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公开(公告)号：CN112861925A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110062310.6
申请日：2021-01-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习网络的多区域车辆需求预测方法及系统，所述车辆需求预测方法包括：获取多个待测区域的不同时段内的车辆需求的观测数据及天气环境历史数据；根据多个待测区域的车辆需求的观测数据，将各待测区域划分为多个簇；基于LSTM及全连接网络，根据各簇内不同时段内的车辆需求的观测数据及对应的天气环境历史数据，确定簇预测网络；基于LSTM及全连接网络，根据各待测区域的不同时段内的车辆需求的观测数据及对应的天气环境历史数据，确定全局预测网络；根据簇预测网络及全局预测网络，确定深度学习网络。本发明能够兼顾全局特性和区域特性，可预测下一时段内所有待测区域的车辆需求的终级预测数据，提高车辆需求预测的准确度。
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公开(公告)号：CN112495841A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202110154669.6
申请日：2021-02-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 江西国科医药工程科技有限公司
Abstract: 本发明属于自动分拣领域，具体涉及了一种基于神经网络的中药分拣系统，旨在解决人工中药分拣的准确性不高及效率低的问题。本发明包括图像采集模块、重量采集模块、第一传送装置、第二传送装置、拣选装置、第一处理器、第二处理器，通过第一处理器获取图像采集模块、重量采集模块对第一传送装置上的待拣选中药进行数据采集，并通过中药类别识别模型进行识别分类，按照分类传送至对应的第二传送装置，然后通过第二处理器中的中药质量识别模型，基于第一处理器同样的输入数据进行质量检测，并基于设定阈值确定选取对象，通过拣选装置进行拣选。本发明在提高智能化程度的情况下，提高了分拣的效率，结构简单、可移植性高。
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公开(公告)号：CN110675623B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910842242.8
申请日：2019-09-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于混合深度学习的短时交通流量预测方法、系统、装置，旨在解决现有大规模交通流量预测方法精度低的问题。本系统方法包括获取待预测的各交通观测点的历史交通流量数据；所述历史交通流量数据为t时刻之前连续的等时长时间段的r个交通流量数据集合；分别将各交通流量数据集合中的历史交通流量数据合并得到对应的合并数据，并将各合并数据归一化；基于归一化后的各交通观测点的历史交通流量数据，采用混合深度学习模型获取各交通观测点t时刻归一化的预测结果；将预测结果进行反归一化，得到各交通观测点t时刻的交通流量预测值。本发明提高了大规模交通流量预测的精度。
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公开(公告)号：CN111862727A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010736896.5
申请日：2020-07-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种人工智能图形化编程教学平台及方法，所述教学平台包括：Jetson Nano系统运行模块，用于运行Jetson Nano系统；教学存储模块，用于存储基础人工智能算法；教学调用模块，用于基于Jetson Nano系统，根据第一指令从所述教学存储模块中调取、并辅助使用者掌握及学习所述基础人工智能算法；自动驾驶算法支持库，用于存储自动驾驶算法；自动驾驶扩展模块，用于基于Jetson Nano系统，根据第二指令从所述自动驾驶算法支持库中调取自动驾驶算法，并辅助使用者学习完成车道识别、自动避障、驾驶决策、即时定位与地图构建；集成开发模块，用于根据第三指令，基于运行的Jetson Nano系统及集成开发环境进行作品的制作；从而可使学生在终端体验完整的计算处理流程。
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公开(公告)号：CN111596614A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010490517.9
申请日：2020-06-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明属于工业机器人领域，具体涉及了一种基于云边协同的运动控制误差补偿系统及方法，旨在解决运动控制误差的补偿算法固定不变，无法满足机械臂不同条件下的自适应误差补偿的问题。本发明包括：边缘服务器运行误差补偿算法求解补偿量，与控制程序融合生成具有误差补偿的控制指令。边缘侧发起加工任务时，与中心服务器交互确定是否更新或下发误差补偿算法；若中心服务器没有相应误差补偿算法，则通过数字孪生建模仿真平台构建相应机械臂及加工件仿真系统，对误差补偿算法仿真更新，并择优下发至边缘服务器，补偿运动控制量，生成具有误差补偿的运动控制指令。本发明实现对机械臂运动误差精准补偿，减少了复杂多变的工况对运动控制精度的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111507762A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010294002.1
