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公开(公告)号：CN118038118B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202311789900.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 山东高速青岛发展有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供一种桥梁腐蚀检测方法及装置，该方法包括：使用目标检测模型从待检测桥梁图像中识别出各腐蚀区域和所述各腐蚀区域的第一腐蚀种类；使用图像编码器得到所述各腐蚀区域的图像特征，使用文本编码器得到各第一腐蚀种类的文本特征；将所述各腐蚀区域的图像特征与所述各第一腐蚀种类的文本特征进行匹配，将与所述各腐蚀区域的图像特征匹配的文本特征所属的第一腐蚀种类作为所述各腐蚀区域的第二腐蚀种类。本发明采用多模态融合的方式对桥梁腐蚀进行快速、准确检测。
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公开(公告)号：CN118011794A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311869676.X
申请日：2023-12-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于大模型的无人集群群智行为决策方法及系统。涉及数据处理技术领域，包括：接收对于目标无人集群的高级任务指令，并获取所述目标无人集群的初始状态信息和目标状态集；将所述目标无人集群的高级任务指令、所述初始状态信息和目标状态集输入无人集群群智行为决策模型，输出对于所述目标无人集群的指令信号；在本申请的方案中，大模型对复杂和异常场景的理解能力强，提高了感知、决策与控制的鲁棒性，同时具备更强的泛化能力，能更好的感知训练数据外的新环境。此外大模型的发散性能够提高决策的灵活性与策略的创造性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112884768A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110337787.0
申请日：2021-03-30
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3D打印领域，具体涉及一种基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置，旨在解决现有的缺陷检测方法只能检测特定的缺陷形状，且缺陷检测精度低的问题。本发明方法包括：采集三维物体在3D打印过程中的图像，作为输入图像；采用预训练的缺陷分割网络获取输入图像中各像素的类别；统计输入图像中各类别缺陷对应的像素数，并结合预获取的相机内参，计算输入图像中缺陷部位的面积；判断面积是否大于设定的阈值，若是，则启动质量监测警报，否则继续采集3D打印过程中的图像。本发明可以灵活的识别不同类别与形状的3D打印缺陷，降低了误检率，提高了缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN118038118A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311789900.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 山东高速青岛发展有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供一种桥梁腐蚀检测方法及装置，该方法包括：使用目标检测模型从待检测桥梁图像中识别出各腐蚀区域和所述各腐蚀区域的第一腐蚀种类；使用图像编码器得到所述各腐蚀区域的图像特征，使用文本编码器得到各第一腐蚀种类的文本特征；将所述各腐蚀区域的图像特征与所述各第一腐蚀种类的文本特征进行匹配，将与所述各腐蚀区域的图像特征匹配的文本特征所属的第一腐蚀种类作为所述各腐蚀区域的第二腐蚀种类。本发明采用多模态融合的方式对桥梁腐蚀进行快速、准确检测。
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公开(公告)号：CN117952148A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311873520.9
申请日：2023-12-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/082 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种无人集群多分辨率孪生系统构建方法及自适应调用系统，该方法包括：确定无人集群的最高分辨率等级的数字孪生模型，包括所述无人集群的多类信息；对多类信息分别通过多层神经网络模型的特征提取层进行特征提取，得到信息提取结果；对多类信息分别对应的信息提取结果进行链接处理后，输入至多层神经网络模型的至少一个线性层集合，得到至少一个线性层集合一一对应输出的至少一个分辨率等级的数字孪生模型，不同分辨率等级对应的线性层集合中的线性层不同；基于所述最高分辨率等级的数字孪生模型和所述至少一个分辨率等级的数字孪生模型，得到包括多分辨率等级的数字孪生模型的无人集群多分辨率孪生系统。
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公开(公告)号：CN112884768B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110337787.0
申请日：2021-03-30
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3D打印领域，具体涉及一种基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置，旨在解决现有的缺陷检测方法只能检测特定的缺陷形状，且缺陷检测精度低的问题。本发明方法包括：采集三维物体在3D打印过程中的图像，作为输入图像；采用预训练的缺陷分割网络获取输入图像中各像素的类别；统计输入图像中各类别缺陷对应的像素数，并结合预获取的相机内参，计算输入图像中缺陷部位的面积；判断面积是否大于设定的阈值，若是，则启动质量监测警报，否则继续采集3D打印过程中的图像。本发明可以灵活的识别不同类别与形状的3D打印缺陷，降低了误检率，提高了缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN117908574A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311791064.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 山东高速青岛发展有限公司
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种基于多模态传感器融合的桥梁检测无人机控制方法及装置，其中方法包括：获取无人机对待检测桥梁进行检测的巡检路径信息；基于扩展卡尔曼滤波器方法，对无人机中多个模态的传感器的采集信息进行融合，构建无人机的状态预测模型；基于风力模型以及无人机的控制信息，构建无人机的控制模型；基于巡检路径信息、状态预测模型以及控制模型，控制无人机检测待检测桥梁。本发明提供的基于多模态传感器融合的桥梁检测无人机控制方法及装置，通过巡检路径信息、状态预测模型以及控制模型，控制无人机检测待检测桥梁，实现了对待检测桥梁的自动巡检过程，提升了巡检效率。
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