合起来，执行非极大值抑制的方法过滤一部分重叠或者不正确的边框，生成最终的边界框集合；最后对检测结果用分类器分类。本发明同时使用高层次和低层次的视觉特征，与人类相比，在预测欺骗方面明显更好；比人类的肉眼的判断不仅速度更快，技术精准度更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110852795A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911045882.2
申请日：2019-10-30
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 发明公开了一种基于计算机视觉的手机估价系统及其估价方法，该基于计算机视觉的手机估价系统包括：用于收集手机型号数据的手机型号数据收集模块；用于建立手机型号评估模型的手机型号评估模型构建模块；用于采集收集图像的手机图像采集模块；用于检测手机型号的手机型号检测模块；用估价手机的手机折旧估价模块。本发明提出利用计算机视觉技术，建立手机估计系统，该系统根据手机外观自动识别不同型号的手机，并提供所有预测的型号供用户选择，同时根据此型号下配置、使用时间、手机外观情况预估此手机的折旧价格，给出用户的具体估值情况，防止用户在手机损坏时维修费用大于更换手机的费用，也不会出现用户手机变卖过程中存在估价过低的情况。
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公开(公告)号：CN111147816A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911367697.5
申请日：2019-12-26
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种人工智能监控设备，包括安装板、太阳能电池板、蓄电池、控制器、云台、红外感应器和摄像头，安装板的一侧固定连接有固定套筒，固定套筒上安装有滑动套筒，滑动套筒远离固定套筒的一端固定连接有固定座，云台固定连接在固定座的下表面，云台的下表面固定连接有连接组件，摄像头固定连接在连接组件的下表面，红外感应器固定连接在连接组件的外表壁上，固定套筒的上表面固定连接有固定架，太阳能电池板固定连接在固定架上，安装板的一侧对应固定套筒的下表面固定连接有安装箱，蓄电池安装在安装箱的内部。本发明可以根据实际需求进行调节，监控范围广，便于监控设备的安装和拆卸，便于对监控设备进行检修。
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公开(公告)号：CN111111973A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911365502.3
申请日：2019-12-26
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 , 中国科学院自动化研究所
IPC: B05B13/04 , B05B12/08 , B05B14/465 , B25J11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自动化控制的智能喷涂机器人，属于喷涂领域。一种基于自动化控制的智能喷涂机器人，包括移动架，所述移动架上固定连接有第一导轨，所述第一导轨上滑动连接有第一移动座，所述第一移动座上固定连接有第一驱动电机，所述第一驱动电机驱动端固定连接有第一驱动齿轮，所述移动架上固定连接有与第一驱动齿轮啮合的第一齿条杆；本发明潜水泵将移动底座中的水通过进水管和支撑管输送到水环中，然后利用水环向下喷出水帘，隔开了CCD摄像头和工件，当工件上的油漆反弹时会首先接触到喷出的水帘，水帘将反弹油漆吸收，起到隔绝吸收作用，有效的避免了油漆反弹到CCD摄像头上，确保了CCD摄像头的监测效果，确保了喷漆效果。
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公开(公告)号：CN110807739A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910875712.0
申请日：2019-09-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国网山东省电力公司 , 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: 本发明公开了一种面向目标检测的图像颜色特征处理系统、方法、装置和存储介质，包括彩色分割单元和Lab模式训练单元；所述彩色分割单元将输入的图片进行色彩信息提取，为图像的颜色模式训练提供精确的数据；所述Lab模式训练单元使用Lab制式获取图片颜色资料库，为图像颜色识别提供依据。本发明用Lab制式代替常规的RGB模式，对输入的图片进行颜色提取，在彩色图像去噪声方法的支持下，保证两种模式转换的准确性，减少了颜色信息的丢失，提高了计算机视觉方法性能。
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公开(公告)号：CN119808006B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510287600.9
申请日：2025-03-12
Applicant: 中科南京人工智能创新研究院 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种多模态大模型驱动的智能体收集决策数据的方法及系统，该方法包括采集预定传感器原始数据，计算信息熵与归一化质量分数，经自适应多模态信息融合生成融合特征向量；对其做时序敏感多模态对齐处理，结合时间戳嵌入与自注意力机制得时序对齐特征；基于此用贝叶斯神经网络生成决策分布，评估不确定性并生成最终决策及指标集；结合任务描述评估任务得分，根据资源状态制定执行计划；初始化模型，生成合成数据，优化模型并存储经验。本发明实现了智能小车的高效决策过程，同时提升了智能小车的执行能力和任务完成精度。
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