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公开(公告)号：CN101561944A
公开(公告)日：2009-10-21
申请号：CN200910098691.2
申请日：2009-05-21
Applicant: 宁波中科集成电路设计中心有限公司
IPC: G07C9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于射频识别的港口闸口通关系统，包括后台数据库、RFID车载终端、设置于靠近进港闸口的第一读写器和第一车辆检测器、设置于靠近出港闸口的第二读写器和第二车辆检测器及设置于靠近输单中心的第三读写器，第一读写器和第一车辆检测器连接有第一智能控制器，第二读写器和第二车辆检测器连接有第二智能控制器，本系统通过RFID车载终端与各个读写器之间的无线射频识别技术，将集卡车的车辆信息、集卡车的进/出港的作业信息以及集卡车的进港后的行车指南信息有机融合在一起，当集卡车出/入港口经过闸口时，快速的与读写器完成各种信息的交互及核实，有效的利用码头的现有资源，全面的提高了车辆的通关效率，从而提高了港口的吞吐效率。
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公开(公告)号：CN101191832A
公开(公告)日：2008-06-04
申请号：CN200710164581.2
申请日：2007-12-11
Applicant: 宁波中科集成电路设计中心有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于测距技术的无线传感器网络节点定位方法，包括至少三个位置已知的锚节点，待测节点及后台定位中心，其特征在于：一、各个位置已知的锚节点按固定功率周期性广播发送定位用信标信号；二、待测节点将接收定位用信标信号的接收信号强度值发送给网关锚节点；三、网关锚节点将待测节点的接收信号强度值和锚节点的发送信号强度值发送给后台定位中心；四、后台定位中心计算待测节点到锚节点之间的距离；五、后台定位中心计算待测节点位置坐标。本发明根据锚节点发送信号强度与待测节点接收信号强度的差值计算待测节点到锚节点间的距离，然后利用待测节点到各个锚节点之间的距离差值来对待测节点的位置坐标进行定位，能有效减少定位误差提高定位精度。
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公开(公告)号：CN101409660B
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN200810120243.3
申请日：2008-08-14
Applicant: 宁波中科集成电路设计中心有限公司
CPC classification number: Y02D30/20
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络的信道接入控制方法，基站节点和各个传感器节点采用具有不同时帧长度的时帧结构，这样传感器节点可通过调度来预约不同的时隙进行数据包的传输，不仅减少了高密度监测区域内传感器节点之间数据包转发的冲突概率，提高了无线信道的利用率，而且有效地避免无线传感器网络中出现串音以及收发器频繁的状态转换，使传感器节点在空闲传输时隙尽可能处于睡眠状态，大大降低了高负载的网络条件下能量的浪费，具有很好的能效；路径预约机制可以根据转发路径上传感器节点的时帧同步特性，在时隙预约阶段沿数据包转发方向提前预约多跳时隙，有效避免了单个数据包在转发路径上因间歇传递数据包带来的端到端的传输延时。
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公开(公告)号：CN101650780A
公开(公告)日：2010-02-17
申请号：CN200910170227.X
申请日：2009-09-08
Applicant: 宁波中科集成电路设计中心有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种集装箱箱号识别方法，包括以下步骤：集装箱箱号的提取：将得到包含集装箱箱号的图片经过图像处理技术切割出有用的箱号，并对切割出的箱号再次经过图像标准化处理；字符识别：得到经过图像标准化处理后的信息，使用神经网络技术和欧氏距离法对切割后的字符进行识别。本发明有益效果：大大减少了人力成本，加快了工作效率以及提高了工作准确率。
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公开(公告)号：CN101316266A
公开(公告)日：2008-12-03
申请号：CN200810062842.4
申请日：2008-07-01
Applicant: 宁波中科集成电路设计中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种传感器网络中选择性转发攻击的防御方法，该防御方法包括以下步骤：传感器节点建立自己的邻居表；根据多项式原理，传感器节点将感知到的感知数据划分成多个数据片，并将多个数据片通过多项式计算生成多项式值；根据多路径数据转发机制，将多项式值沿多条不同的路径传输给基站；根据多项式原理，基站接收多项式值，并解析还原出原有的感知数据，优点在于将感知数据划分成更小的数据片，并通过多项式的计算生成不同的多项式值，使转发节点无法获知内容，减少了数据通信量和接收延迟，且防止了恶意节点篡改数据包；使用多路径的数据转发机制进行数据包转发时，从邻居表中动态地选择下一跳节点传递数据包，增加了恶意节点的攻击难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119494967A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411433967.9
