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公开(公告)号：CN109345932B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810996106.X
申请日：2018-08-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G09B23/28
Abstract: 本发明涉及医疗模型领域，具体涉及一种基于3D打印的医疗模型及其制作方法，目的在于提供术前模拟训练的模型。本发明的制作方法包括以下步骤：构建目标骨骼的三维数字模型；从中提取预设个数的目标骨骼的子模型；对每个目标骨骼的子模型进行孔洞修复；构建目标软组织/器官模具的三维数字模型；根据修复后的目标骨骼的子模型和模具的三维数字模型进行3D打印，得到目标骨骼的实物模型和目标软组织/器官的模具；基于3D打印得到的模具，制作目标软组织/器官的实物模型；将目标骨骼的实物模型与目标软组织/器官的实物模型进行组合，得到医疗模型。本发明制作的模型仿真度高，可以对医务人员进行术前的有效模拟训练，提高了手术成功率。
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公开(公告)号：CN109345932A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201810996106.X
申请日：2018-08-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G09B23/28
Abstract: 本发明涉及医疗模型领域，具体涉及一种基于3D打印的医疗模型及其制作方法，目的在于提供术前模拟训练的模型。本发明的制作方法包括以下步骤：构建目标骨骼的三维数字模型；从中提取预设个数的目标骨骼的子模型；对每个目标骨骼的子模型进行孔洞修复；构建目标软组织/器官模具的三维数字模型；根据修复后的目标骨骼的子模型和模具的三维数字模型进行3D打印，得到目标骨骼的实物模型和目标软组织/器官的模具；基于3D打印得到的模具，制作目标软组织/器官的实物模型；将目标骨骼的实物模型与目标软组织/器官的实物模型进行组合，得到医疗模型。本发明制作的模型仿真度高，可以对医务人员进行术前的有效模拟训练，提高了手术成功率。
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公开(公告)号：CN112382384A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011250043.7
申请日：2020-11-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明涉及人工智能与医疗领域，具体涉及一种特纳综合征诊断模型训练方法、诊断系统及相关设备，旨在提高准确率。本发明的特纳综合征诊断分类模型的训练方法包括：根据数据样本的标注信息对输入的图像样本进行分类，并按预设的比例生成相应的训练样本及测试样本；基于多种神经网络基础分别构建不同的初始医疗分类模型；将训练样本分别输入每个初始医疗分类模型进行训练和调整参数，得到对应的智能诊断医疗分类模型；将测试样本分别输入每个智能诊断医疗分类模型进行分类并根据分类结果选定特纳综合征诊断分类模型。本发明的诊断系统包含了上述方法训练得到的诊断分类模型，将不同角度照片里的同一部位关联起来，提取更多潜在特征，提高了准确率。
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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：CN115421448B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210887855.5
申请日：2022-07-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B19/418 , G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及路线规划技术领域，提供一种AGV拣货路径规划方法及系统，摒弃了现有AGV针对单一种类的货物执行分拣任务的工作模式，而是针对一个订单中的多种货物依次进行分拣，如此可以提高货物的分拣效率，缩短AGV的行驶路程。而且，AGV在执行完成一个订单后的停放位置并非是停车区，而是前一订单中的首次拣货位置本，可以提高AGV的工作效率，节约重回停车区导致的时间成本和电耗成。此外，结合各备选路径的路径长度、路径转角以及路径拐点个数，建立TSP模型，并以遗传算法对TSP模型进行求解的方式确定各备选路径中的全局规划路径，相比于现有的A*算法，其搜索效率大大提升，可以提升路径规划效率，提高货物的分拣效率。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN111507762B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202010294002.1
申请日：2020-04-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/26 , G06Q50/30 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
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：CN116700160A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310539413.6
申请日：2023-05-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种本发明实施例提供的用于智能车间调度的平行管控系统及方法，系统包括：物理车间；平行车间，平行车间为基于多智能体系统的平行车间模型，基于从物理车间采集的物理数据和生产数据创建；计算实验模块，用于通过设置智能体的参数模拟生成调度场景，在平行车间中进行仿真生产，获取各个调度场景下的调度模型；平行控制模块中，第一调度优化单元用于基于实例化的调度场景和计算实验模块获取的对应的调度模型，生成实例化的调度场景下的调度方案；平行调度单元用于将调度方案并行下发至物理车间和平行车间执行。本发明实施例实现了智能车间的自适应调度，不断提升平行车间构建的精度和调度模型的预测精度，提升了生产调度效率和质量。
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公开(公告)号：CN116524236A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310296972.9
申请日：2023-03-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/42 , G01S13/86 , G01S13/93
Abstract: 本发明提供一种面向数字孪生的5G智慧工厂小目标检测方法及装置，该方法包括：接收搬运机器人发送的图像数据和雷达数据；所述图像数据为所述搬运机器人前方的图像数据；所述雷达数据为所述搬运机器人周围障碍物的雷达数据；基于所述图像数据的通道注意力图和空间注意力图，确定图像特征；对所述雷达数据进行编码，确定雷达特征；将所述图像特征和所述雷达特征进行融合，确定目标特征；基于所述目标特征，进行目标检测。本发明提供的面向数字孪生的5G智慧工厂小目标检测方法，有效融合图像特征和雷达特征，来进行障碍物检测，提高了搬运机器人导航避障的精准度，保障了机器人避障搬运的安全，为搬运机器人的安全平稳运行提供有利保障。
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公开(公告)号：CN116400651A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310269324.4
申请日：2023-03-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种智慧工厂数字孪生平台的多AGV协同调度方法及装置，所述方法包括：接收每个AGV发送的状态信息和车间的环境信息；基于状态信息和环境信息，确定交通拥堵系数；基于交通拥堵指数，向目标AGV发送充电指令或避让指令。本发明提供的智慧工厂数字孪生平台的多AGV协同调度方法，实时接收每个AGV发送的状态信息和车间的环境信息，来确定车间当前的拥堵程度，从而根据拥堵程度向AGV发送充电指令或避让指令，指示AGV前往充电站充电，或者调整路线或速度进行避让，实现了多AGV的协同调度，充分考虑到了调度过程中可能出现的电量不足或发生冲突的问题，极大地提高生产车间中AGV集群的工作效率。
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