支持连续点击交互式的图像分割自动标注方法和电子设备

    公开(公告)号:CN119672037A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411621275.7

    申请日:2024-11-14

    Abstract: 本发明涉及一种支持连续点击交互式的图像分割自动标注方法和电子设备,属于数据标注与人工智能领域。本发明将待标注图像数据输入自动标注系统;用户判断是否开始新的图像标注任务;若开始新的图像标注任务,系统获取用户连续鼠标点击交互信息;若待标注图像未在系统中出现过,系统调用后端支持连续点击交互式的图像分割模型计算得到图像特征向量,自动标注系统通过图像特征向量之间关联度计算得到待标注图像分割结果,之后系统返回自动标注结果;为保证标注质量,标注者通过对自动标注标系统所得到的结果进行审核,确认标注结果并完成标注。本发明能提高数据标注时间效率;减少人工成本开销;扩大标注数据量,高效驱动更多下游人工智能模型。

    一种基于协同过滤的分布式自动机器学习方法

    公开(公告)号:CN119226631A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411296848.3

    申请日:2024-09-18

    Abstract: 本发明涉及一种基于协同过滤的分布式自动机器学习方法,属于自动机器学习领域。本发明为元知识库中的每个数据集搜索前N个模型并将它们存储在哈希字典中,并计算元知识库中的数据集的元特征子集的权重;基于协同过滤的分布式AutoML框架CF‑DAML,首先通过模型推荐模块计算新数据集的元特征并为其推荐合适的模型,然后,CF‑DAML在指定的时间限制内使用分布式模型训练系统DSTM在新数据集的训练集上训练推荐出的模型,并在其验证集上评估训练的模型,最后,CF‑DAML采用选择性堆叠集成系统MSSE集成几个高性能模型为新数据集的测试集预测标签。本发明在保证分类准确率提升的基础上大大降低了时间复杂度。

    一种多机器人围堵方法
    15.
    发明授权

    公开(公告)号:CN118329034B

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410385471.2

    申请日:2024-04-01

    Abstract: 本发明涉及一种多机器人围堵方法,属于机器人技术领域。本发明的指控系统通过下发目标点并选择参与该任务的机器人,调用最短路算法计算各个机器人到目标的最短路径并下发给机器人,机器人即可沿着最短路径朝目标行进;通过计算几何知识截取路径并计算围堵点,使得各个机器人到达各自围堵点对目标进行围捕处置;根据路径和围堵点计算行驶路线长度,进而计算各个机器人的速度,使得所有机器人同时到达各自围堵点。本发明不需要实时建图,进而优化了时间复杂度;本发明采用的集中式软件独立于机器人本身,不因某一机器人的损坏影响围堵任务的进行,容错性较好。

    一种多机器人围堵方法
    16.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118329034A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410385471.2

    申请日:2024-04-01

    Abstract: 本发明涉及一种多机器人围堵方法,属于机器人技术领域。本发明的指控系统通过下发目标点并选择参与该任务的机器人,调用最短路算法计算各个机器人到目标的最短路径并下发给机器人,机器人即可沿着最短路径朝目标行进;通过计算几何知识截取路径并计算围堵点,使得各个机器人到达各自围堵点对目标进行围捕处置;根据路径和围堵点计算行驶路线长度,进而计算各个机器人的速度,使得所有机器人同时到达各自围堵点。本发明不需要实时建图,进而优化了时间复杂度;本发明采用的集中式软件独立于机器人本身,不因某一机器人的损坏影响围堵任务的进行,容错性较好。

    一种基于数据分发服务的仿真平台监控系统

    公开(公告)号:CN115242666A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210855180.6

    申请日:2022-07-19

    Abstract: 本发明涉及一种基于数据分发服务的仿真平台监控系统,属于网络监测技术领域。本发明的系统由多个仿真板卡和监控软件组成。所述仿真板卡是由vscode框架下的建模工具生成的。所述仿真板卡之间以及仿真板卡与监控软件之间通过数据分发服务进行通讯。所述监控软件支持可变的板卡通讯架构并实现通讯网络拓扑关系视图。所述监控软件具有实时数据收集的功能和对板卡运行情况进行统一同步部署和调整的功能。所述监控软件具有完善的错误报警信息以及错误管理提示。该仿真平台监控系统具有高确定性、高可靠性和高可扩展性,能够对整个系统进行实时监控。

    一种LRM型时间触发以太网交换模块

    公开(公告)号:CN115037706A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210701171.1

    申请日:2022-06-20

    Abstract: 本发明涉及一种LRM型时间触发以太网交换模块,属于云计算领域。本发明由FPGA交换逻辑模块、嵌入式网络配置模块、嵌入式状态监控模块、板卡管理模块、器件状态监测模块、LRM接口模块、调试模块组成;FPGA交换逻辑模块构建了时间触发以太网与以太网交换逻辑,完成数据交换任务,嵌入式网络配置模块对FPGA交换逻辑模块下发配置信息,嵌入式网络状态监控模块对系统状态进行监控并上报,板卡管理模块完成模块健康管理功能,器件状态监测模块采集模块状态信息并将信息传送至板卡管理模块,LRM接口模提供供电、9路时间触发以太网接口、调试接口等对外接口。本发明可用于为异构化边端协同计算系统提供高带宽的确定性网络交换功能。

    智能感知算法训练框架统一支撑方法

    公开(公告)号:CN119692413A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411621410.8

    申请日:2024-11-14

    Abstract: 本发明涉及一种智能感知算法训练框架统一支撑方法,属于深度学习领域。本发明包括主流国产框架转换兼容技术;统一训练系统;训练框架多硬件兼容技术;多类型计算资源虚拟化技术。本发明集成国产主流训练框架PaddlePaddle,通过X2Paddle工具实现对PyTorch训练框架在训练代码层和模型层的统一转换兼容能力;并以计算资源虚拟化技术进行训练环境管理,以镜像的方式实现对不同训练框架的兼容支持,实现主流国产硬件计算设备的接入;通过模型资源管理和构建场景开发套件,实现算法资源集成,以实现对不同任务常场景的快速开发能力;通过分布式训练技术,支持对单机多卡和多机多卡资源的调度使用。通过超参数调优和模型压缩技术,实现对训练模型效果和训练效率寻优。

    一种基于防卫知识模型库的区域防卫方法

    公开(公告)号:CN118333302B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202410385570.0

    申请日:2024-04-01

    Abstract: 本发明涉及一种基于防卫知识模型库的区域防卫方法,属于机器人技术领域。本发明在机器人启动后,机器人控制软件连接机器人并启动地图服务;操作者根据业务需求在地图上绘制区域,机器人控制软件根据绘制区域生成执勤方案和巡逻方案,将执勤方案、巡逻方案按照防卫等级以及防卫参数装订成防卫策略;根据不同的防卫等级自动生成区域的填充颜色并调用防卫策略;调用匈牙利算法分配指定个数执勤机器人在固定点位上执勤,以及指定个数巡逻机器人在区域路网上巡逻。机器人执行任务,机器人控制软件优化防卫知识模型库。通过本发明的方案,操作者根据防卫知识模型库提示进行区域的防卫,大大的提高了工作效率,提升了防卫管理的智能化水平。

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