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公开(公告)号：CN101977313A
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN201010288777.4
申请日：2010-09-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种视频信号编码装置，该视频信号编码装置在多核处理器上实现，该装置包括多核感知计算单元、分配单元以及编码单元；其中，所述多核感知计算单元用于感知所在多核处理器中当前的可用处理器核的个数与这些可用处理器核的情况，将所述可用处理器核的全部或部分用作编码单元；所述可用处理器核为多核处理器中除了被其他工作占用以及被用作所述多核感知计算单元和分配单元以外的处理器核；所述分配单元用于将待编码的原始图像切分成多个图像单元后，将所述图像单元分配到所述的编码单元中；所述的编码单元各自对所接收到的图像单元进行编码操作。本发明能够很大程度地提高编码速度，能够充分提高编码器可支持的图像分辨率。
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公开(公告)号：CN101466039A
公开(公告)日：2009-06-24
申请号：CN200810247439.9
申请日：2008-12-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种视频解码器装置和方法。该装置包括：设备资源感知单元，频率控制单元，以及多任务解码器；设备资源感知单元，用于确定当前可用功率；频率控制单元，用于依据设备资源感知单元确定的当前可用功率为各任务指配工作频率；多任务解码器，用于将视频码流分为多个任务，并依据频率控制单元为各任务所指配的工作频率解码各任务。本发明通过对解码器进行多任务并行处理，并且对每个任务以及功能模块进行动态频率调整，可以满足系统性能的前提下降低功耗。
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公开(公告)号：CN118503704A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410642613.9
申请日：2024-05-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供了一种异常检测模型构建方法，所述方法包括：步骤S1、获取一个或多个数据集，其中，每个数据集中均包括多个正常数据样本，且每个数据集与其他数据集之间没有交集；步骤S2、构建初始异常检测模型，其包括特征提取模块、循环记忆模块和特征还原模块，其中，特征提取模块用于提取正常数据样本的原始特征，循环记忆模块用于基于自身存储的记忆数据对原始特征进行相似度计算以获取正常数据样本的目标相似性特征，特征还原模块用于基于目标相似性特征进行特征还原以重构正常数据样本；步骤S3、采用所述步骤S1获取的一个或多个数据集训练初始异常检测模型直至模型收敛。本发明引入循环记忆模块，解决了数据场景封闭性假设的限制。
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公开(公告)号：CN107688822B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201710585350.2
申请日：2017-07-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的新增类别识别方法，包括以下步骤：将预测样本输入到深度网络获得预测样本的输出向量；计算所述预测样本的输出向量，与训练样本中每种类别的代表向量之间的相似度值，从而识别所述预测样本的类别；其中，所述训练样本中每种类别的代表向量是通过将所述训练样本集输入到深度网络获得输出向量集，并根据所述训练样本的输出向量集计算得出的。
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公开(公告)号：CN109862356B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910044197.1
申请日：2019-01-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N19/122 , H04N19/167 , H04N19/176 , H04N21/2343 , H04N21/4402
Abstract: 本发明涉及一种基于感兴趣区域的视频编码方法和系统，包括：依序提取原始图像序列中的帧间预测编码帧作为当前帧；获取当前帧的前一参考帧，判断当前帧的非感兴趣区域对应参考帧中区域是否为感兴趣区域，若是，则将当前帧的非感兴趣区域中与参考帧的感兴趣区域相对应的区域置为感兴趣区域，否则维持当前帧的区域划分；对当前帧的非感兴趣区域，使用参考帧的重构帧进行替代，提取原始图像序列中当前帧之后的帧间预测编码帧，再次作为当前帧；将预处理图像和宏块级量化参数输入至视频编码器，以完成对原始图像序列的视频编码。本发明具有适用范围广和重点区域重点保护的技术特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110693510A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910987452.6
申请日：2019-10-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种注意力缺陷多动障碍辅助诊断装置及其使用方法，包括：显示屏幕，用于与被测者进行交互，并显示测试场景；穿戴式加速度传感器，用于采集被测者在该测试场景中的肢体加速度；数据处理模块，用于对该肢体加速度进行预处理，得到待测数据，将该待测数据输入基于深度神经网络的注意缺陷多动障碍检测模型进行识别，得到辅助诊断结果，并将其发送至该显示屏幕。本发明提出的基于深度学习方法通过加速度图像实现分类注意缺陷多动障碍组与对照组样本的分类方法具有结果准确、客观、便于推广，能够辅助临床中注意缺陷多动障碍患者的辅助诊断。
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公开(公告)号：CN110517773A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910635805.6
申请日：2019-07-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种测试装置、方法、存储介质和系统，该装置包括：一标签模块，包括至少一标签，该每一标签内设置一传感单元，该每一传感单元内置一第一维度信息；一感知模块，包括至少一感知单元，该每一感知单元内包括一感应接收子单元，该每一感应接收子单元用于接收和识别所述第一维度信息，并内置一第二维度信息；一计算模块，包括：一规则选择子模块，用于选择测试规则，并根据该测试规则随机生成一测试提示；一时钟子模块，用于记录每一测试操作时间以及每一测试规则时间；一测试评价子模块，用于获取测试信息，根据该测试信息生成测试结果；以及一显示模块，用于显示所述测试提示、所述测试结果。该装置具有很好的应用价值。
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公开(公告)号：CN102024151B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201010577408.7
申请日：2010-12-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种手势动作识别模型的训练方法，包括：通过陀螺传感器获取用于手势动作识别训练的样本数据，所述样本数据包括用于记录某一手势动作的二轴陀螺数据序列；对所得到的样本数据中的各个二轴陀螺数据序列做数据长度归一化，生成标准长度的二轴陀螺数据序列；从所得到的二轴陀螺数据序列中提取特征向量；所述特征向量反映了所述陀螺传感器的运动角度信息；利用所述的特征向量训练手势动作识别模型。本发明实时性高，适用范围广；实现简单；鲁棒性强，体感动作识别可靠。
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公开(公告)号：CN102024151A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN201010577408.7
申请日：2010-12-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种手势动作识别模型的训练方法，包括：通过陀螺传感器获取用于手势动作识别训练的样本数据，所述样本数据包括用于记录某一手势动作的二轴陀螺数据序列；对所得到的样本数据中的各个二轴陀螺数据序列做数据长度归一化，生成标准长度的二轴陀螺数据序列；从所得到的二轴陀螺数据序列中提取特征向量；所述特征向量反映了所述陀螺传感器的运动角度信息；利用所述的特征向量训练手势动作识别模型。本发明实时性高，适用范围广；实现简单；鲁棒性强，体感动作识别可靠。
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公开(公告)号：CN101986242A
公开(公告)日：2011-03-16
申请号：CN201010534682.6
申请日：2010-11-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种在视频压缩编码过程中实现目标轨迹跟踪的方法，被跟踪目标上安装有能够捕获实时三维运动数据的运动传感器；该方法包括：提取待压缩编码的视频序列的全局参数，计算被跟踪目标的实时三维运动数据；对所述视频序列中的非关键图像进行压缩编码，在压缩编码的同时根据所述全局参数、被跟踪目标的实时三维运动数据以及压缩编码参数计算出被跟踪目标在所述非关键图像中的大致位置与重点搜索区域，根据所述大致位置与重点搜索区域搜集所述非关键图像的宏块中与被跟踪目标的准确位置相关的块；由所述与被跟踪目标的准确位置相关的块计算出被跟踪目标在所述非关键图像中的准确位置。本发明实时性高、适用范围广；实现简单；可靠性强。
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