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公开(公告)号:CN111460978A
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN202010237340.1
申请日:2020-03-30
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于动作判定传感器和深度学习技术的幼儿行为监控系统及其判定方法,监控系统包含图像处理和步态识别两种模式,上述两种模式相互融合提高幼儿行为的判定准确度。图像处理基于深度学习技术,通过对分类好的幼儿图片使用CNN进行训练,得到相应的分类模型,在空间上监测点在t时刻的幼儿动作变化数据,从而更好地预测下一帧的动作,相比于传统的单帧识别判断,本发明具有良好地预判性。为应对图像处理时可能造成的误判,本发明将步态识别融入其中,感知幼儿的行为实际动作,在幼儿行为图片学习的基础之上结合幼儿行为产生的加速度变化差和压感变化差进行反馈学习。上述两种方式相结合有效提高了幼儿行为监控的准确度和预判能力。
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公开(公告)号:CN111027616A
公开(公告)日:2020-04-17
申请号:CN201911242520.2
申请日:2019-12-06
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 , 中国科学院自动化研究所
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:CN110889331A
公开(公告)日:2020-03-17
申请号:CN201911045890.7
申请日:2019-10-30
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了基于虹膜识别的照相机及识别方法,包括机壳、虹膜采集器、第一数据处理模块和第二数据处理模块,所述虹膜采集器包括有数字摄像头和图像传感器,所述数字摄像头的信号输出端口与图像传感器的信号输入端口连接,所述数字摄像头安装在机壳的内腔,所述图像传感器的信号输出端口与第一数据处理模块的信号输入端口连接,所述机壳的外壁边缘上下两侧分别垂直设有第一安装板和第二安装板,所述第一数据处理模块的信号端口双向连接有时间计时器,所述第一数据处理模块的信号输出端口通过无线通信单元与第二数据处理模块的信号输入端口连接。本发明便于辅助企业管理员工,提高管理效率,能够及时反馈和处理突发事件。
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公开(公告)号:CN110867082A
公开(公告)日:2020-03-06
申请号:CN201911045883.7
申请日:2019-10-30
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种禁鸣路段鸣笛车辆检测系统,包括区域分块装置、声音信息采集处理系统、车辆跟踪系统和车牌识别处理系统;所述区域分块装置对禁止鸣笛路段进行区域划分,实现仿室内的环境模拟,构成声音信息接入的轨道;所述声音信息采集处理系统接收车辆的鸣笛声,进一步对声音信息进行多传感式的采集,从而完成信号的有效定位;所述车辆跟踪系统对定位到的违规鸣笛车辆进行跟踪直至进入车牌拍摄区域;所述车牌识别处理系统对拍摄到的违规车辆的车牌号进行识别。本发明实现了对禁止鸣笛路段进行违规鸣笛车辆定位的功能,可以准确地识别违规鸣笛车辆的车牌号,进一步为惩治不文明现象做辅助,保证交通秩序。
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公开(公告)号:CN110378213A
公开(公告)日:2019-10-25
申请号:CN201910502476.8
申请日:2019-06-11
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请涉及一种行为识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取包含人体行为的图数据,根据图数据生成骨骼数据和关节节点数据,将骨骼数据输入已训练的骨骼识别网络模型,得到骨骼数据识别为各个人体行为的第一概率,将关节节点数据输入已训练的节点识别网络模型,得到关节节点数据识别为各个人体行为的第二概率,计算各个人体行为第一概率和第二概率的加权值,根据加权值确定目标行为。通过将图数据分解成骨骼数据和关节节点数据,单独对骨骼数据和关节节点数据进行识别,在将两个识别结果进行整合,得到图数据的识别结果。将数据分成表征不同特征的数据,根据不同特征的数据进行识别,整合不同特征的识别结果,提高识别准确度。
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公开(公告)号:CN110867082B
公开(公告)日:2020-09-11
申请号:CN201911045883.7
申请日:2019-10-30