申请日：2024-10-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 航天东方红卫星有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种用于匿名时空轨迹识别的模型，包括：原始轨迹图构建模块，用于根据匿名用户在一段时间内生成的轨迹数据，构建原始轨迹图，其包括表示轨迹数据的多个签到记录的多个节点和表示节点间关系的多条边，对原始轨迹图的多个节点进行嵌入表示，得到多个节点的空间信息；多尺度轨迹图构建模块，用于基于原始轨迹图按预设的多种采样率构建不同尺度的多个轨迹图；轨迹空间信息提取模块，用于基于多个节点的空间信息提取多个轨迹图中每个轨迹图的各个节点的空间特征，聚合多个轨迹图中每个轨迹图的各个节点的空间特征，得到多尺度的轨迹空间特征；轨迹识别模块，用于根据轨迹空间特征识别轨迹数据属于各个已知用户的概率值。
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公开(公告)号：CN119444637A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411509319.7
申请日：2024-10-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本申请公开了一种基于多方协同注意力机制的主题图像编辑与生成方法，方法包括：输入多模态指令至主题定位模块，定位作用区域，并在作用区域内提取主题图像和目标图像；将主题图像及目标图像输入预训练的深度学习模型，在自注意层内执行自注意力局部查询，实现整合源图像的背景和主题图像的前景；并执行自注意力全局注入，实现目标图像的细节增强；结合自注意力局部查询及自注意力全局注入的结果，输出编辑和生成的目标图像。本发明极大减少主题类模型生成一致性图像所需的时间，促进其在更广范围内的实际应用。
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公开(公告)号：CN119313962A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411423629.7
申请日：2024-10-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 本申请公开了一种基于时空图神经网络学习模型的轨迹预测方法及其装置，包括：基于待分类的原始轨迹数据，进行数据清洗和轨迹压缩，输出压缩的网格序列；基于网格序列，执行静态轨迹信息分类，提取轨迹静态属性；并执行动态时空图像轨迹分类，提取轨迹动态空间特征属性；预构建基于行驶路段连通性属性特征的有向加权网络，基于轨迹静态属性、动态空间特征属性及有向加权网络，完成轨迹预测模型的训练；基于轨迹预测模型，输入待预测轨迹时空特征数据，获取最优轨迹路径预测结果。本发明方法能够有效利用道路网络上不确定的轨迹地理背景信息，同时避免地图匹配带来的误差。
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公开(公告)号：CN118967784A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411019287.2
申请日：2024-07-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于港口遥感图像的油罐储量的评估方法，用于评估浮顶油罐的油量，方法包括：S1、获取卫星在满足预设拍摄条件时采集的港口遥感图像，拍摄条件包括：当前卫星和太阳的位置位于港口的同一侧，且当前卫星的方位角与太阳的方位角不同；S2、从所述图像中提取油罐的前阴影区域和后阴影区域，前阴影区域为太阳光照射油罐后在地面形成的卫星可见的阴影区域，后阴影区域为太阳光照射油罐后在油罐的浮顶形成的卫星可见的阴影区域；S3、从所述图像中提取油罐的罐顶区域，根据罐顶区域和前阴影区域确定油罐体积；S4、计算前阴影区域和后阴影区域的面积之比并将其作为油罐的油量占油罐体积的预估比例，根据预估比例和油罐体积计算油罐的油量。
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公开(公告)号：CN117725411A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311547462.0
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种面向数据缺失的多元时间序列数据预测模型训练方法，所述多元时间序列数据预测模型用于根据一个时间段内多个节点的多元时间序列数据预测该时间段的未来时间段的多个节点的多元时间序列数据，所述方法包括：S1、获取多个节点在相同时间窗口的多元时间序列数据以构建训练集；S2、构建初始模型，所述初始模型包括归纳注意力模块、自适应图卷积模块和解码器，其中，所述归纳注意力模块用于对特征数据进行补全，所述自适应图卷积模块用于对补全后的特征数据进行特征提取，所述解码器用于对特征提取后的特征数据进行预测；S3、采用所述训练集对所述初始模型进行多轮迭代训练直至收敛得到多元时间序列数据预测模型。
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