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公开(公告)号：CN114510989B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202111590662.5
申请日：2021-12-23
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种图像数据集的规范性评估方法、装置及设备，涉及数据集评估技术领域。所述方法包括：获取图像数据集以及图像数据集的任务类型，任务类型用于指示图像数据集对应的模型训练任务；基于任务类型，确定图像数据集的规范性度量指标；计算图像数据集在每一规范性度量指标下的度量值；基于各度量值，对图像数据集的规范性进行评估，得到规范性评估结果。本发明实现了针对图像数据集提供一种规范性评估方法，并提供了具体的规范性评估指标及其度量值计算方式。
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公开(公告)号：CN112712163B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011562234.7
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于覆盖率的神经网络有效数据增强方法，其步骤包括：1)根据待训练的神经网络模型选取训练数据集并为该神经网络模型选取多个覆盖率指标；2)利用该训练数据集对该待训练的神经网络模型进行训练，并统计训练时该神经网络模型中不同覆盖率指标对应的被激活的神经元个数；3)根据各覆盖率指标对应的被激活的神经元个数计算该训练数据集的各覆盖率指标值；然后根据各所述覆盖率指标值选择一个与该神经网络模型准确度最相关的覆盖率指标作为评价指标；4)对该训练数据集进行扩充，得到扩充数据集；5)利用步骤1)训练后的神经网络模型分别测试该训练数据集的评价指标值、该扩充数据集的评价指标值，确定有效数据集。
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公开(公告)号：CN114510989A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111590662.5
申请日：2021-12-23
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06K9/62 , G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种图像数据集的规范性评估方法、装置及设备，涉及数据集评估技术领域。所述方法包括：获取图像数据集以及图像数据集的任务类型，任务类型用于指示图像数据集对应的模型训练任务；基于任务类型，确定图像数据集的规范性度量指标；计算图像数据集在每一规范性度量指标下的度量值；基于各度量值，对图像数据集的规范性进行评估，得到规范性评估结果。本发明实现了针对图像数据集提供一种规范性评估方法，并提供了具体的规范性评估指标及其度量值计算方式。
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公开(公告)号：CN112765812B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110068656.7
申请日：2021-01-19
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种无人系统决策策略的自主能力快速测评方法及系统，其步骤包括：1)构建危险场景知识库，并在仿真环境中实现相对应的危险场景；2)根据输入被测对象，对各危险场景进行分级；3)从低危险等级的危险环境开始对被测对象进行迭代测试：首先对于每一危险等级j，选取N个属于该危险等级j的危险场景作为测试场景进行仿真测试，如果第i个测试场景i的通过率为Pi≥Yi则标记第i个测试场景测试通过，则令Pi'＝1，否则Pi'＝0；然后计算等级j的危险数值如果Rj≥Zj，则标记该危险等级j通过；4)根据各危险等级的测试结果生成测试报告。
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公开(公告)号：CN113051031A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110302087.8
申请日：2021-03-22
Applicant: 中国人民解放军32801部队 , 中国科学院软件研究所
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明提供的可视化人工智能系统仿真平台的容器集群部署方法，包括：将仿真平台各功能模块拆解为多个镜像，基于Docker容器技术分别生成对应的镜像文件；为各镜像文件间使用相同或不同的通讯方式构建连接关系；基于多个镜像文件的依赖关系顺序对所述多个镜像文件进行启动，完成仿真平台的部署，可以在可视化人工智能系统仿真平台利用容器集群实现快速一站式部署，摆脱仿真平台安装使用过程中的环境依赖；解决了可视化人工智能系统仿真平台在使用中出现的环境不兼容、环境版本冲突等问题；本发明中的docker镜像基于不同的配置文件生成，对于生产环境的部署，可通过进程管理应用保证服务的稳定性；对于开发/测试环境的搭建，可以更方便重启服务，方便调试。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112784485A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110082493.8
申请日：2021-01-21
