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公开(公告)号：CN118809631B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411067231.4
申请日：2024-08-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中科恒信智能科技(泰安)有限公司
Abstract: 本发明属于智能控制技术领域，更具体地，涉及一种基于机器人的酒醅出窖系统、方法。机器人移动平台携带机器人在地轨上移动，并在进行酒醅挖掘的窖池位置停止，自动获取窖池内的酒醅深度，并通过机器人携带机械抓斗逐层挖掘，挖掘的酒醅放到地轨上的储料装置装置中，储料装置装满后根据指令自动移动到蒸馏区。本发明提供的基于机器人的酒醅出窖系统、方法，可以实现全自动酒醅出窖，用于解决酒醅出窖时需要人工参与、需要行车、可能存在破坏窖池内壁的风险等行业痛点，全程无需人工参与，且不会破坏窖池内壁。
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公开(公告)号：CN118636149A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410888919.2
申请日：2024-07-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中科恒信智能科技(泰安)有限公司
Abstract: 本申请涉及酿酒智能上甑技术领域，具体为一种机器人上甑防碰撞方法、系统和设备；为解决现有技术当中布料装置与甑锅发生碰撞的问题，本申请首先判断布料装置是否会在当前铺料位置和下一个铺料位置时分别与甑锅发生碰撞，以及判断移动过程中是否会和甑锅发生碰撞，从而选择是否执行防碰撞规划操作；然后，在执行防碰撞规划操作的过程中，根据当前铺料位置和下一个铺料位置，以及各自的欧拉角，获取中间过渡点位置及其对应欧拉角；最后，基于上述信息形成灵活性高、准确性高的机器人防碰撞方案，用于执行机器人上甑操作时，既能够防止碰撞，还能减少现有技术中每次去甑锅中心位置的切换动作时间，见汽压醅更及时，提高了上甑效率。
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公开(公告)号：CN112826483B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110024005.8
申请日：2021-01-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/024
Abstract: 本发明属于健康监测技术领域，具体涉及了一种基于指尖视频的心率检测方法、系统及装置，旨在解决现有技术复杂度高、易受拍摄环境影响，心率检测效率、准确率和鲁棒性低，无法检测心率值实时变化曲线的问题。本发明包括：根据设定光强阈值开启闪光灯，获取视频图像帧速率、像素点尺寸，并将采集的视频划分为视频片段；图像灰度化并提取图像中心设定尺寸区域；以灰度平均值作为该图像的心率脉冲信号采样值；进行心率脉冲信号采样值的峰值点位置检测，并进行心率值计算；将心率值生成心率值曲线并存储到云端。本发明计算复杂度低、效率高，成本低，占用资源少，准确率和鲁棒性高，更适用于计算能力有限的移动或嵌入式设备及实时性要求较高的场合。
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公开(公告)号：CN112651520A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202110025599.4
申请日：2021-01-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于物联网、人工智能领域，具体涉及了一种基于数据和知识驱动的工业物联网设备协同管控系统，旨在解决现有系统物联网设备数量众多且物理分布广泛、数据复杂多样，导致难以实现物联网设备的有效协同管理，并且管理效率低、安全性低的问题。本发明包括：数据仓库模块进行数据筛选整合；模型管理模块选择相应的数据挖掘模型；数据挖掘模块进行数据挖掘；知识管理模块管理数据；在线评价与决策模块对挖掘后的数据进行在线评价，并生成各设备、系统的智能管控策略；协同调度台进行各设备、系统的协同调度和信息显示管理。本发明通过数据挖掘技术对系统及各设备的信息进行有效分析，给出在线控制决策，实现系统高效、智能化的运行，安全性高。
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公开(公告)号：CN112863630A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110073063.X
申请日：2021-01-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G16H15/00 , G16H10/60 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/36 , G06F16/332 , G06F16/33
Abstract: 本发明属于医疗健康与人工智能领域，具体涉及了一种基于数据和知识的个性化精准医疗问答系统，旨在解决现有技术不具有针对性和实时性，对于数据的利用率低，无法高效、准确地理解用户问题，无法针对个人实现实时的深层次精准医疗问答的问题。本发明包括：个人健康数据模块获取用户个人健康数据；用户问题理解模块，对用户问题预处理后依次进行词语、句法和语义层面的分析；高效知识图谱模块对知识库进行知识抽取、知识融合、知识存储和知识计算，构建高效知识图谱；智能医疗服务模块，通过语义匹配和知识推理进行用户健康数据管理、健康监测及对问题信息进行在线导诊、辅助决策和生成应答信息。本发明具有针对性和实时性，数据利用率和准确性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112651520B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202110025599.4