申请日：2020-04-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于智能交通系统领域，具体涉及了一种基于多任务共预测神经网络的城市出租车需求预测方法，旨在解决现有技术不考虑下车需求导致出租车需求预测精度达不到预期的问题。本发明包括：将城市划分为网格，连续时间离散为时间块，并将一段时期内城市出租车载客的实时数据归到各网格的各时间块内，统计上下车需求量来训练可同时预测两种需求的多任务共预测神经网络，该神经网络可用于预测未来时间段内出租车的上下车需求量。本发明将出租车需求预测问题建模为上车和下车需求的时序预测问题，同时捕捉上车和下车需求之间的差异和联系，预测精度高、泛化性能好，有助于出租车管理部门合理配置出租车资源以解决城市不同区域出租车供求不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN111444019A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010240843.4
申请日：2020-03-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种云端协同的深度学习模型分布式训练方法及系统，所述训练方法包括：客户端接收用户输入的关于深度学习网络的训练任务；客户端根据所述训练任务调取网络配置和训练信息；云服务器根据网络配置和本地设备的资源情况，筛选出能够用于训练的各训练本地设备；云服务器根据所述网络配置和训练信息，生成多个训练子任务；云服务器将各训练子任务分别发送到不同的训练本地设备中；云服务器与各训练本地设备根据网络配置，对对应的训练子任务进行训练，以实现对深度学习网络的分布式训练。本发明通过云端协同实现了分布式资源的发现和筛选，从而可在深度学习模型分布式训练时合理有效的利用资源。
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公开(公告)号：CN111421554A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010444293.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于工业机器人领域、智能控制领域以及边缘计算领域，公开了一种基于边缘计算的机械臂智能控制系统、方法、装置，旨在实现对机械臂低延迟、高安全性的智能控制。其中系统包括机械臂、传感器、中心云、边缘云、边缘节点；中心云设置有算法文件库；边缘云从中心云获取对应的算法文件进行算法程序配置，基于训练数据获取控制律模型、优化后的逆运动学模型；或者基于工业现场图像构建虚拟场景三维模型；边缘节点获取传感器信息并传送给边缘云进行计算；基于部署的控制律，计算机械臂的控制量。本发明以边缘云作为核心处理平台，协同中心云和设备端，实现工厂在边缘侧进行工业机械臂的低延迟、高安全性的智能控制。
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公开(公告)号：CN110498154A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910781700.1
申请日：2019-08-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明属于垃圾清理车、机器人领域，具体涉及一种垃圾清理装置，旨在解决现有垃圾清理车自动化水平低，清理效率低的问题。本发明包括运载装置、视觉采集装置、第一中央处理装置、机械臂。运载装置包括移动单元和存放垃圾的储存单元；视觉采集装置用于获取第一信息数据；第一中央处理装置用于基于第一信息数据识别图像特征，获取第一控制信息；机械臂装置用于依据第一控制信息执行相应动作，进行垃圾回收。本发明日常垃圾回收作业无须人工干预，并且通过人在回路的混合增强智能方式不断提高垃圾回收能力，具有回收效率高的优点，实现了智能化的垃圾清理。
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公开(公告)号：CN110303682A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910656037.2
申请日：2019-07-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC: B29C64/30 , B29C64/386 , B29C64/393 , B29C64/112 , B22F3/115 , B33Y30/00 , B33Y50/00 , B33Y50/02
Abstract: 本发明公开了一种深海潜艇专用3D打印机，旨在解决现有3D打印机无法适应船舶、潜艇等经常发生振动、颠簸环境。本发明提供一种深海潜艇专用3D打印机，包括信号采集模块、打印模块、旋转陀螺仪、振动模块和控制器；本发明使用时先启动旋转陀螺仪，待其运行平稳后打印模块开始打印，本发明工作时通过减振模块与信号采集模块配合以达到减振效果并提高水平稳定性，旋转陀螺仪的设置使本发明具有良好的定方向性和稳定性，避免由于潜艇的运动状态的不确定性对3D打印造成的影响。悬挂式的结构设计使本发明节省空间，实用性强。本发明适用于深海潜艇等剧烈颠簸的环境下的零部件3D打印，可以实现深海移动平台快速精确制造。
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