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公开(公告)号：CN111027616B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201911242520.2
申请日：2019-12-06
Applicant: 中科南京人工智能创新研究院 , 河南理工大学 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于端到端学习的线特征描述系统，包括图像输入模块、神经网络处理模块和直线子获取模块；所述图像输入模块在获取图像信息后建立图像数据集，分别获取图像中的直线、正确匹配直线对、直线的支撑区域和神经网络的输入图像块；所述神经网络处理模块对输入的图像块进行预处理并完成神经网络的构建；所述直线子获取模块获得输入直线的描述子。本发明实现了简单快速地得到具有鲁棒性与可区分性的直线描述子的方法。
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公开(公告)号：CN114360002A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111509411.X
申请日：2021-12-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/16 , G06N20/20 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的人脸识别模型训练方法及装置，方法包括：接收服务器发送的等效类别向量矩阵和第一骨干网络参数；基于第一骨干网络参数、目标客户端的样本人脸图像、目标客户端的第一类别向量及等效类别向量矩阵，对人脸识别模型进行训练，得到目标人脸识别模型及目标客户端的第二类别向量；向服务器发送第二类别向量和目标人脸识别模型的目标骨干网络参数。通过等效类别向量使得各目标客户端之间不共享类别向量，保证了用户的隐私信息，而且提升了用户人脸识别的准确率。
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公开(公告)号：CN111028374B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201911047307.6
申请日：2019-10-30
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: 本发明公开了基于步态识别的考勤机及考勤系统，属于考勤机领域。基于步态识别的考勤系统，包括依次信号相连的中央处理器、特征分类组合模块和特征分析模块；还包括与特征分析模块依次电性相连的步态特征识别处理模块、图像处理模块和摄像机；还包括与特征分析模块依次电性相连的脚步声音识别处理模块、第一计时模块、声音处理模块和麦克风；本发明若是多人结伴行走，分隔模块将多人分隔开来，然后通过特征获取分隔开来的单人进行各个人的步态特征获取，然后将获取的步态特征输送到特征分析模块进行特征分析，然后进入到特征分类组合将步态特征和声音特征和行走速度特征组合在一起，进行组合识别打卡提高打卡精确度。
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公开(公告)号：CN111212203A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911367718.3
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种自适应的人脸检测与识别装置，包括人脸识别装置、壳体、踏板和数据处理模块，人脸识别装置包括有高清摄像头和液晶显示屏，壳体的顶端面中段位置开设有矩形缺口，高清摄像头通过转动销轴转动设置在矩形缺口内腔左右两端面之间，且高清摄像头可围绕矩形缺口内腔前后翻转，壳体的内腔右端顶部设有伺服电机，人脸识别装置的信号输出端口通过导线与伺服电机连接，踏板的顶端面内嵌有压力传感器，数据处理模块的信号输入端口与压力传感器的信号输出端口连接，数据处理模块的信号输出端口连接有继电器，继电器通过导线与人脸识别装置连接。本发明更具有灵活性，能够根据不同身高度人员进行精准人脸识别操作，提高识别效率。
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公开(公告)号：CN109829366A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811565384.6
申请日：2018-12-20
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
Abstract: 本申请涉及一种车道检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取包含有车道线的影像的待处理图像；对待处理图像按照预设图像处理方式进行预处理；对预处理后图像中车道线的影像进行曲线离散化处理；提取曲线离散化处理后的图像中的所有霍夫直线；利用所有霍夫直线复原待处理图像中的车道线。该方法可以缓解现有技术中存在的对弯曲道路进行车道检测，得到的车道检测结果的准确性较低的技术问题，达到了提高弯曲道路车道检测结果的准确性的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119884981A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510345153.8
申请日：2025-03-24
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
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/21 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于记忆增强多模态大模型的用户偏好解析方法，包括多模态交互数据采集与预处理、时序偏好层级识别与分类、跨模态偏好一致性分析、隐式偏好提取与验证、跨域偏好边界识别与迁移规则生成、多层次偏好冲突协调与决策、记忆增强偏好模型更新与应用。本发明通过自适应时间衰减模型实现不同类型偏好的精确时序分类；利用跨模态对齐映射函数解决多通道偏好信号的协调融合；采用低干扰验证策略实现隐式偏好的高效捕捉。
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公开(公告)号：CN111104553B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202010012178.3
申请日：2020-01-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/75 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高效运动互补神经网络系统，包括视频读取单元、视频类别单元和神经网络补充单元；所述视频读取单元对输入的视频进行读取，同时对视频的描述信息等文字辅助信息进行提取；所述视频类别单元根据网络等视频提取源对视频的描述信息对视频的类别进行初步判定，并将视频划分到神经网络中已有的类别分区中；所述神经网络补充单元分成两个模块，对视频分类的方法进行优化，缩短视频分类的时间。本发明针对双流法和3D卷积法分别做出提高计算光流效率和缩小网络计算量的优化方法，提升了视频提取和分类的速度。
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公开(公告)号：CN115290038B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211197062.7
申请日：2022-09-29
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: 本发明提供了一种面向线状障碍物的双目测距方法，测距方法包括如下：第一步是利用标定好的双目相机内、外、畸变参数进行双目校正；第二步是利用目标检测网络对左目图像进行检测，得到障碍物在图像中的位置；第三步对障碍物区域内的图像先后进行高斯去噪、Sobel算子计算边缘梯度与方向、自适应阈值的Canny边缘检测，得到障碍物的边缘图；第四步通过深度优先搜索算法统计所有的边缘长度，通过设置的边缘属性阈值对边缘进行筛选；第五步计算边缘点描述子，并对边缘点校验、匹配得到视差，进而得到障碍物上某边缘点的深度值。最后，通过统计障碍物区域内的深度信息，得到障碍物距离值。
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公开(公告)号：CN109613930B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201811574717.1
申请日：2018-12-21
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
IPC: G05D1/10
Abstract: 本申请涉及一种无人飞行器的控制方法、装置、无人飞行器及存储介质。其中，无人飞行器的控制方法包括：获取拍摄图像；识别拍摄图像，获取拍摄图像的跟踪目标，以及获取拍摄图像的跟踪目标的手势信息；根据手势信息控制无人飞行器飞行。利用无人飞行器获取的拍摄图像做目标检测，得到跟踪目标，即特定指挥者，进一步地获取跟踪目标的手势信息，进而根据手势信息对应的控制指令来控制无人飞行器，实现基于视觉识别的无人飞行器手势控制，提供了无约束的人机交互方式，进一步实现无人飞行器的自动化。
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公开(公告)号：CN109214247B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201710539365.5
申请日：2017-07-04
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Inventor： 张一帆
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于视频的人脸标识方法和装置，其中，方法包括：通过对视频进行人脸识别，得到人脸序列，并在并在获取人物与人物在所述视频中出现时刻之间的对应关系之后之后，利用人物与所述人物在所述视频中出现时刻之间的对应关系，对人脸序列中的部分序列进行人物标注。将已标注的人脸序列以及未标注的人脸序列作为训练样本，对学习模型进行半监督学习，根据学习结果，在视频中，利用人物标注标识人脸图像。由于采用了自动化标注方式，节省了人力标注，同时将已标注的人脸序列以及未标注的人脸序列作为训练样本进行半监督学习，提高了标识的准确度，解决了现有技术中人脸标识效率较低的技术问题。
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