申请日：2021-01-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0639 , G06F16/28 , G06F16/26 , G06F16/22 , G06F16/215 , H04L67/12
Abstract: 本发明属于物联网、人工智能领域，具体涉及了一种基于数据和知识驱动的工业物联网设备协同管控系统，旨在解决现有系统物联网设备数量众多且物理分布广泛、数据复杂多样，导致难以实现物联网设备的有效协同管理，并且管理效率低、安全性低的问题。本发明包括：数据仓库模块进行数据筛选整合；模型管理模块选择相应的数据挖掘模型；数据挖掘模块进行数据挖掘；知识管理模块管理数据；在线评价与决策模块对挖掘后的数据进行在线评价，并生成各设备、系统的智能管控策略；协同调度台进行各设备、系统的协同调度和信息显示管理。本发明通过数据挖掘技术对系统及各设备的信息进行有效分析，给出在线控制决策，实现系统高效、智能化的运行，安全性高。
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公开(公告)号：CN112259260B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202011298492.9
申请日：2020-11-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G16H80/00 , G16H50/30 , G06F16/332 , G06F40/295 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于医疗健康领域，具体涉及了一种基于智能穿戴设备的智能医疗问答方法、系统及装置，旨在解决现有智能医疗问答方法主观性太强，缺乏客观生理指标数据做支撑，不能把问答和生理指标结合的问题。本发明包括：根据生理指标数据训练基于BiLSTM的联合深度模型、获取医疗知识构建智能医疗问答知识图谱、利用机器学习进行实体识别模型的训练以及用户问句的意图识别；对于当前用户，基于生理指标通过基于BiLSTM的联合深度模型获取用户的健康评价，通过实体识别模型对问句进行医疗实体提取以及意图识别，将两者结合起来通过智能医疗问答知识图谱获取问句的应答。本发明结合深度学习与用户生理指标和背景信息，进一步提高了医疗问句应答的准确性。
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公开(公告)号：CN112381011B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202011295074.4
申请日：2020-11-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉、深度学习和医学技术领域，具体涉及了一种基于人脸图像的非接触式心率测量方法、系统及装置，旨在解决现有基于图像的非接触式心率测量方法受ROI区域选取以及环境等因素影响较大，心率求取误差率大、实时性低的问题。本发明包括：通过人脸关键点检测和定位，从人脸视频中获取人脸位置，逐帧提取人脸局部ROI区域作为网络模型输入；在卷积与时序网络级联模型的基础上，将心率区间划分为不同的区间类别，将通道注意力网络SENet嵌入卷积模块，按通道重要程度学习权重，最后获取输入视频对应的心率区间类别。本发明结合CNN特征提取以及LSTM长短时记忆神经网络，并嵌入通道注意力网络，实现误差率低、效率高的心率非接触式测量。
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公开(公告)号：CN112381011A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011295074.4
申请日：2020-11-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉、深度学习和医学技术领域，具体涉及了一种基于人脸图像的非接触式心率测量方法、系统及装置，旨在解决现有基于图像的非接触式心率测量方法受ROI区域选取以及环境等因素影响较大，心率求取误差率大、实时性低的问题。本发明包括：通过人脸关键点检测和定位，从人脸视频中获取人脸位置，逐帧提取人脸局部ROI区域作为网络模型输入；在卷积与时序网络级联模型的基础上，将心率区间划分为不同的区间类别，将通道注意力网络SENet嵌入卷积模块，按通道重要程度学习权重，最后获取输入视频对应的心率区间类别。本发明结合CNN特征提取以及LSTM长短时记忆神经网络，并嵌入通道注意力网络，实现误差率低、效率高的心率非接触式测量。
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公开(公告)号：CN112259260A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011298492.9
申请日：2020-11-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G16H80/00 , G16H50/30 , G06F16/332 , G06F40/295 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于医疗健康领域，具体涉及了一种基于智能穿戴设备的智能医疗问答方法、系统及装置，旨在解决现有智能医疗问答方法主观性太强，缺乏客观生理指标数据做支撑，不能把问答和生理指标结合的问题。本发明包括：根据生理指标数据训练基于BiLSTM的联合深度模型、获取医疗知识构建智能医疗问答知识图谱、利用机器学习进行实体识别模型的训练以及用户问句的意图识别；对于当前用户，基于生理指标通过基于BiLSTM的联合深度模型获取用户的健康评价，通过实体识别模型对问句进行医疗实体提取以及意图识别，将两者结合起来通过智能医疗问答知识图谱获取问句的应答。本发明结合深度学习与用户生理指标和背景信息，进一步提高了医疗问句应答的准确性。
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