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种禁鸣路段鸣笛车辆检测系统,包括区域分块装置、声音信息采集处理系统、车辆跟踪系统和车牌识别处理系统;所述区域分块装置对禁止鸣笛路段进行区域划分,实现仿室内的环境模拟,构成声音信息接入的轨道;所述声音信息采集处理系统接收车辆的鸣笛声,进一步对声音信息进行多传感式的采集,从而完成信号的有效定位;所述车辆跟踪系统对定位到的违规鸣笛车辆进行跟踪直至进入车牌拍摄区域;所述车牌识别处理系统对拍摄到的违规车辆的车牌号进行识别。本发明实现了对禁止鸣笛路段进行违规鸣笛车辆定位的功能,可以准确地识别违规鸣笛车辆的车牌号,进一步为惩治不文明现象做辅助,保证交通秩序。
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公开(公告)号:CN109472197A
公开(公告)日:2019-03-15
申请号:CN201811141277.0
申请日:2018-09-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Inventor: 张一帆
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明实施例提出的一种视频人脸标记方法,根据待标记视频和与待标记视频对应的文本中分别计算人脸图像和人名的出现频次,建立人脸关系网和人名关系网。然后将人脸关系网和人名关系网分别转化为无向图,通过对两个无向图进行匹配的方法在两个无向图的顶点之间建立对应关系,以实现对待标记视频中的人脸图像进行标记。本申请提供的人脸标记方法,通过将待标记视频和与待标记视频对应的文本进行图匹配,实现了待标记视频中的人脸标记,摆脱了对时间信息的要求。
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公开(公告)号:CN109461178A
公开(公告)日:2019-03-12
申请号:CN201811050407.X
申请日:2018-09-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 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: G06T7/521
Abstract: 本发明提出了一种融合稀疏已知标签的单目图像深度估计方法及装置,包括:获取待估计RGB图像;利用单线激光雷达获取稀疏已知标签;将所述待估计RGB图像输入到预先建立的深度估计模型中,得到待估计RGB图像的第一深度图;通过全连接层将所述第一深度图与稀疏已知标签融合,得到所述待估计RGB图像的最终深度图。本发明提供的技术方案通过融合稀疏已知标签,减少了从单目图像映射到深度图的不确定性,从而有效地估计出更加可靠的场景深度。
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公开(公告)号:CN111582058A
公开(公告)日:2020-08-25
申请号:CN202010312001.5
申请日:2020-04-20
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提出了一种使用对抗式3D分层网络进行手部姿态估计的方法及系统,对抗式3D分层网络主要包括两个部分:3D分层预测网络(3DHNet)负责各个关节点的预测,3DHNet相比传统的2D卷积神经网络能够提取到深度图中的关键信息,姿态判别网络(PDNet)负责对输入的手部姿态的合理性进行判断。通过将3DHNet和PDNet进行对抗训练,在对抗训练的过程中,PDNet的目的是尽可能的将预测的手部姿态与真实的手部姿态区分开,而3DHNet的目的则是使预测的结果尽可能地接近真实的手部姿态,来迷惑PDNet,通过这种对抗训练的方式,PDNet以一种自适应的方式为3DHNet的预测结果添加了物理约束,来使得3DHNet的预测结果更加的合理和准确。
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公开(公告)号:CN110889326A
公开(公告)日:2020-03-17
申请号:CN201910981576.3
申请日:2019-10-16
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 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于人体检测的插队行为监测警告系统、方法、装置和存储介质,包括队列检测单元、插队行为检测单元和特征识别单元;所述队列检测单元对室内情景进行基础建模,确定检测队列的范围;所述插队行为检测单元通过使用眨眼识别技术,定位检测人脸并确认插队人脸;所述特征识别单元借助摄像头进行人脸拍摄,对拍摄人脸进行特征识别并进行播报,完成插队行为的警告。本发明实现了对插队的不文明行为进行高精度化的自动检测的功能,有助于警示插队行为,促进和谐排队。
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