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公开(公告)号：CN110867942B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201911192933.4
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC: H02J7/35
Abstract: 本发明涉及无人机电源技术领域，具体涉及一种无人机太阳能发电组件，旨在解决无人机续航能力较差的问题。本发明的无人机太阳能发电组件包括：太阳能薄膜机壳、蓄电池和控制模块。其中，太阳能薄膜机壳设置于无人机上部，用作无人机的上侧机壳，并将太阳能转换为电能；蓄电池设置于无人机内部，用于存储太阳能薄膜机壳转换的电能，并给无人机电源充电；控制模块设置于无人机内部，用于监测无人机电源的电量和蓄电池的电量，并根据监测结果控制蓄电池进行充电或放电。本发明利用太阳能作为电力来源，基于3D打印技术制作重量轻的太阳能无人机外壳，在不破坏无人机空气动力设计和增加无人机自重的前提下，提高了无人机续航能力和有效作业时间。
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公开(公告)号：CN113672846A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110677384.0
申请日：2021-06-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种网约车调度方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：确定网约车服务区域中每一网格在当前调度时刻的供需实际数据；基于每一网格在当前调度时刻的供需实际数据，确定每一网格中每一空车在当前调度时刻的局部区域供需状态；基于每一网格中每一空车在当前调度时刻的局部区域供需状态，确定每一网格中每一空车在当前调度时刻的调度动作；基于每一网格中每一空车在当前调度时刻的调度动作，确定所述网约车服务区域的网约车调度结果。本发明提供的方法、装置、电子设备及存储介质，调度准确性高，提高了用户出行效率和用户出行体验。
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公开(公告)号：CN111941834B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202010801379.1
申请日：2020-08-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC: B29C64/153 , B29C64/386 , B29C64/393 , B29C64/35 , B29C64/171 , B28B1/00 , B22F3/105 , B33Y30/00 , B33Y50/00 , B33Y50/02 , B33Y10/00 , B29L31/00
Abstract: 本发明涉及3D打印技术领域，具体涉及一种适用于微重力环境的光固化3D打印系统及方法，以在微重力环境下实现光固化3D打印技术。其包括光固化3D打印机、受力调整装置以及中央控制系统；受力调整装置通过驱动装置驱动旋转舱旋转，以调整旋转舱内部光固化3D打印机的受力，使得光固化3D打印机在微重力环境下完成打印，本发明能够支持高密度金属的打印，通过受力调整系统，实现浆料平铺，从而使得本发明制件品质更优良，同时本发明具有的在线监测系统能够对光固化3D打印机的浆料、制件进行实时监测，保证打印质量，同时本发明能够有效利用太空环境的空间和物力资源，解决空间站无法携带过多材料，补给困难、补给周期长的缺点，降低太空任务成本。
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公开(公告)号：CN112884768A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110337787.0
申请日：2021-03-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明属于3D打印领域，具体涉及一种基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置，旨在解决现有的缺陷检测方法只能检测特定的缺陷形状，且缺陷检测精度低的问题。本发明方法包括：采集三维物体在3D打印过程中的图像，作为输入图像；采用预训练的缺陷分割网络获取输入图像中各像素的类别；统计输入图像中各类别缺陷对应的像素数，并结合预获取的相机内参，计算输入图像中缺陷部位的面积；判断面积是否大于设定的阈值，若是，则启动质量监测警报，否则继续采集3D打印过程中的图像。本发明可以灵活的识别不同类别与形状的3D打印缺陷，降低了误检率，提高了缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN110370649B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910626520.6
申请日：2019-07-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC: B29C64/393 , B33Y50/02