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F30/27 , G01M17/007 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的自动驾驶关键场景生成方法，其步骤包括：1)从地图库中选择一个道路场景，设置仿真系统中主车的行驶路线并为各动态环境要素分别建立概率模型；2)仿真系统控制主车开始执行仿真任务；基于强化学习技术，对所选道路场景中各动态要素的概率模型进行训练，得到各概率模型针对所选道路场景的最优参数并保存在测试用例库中；3)循环步骤1‑2)，得到各概率模型针对地图库中每一道路场景的最优参数；4)从该地图库中获取若干道路场景并组合得到测试地图，并选择仿真环境中所需的动态要素；5)从测试用例库中导入该测试地图所含的各动态要素的概率模型及对应最优参数，生成关键场景测试用例。
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公开(公告)号：CN112712163A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011562234.7
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于覆盖率的神经网络有效数据增强方法，其步骤包括：1)根据待训练的神经网络模型选取训练数据集并为该神经网络模型选取多个覆盖率指标；2)利用该训练数据集对该待训练的神经网络模型进行训练，并统计训练时该神经网络模型中不同覆盖率指标对应的被激活的神经元个数；3)根据各覆盖率指标对应的被激活的神经元个数计算该训练数据集的各覆盖率指标值；然后根据各所述覆盖率指标值选择一个与该神经网络模型准确度最相关的覆盖率指标作为评价指标；4)对该训练数据集进行扩充，得到扩充数据集；5)利用步骤1)训练后的神经网络模型分别测试该训练数据集的评价指标值、该扩充数据集的评价指标值，确定有效数据集。
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公开(公告)号：CN109960148B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201910212378.0
申请日：2019-03-20
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种智能无人系统自主性评估方法及系统，属于智能无人系统领域，包括以下步骤：1)建立智能无人系统的自主性度量模型层次架构，并建立面向智能无人系统的自主性度量元集合，从而确定每个维度适用的自主性度量元；2)根据智能无人系统的所属平台和所需要完成的任务，在各个维度选择适用的自主性度量元；3)开展特定场景下的智能无人系统的自主性度量元数据计算工作；4)建立智能无人系统自主性评估准则；5)依据自主性评估准则给出智能无人系统自主性评估结果。本发明针对智能无人系统在特定场景和特定任务下有效和便捷的开展自主性评估，提高了智能无人系统的自主性评估结果的全面性和可操作性。
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公开(公告)号：CN114742145B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202210350711.6
申请日：2022-04-02
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/75 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种目标检测模型的性能测试方法、装置、设备及存储介质，涉及模型测试技术领域。所述方法包括：获取图像数据集，图像数据集包括：带目标的图像、图像的标签和图像的语义图；针对图像数据集中的每张图像，基于图像的标签与图像的语义图，提取图像中的所有目标以及每一目标的像素数量，并基于目标的像素数量确定目标的像素级别；通过目标检测模型对图像数据集中的图像进行处理得到预测结果，并基于预测结果和标签，统计各目标类别在各像素级别下的真正例数量、假正例数量和假反例数量；基于真正例数量、假正例数量和假反例数量，计算目标检测模型在各像素级别下的平均精度均值。本发明更好地衡量了目标检测模型对于小目标的检测性能。
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公开(公告)号：CN114091644B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202010859193.1
申请日：2020-08-24
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/06 , G06N3/02 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种人工智能产品的技术风险评估方法及系统，建立面向人工智能产品的“风险域—风险子域—度量元”层次化的技术风险模型，每个风险域均有对应的风险子域，每个风险子域包含对应的度量元；根据待评估产品特性及评估需求确定该产品的风险域对应的风险子域及度量元，制定针对具体的技术风险模型；根据待评估人工智能产品的技术风险模型，收集技术风险评估要求的多个度量元结果；根据预先建立的技术风险评估通过准则对多个度量元结果进行评估，得出技术风险评估结论。本发明从多个角度考虑人工智能产品的技术风险，建立了人工智能产品的开发和应用全生命周期涉及的人工智能技术风险评估方法，解决了人工智能产品的技术风险评估模型缺失的问题。
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