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公开(公告)号：CN114120061A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111421908.6
申请日：2021-11-26
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: G06V10/774 , G06K9/62 , G06Q50/06 , G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种面向电力巡检场景的小目标缺陷检测方法及系统，其中所述方法具体包括：步骤1、通过信息采集设备获取实际应用中的检测目标数据；步骤2、通过预处理将所述检测目标数据转换为满足预设需求的数据形式；步骤3、构建检测模型，并在完成深度学习后接收经过预处理后的检测目标数据；步骤4、利用所述检测模型进行目标识别分析，并输出分析结果；步骤5、根据分析结果拟定对应的决策方案。针对现有技术中心对小目标物的检测精准度问题，本申请通过改变小目标物在样本集的占比，以及样本集中图像数据的处理方式，使得完成学习训练后的检测模型具备更高的检测性能，更贴合实际电力巡检过程中的检测精度需求。
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公开(公告)号：CN109543534B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201811231109.0
申请日：2018-10-22
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: 本发明实施例提出的一种目标跟踪中目标丢失重检的方法及装置，通过对当前帧图像进行像素点的随机采样，从而确定相似搜索框，缩小搜索范围，再对相似搜索框进行计算范围扩大，得到目标搜索区域，根据目标搜索区域中各像素点的搜索框的位置精确确定目标的位置。本申请提供的技术方案，通过缩小搜索范围，降低目标重检的时间复杂度，高效地处理目标跟踪过程中目标丢失的问题，从而使跟踪器对运动物体的鲁棒性更好。
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公开(公告)号：CN111210192A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911367651.3
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征分析的智能考勤系统，属于智能电子考勤技术领域。一种基于多模态特征分析的智能考勤系统，包括站立装置和考勤机，所述考勤机外壁依次连接有采集区和显示屏，所述采集区包括指纹采集区和人脸图像采集区，所述考勤机内集成有指纹数据库、人脸图像数据库、指纹采集器、摄像装置、计时器、语音器、第二NFC芯片和单片机，所述指纹数据库、人脸图像数据库、指纹采集器、摄像装置、计时器、语音器、第二NFC芯片和显示屏均与单片机电性相连，所述人脸图像采集区内连接有定位系统；本发明通过对使用者进行定位，再控制摄像头对准使用者的脸部，提高考勤的准确性，避免影响使用者的考勤情况。
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公开(公告)号：CN109766756A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811506552.4
申请日：2018-12-10
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: 本申请涉及一种闯红灯数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法通过将包含行人的待检测图像输入行人检测模型进行行人检测，得到包含候选行人的图像，待检测图像为红灯期间内拍摄的图像，通过人体特征提取模型提取各个候选行人的候选特征，将各个候选特征与闯红灯记录库中的各个参考特征进行匹配，当匹配成功时，更新与候选特征匹配的参考特征对应的个人数据中的闯红灯记录，获取与个人数据中的闯红灯记录对应的管理规则，管理规则用于指导管理人员进行管理。通过对行人进行识别和管理，能够更好的规范交通，从而更好的保护人的安全。
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公开(公告)号：CN101833569A
公开(公告)日：2010-09-15
申请号：CN201010141915.6
申请日：2010-04-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种对电影人脸图像进行自动标识的方法，该方法包括：步骤1：利用多视角的人脸检测和跟踪器，在电影视频中自动获取人脸序列并进行聚类以对应不同的人物；步骤2：根据不同人物的人脸序列在相同场景中共同出现的频次度量人脸之间关系，建立人脸关系网络；步骤3：利用计算机从电影剧本数据库下载并存储与电影视频相对应的纯文本电影剧本，计算机统计纯文本电影剧本中不同人物的姓名在相同场景中共同出现的频次；步骤4：依据频次来度量人名之间的关系，建立人名关系网络；步骤5：计算机将人脸关系网络和人名关系网络的人脸无向图和人名无向图进行匹配，实现人脸关系网络和人名关系网络中顶点之间的匹配，实现将人脸和人名融合的标识。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119579472B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510115674.4
申请日：2025-01-24
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
Abstract: 本发明公开了一种基于分区域并行自适应像素一致性生成的无缝图像修复方法，包括：接收原始图像和遮挡掩码图像，通过高斯金字塔分解和边缘检测器获取多尺度图像特征，结合分水岭算法实现自适应区域划分和优先级排序；利用特征金字塔网络和非局部自注意力机制提取结构特征，通过多尺度注意力计算建立区域关联图；基于区域优先级和关联关系生成调度表，进行并行区域生成；计算相邻区域间的像素连续性和结构一致性，实现多尺度融合，生成最终修复图像。本发明能够有效保证修复结果的视觉连续性和结构完整性，同时提高处理效率。
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公开(公告)号：CN119808006A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510287600.9
申请日：2025-03-12
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: 本发明公开了一种多模态大模型驱动的智能体收集决策数据的方法及系统，该方法包括采集预定传感器原始数据，计算信息熵与归一化质量分数，经自适应多模态信息融合生成融合特征向量；对其做时序敏感多模态对齐处理，结合时间戳嵌入与自注意力机制得时序对齐特征；基于此用贝叶斯神经网络生成决策分布，评估不确定性并生成最终决策及指标集；结合任务描述评估任务得分，根据资源状态制定执行计划；初始化模型，生成合成数据，优化模型并存储经验。本发明实现了智能小车的高效决策过程，同时提升了智能小车的执行能力和任务完成精度。
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公开(公告)号：CN118551940B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410996718.4
申请日：2024-07-24
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: G06Q10/063 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种人工智能驱动的两阶段随机规划问题求解方法和系统，包括：采集配送建站数据，构建两阶段随机规划问题的数学模型；基于数学模型生成配送建站场景集合，将数学模型转换为图形结构；基于图形结构，构建分层图卷积网络，从分层图卷积网络中提取配送建站场景的关键信息，基于关键信息，构建配送建站场景相似度图；基于配送建站场景相似度图，构建配送建站场景重要性评分模型，评估配送建站场景的重要性，并选择出代表性配送建站场景，对代表性配送建站场景进行排序；基于排序后的代表性配送建站场景，构建确定性等价问题，对确定性等价问题进行求解，得到配送建站解决方案。提高了配送建站等两阶段规划问题的求解效率。
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公开(公告)号：CN110197254B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201910340616.6
申请日：2019-04-25
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 , 河南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度迁移学习的线特征描述方法，包括：采集图像并进行预处理、利用已有技术提取图像中的直线、获取正确匹配直线对、确定直线对应的图像块；构建用于线特征描述的卷积神经网络；利用点特征描述网络的参数初始化线特征描述网络的参数；利用线匹配数据集对网络参数进行调整；利用步骤S4获取的网络参数更新CL2‑Net的参数值；重复参数更新步骤，直到参数更新达到指定的次数；获取输入直线的描述子。本发明提供的方法可获得具有较好辨别能力和鲁棒性的描述子。
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公开(公告)号：CN109829366B
公开(公告)日：2021-04-30
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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