Abstract: 本发明属于3D打印设备技术领域，具体涉及一种3D打印设备的在线监测装置，旨在为了解决在3D打印设备异常工作状态早期无法识别异常状态，从而导致严重故障对设备造成不可修复的损害的问题。本发明包括信号采集模块、信号处理模块、特征提取模块、监测模块、知识库模块；通过振动传感器采集3D打印设备运行时预设部件的振动信号；将所采集到的各预设部件振动信号由模拟信号转换为数字信号并提取频谱特征；基于各预设部件的频谱特征，通过比对分析模型获取预设部件的工作状态类型。本发明在异常工作状态早期进行状态识别和打印设备停机保护，避免了严重故障对设备造成不可修复的损害；并在故障发生时及时判别故障类别和故障发生位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110942524B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201911231698.7
申请日：2019-12-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于边缘计算领域，具体涉及一种基于区块链的云边端协同停车管理计时收费系统、方法，旨在为了解决解决多停车场统一管理带来的网络通信负载大、中心计算压力大的问题。本发明系统包括中心平台、一个或多个停车场管理子系统；所述停车场管理子系统包括分别获取车辆出入场信息的入场识别装置、出场识别装置，以及用于分布式计算停车费用的边缘节点；并通过区块链技术进行收费记录信息的存证。本发明既能减少中心平台的计算量，也能够减少数据传输，增强数据的安全性。
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公开(公告)号：CN111722925A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010506829.4
申请日：2020-06-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明属于边缘计算领域，具体涉及一种用于动态边缘计算的协同调度方法、系统、装置，旨在解决现有大规模动态边缘节点协同调度的问题。本系统方法包括：获取待分配的计算任务队列以及各边缘节点的配置信息，并初始化参数；随机将蚂蚁分布在各边缘节点上；获取当前待分配任务所分配的边缘节点，且将蚂蚁移动至该节点；根据当前任务分配的节点修改禁忌表，并计算局部信息素浓度；判断当前选取的蚂蚁是否为所有任务分配一个边缘节点；判断所有蚂蚁是否均完成任务分配，并计算全局信息素浓度进行更新；判断当前轮迭代是否达到最大迭代次数，并获取最佳分配方案。本发明解决了大规模动态边缘节点协同调度的问题。
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公开(公告)号：CN111611080A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010443683.3
申请日：2020-05-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于边缘计算技术领域，具体涉及了一种边缘计算任务协同调度方法、系统、装置，旨在解决蚁群算法容易出现局部最优而不能很好地解决边缘环境下的资源利用率不高、虚拟机计算资源负载不均衡的问题。本发明包括：获取边缘计算任务的调度队列，并初始化相关参数；从蚁群算法中第一只蚂蚁开始，获取当前蚂蚁的可行解；若为最优可行解，则更新最优解和最短的任务最大完成时间；进行局部信息素更新，直至所有蚂蚁完成寻解；进行全局信息素更新，并迭代进行局部寻优，直至达到设定的迭代次数，获得全局最优可行解及对应的最短的任务最大完成时间。本发明进一步避免了蚁群算法过早陷入局部最优，保证了负载的均衡、任务的合理调度和资源的高效利用。
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公开(公告)号：CN111547235A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010455389.4
申请日：2020-05-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明属于太阳能发电以及多轴飞行器领域，具体涉及了一种多旋翼无人机的太阳能辅助供电系统，旨在解决传统无人机电池续航能力低，而现有太阳能辅助供电无人机单位时间内转化的电量不足的问题。本发明包括：通过倾角控制机构调整太阳能板光源采集面与光源光线的角度，使其大于设定阈值，采集光能并转化为电能；蓄电池，存储电能并为无人机电源充电；控制单元，控制太阳能辅助供电系统开启或关闭，生成太阳能板倾角调整信息；通信模块，获取无人机电源电量及飞行状态参数。本发明利用太阳能辅助无人机供电，同时检测周围环境光源、调整光源采集角度、增加光照时间，延长了多旋翼无人机续航时间，可用于远距离飞行、大范围巡逻监测等领域。
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公开(公告)号：CN111507258A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010303153.9
申请日：2020-04-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种聚焦关键样本的基于集成学习的道路区域检测方法、系统。本发明方法包括：获取输入图像数据并预处理后得到处理后的图像数据；基于检测网络分别获取道路区域数据和道路边缘数据；对所述道路边缘数据和/或所述道路区域数据进行形态学变换，并与所述道路区域数据和/或所述道路边缘数据交集处理，获取像素级道路区域数据；其中，所述检测网络基于CNN的图像分割网络，包括用于获取道路区域的道路区域检测网络、用于获取道路边缘的道路边缘检测网络。本发明复杂度得到有效降低，具有通用性，能够部署并应用于智能车上，并且具有较好的检测准确度和鲁棒性。
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