-
公开(公告)号：CN116956011A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310217085.8
申请日：2023-03-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国舰船研究设计中心
IPC: G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种作战实体的防御方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在检测到敌方作战实体攻击己方作战实体的情况下获取作战数据信息，作战数据信息包括己方作战实体对应的第一相关状态信息、敌方作战实体对应的第二相关状态信息、己方作战实体对应的动作信息及战损信息；根据作战数据信息确定待训练数据信息，待训练数据信息包括待训练状态信息、待训练动作信息、待训练奖励信息、待训练下一时刻状态信息；将待训练数据信息输入至防御策略模型得到防御策略模型输出的目标防御策略；根据目标防御策略控制己方作战实体防御敌方作战实体。该方法基于目标防御策略控制己方作战实体对敌方作战实体进行准确防御，有效提高作战实体的防御性能。
-
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。
-
公开(公告)号：CN115064285A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210307548.5
申请日：2022-03-25
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: 本发明提供一种基于深度学习的中药方剂解析方法及装置，其中，方法包括：获取中药方剂的实体集合，该实体集合中包括至少一个实体；将实体集合中各个实体作为节点，根据节点之间的连接关系，得到初始节点图；对初始节点图进行矩阵化处理，得到目标矩阵；对目标矩阵进行处理，得到目标链路集合；利用目标链路集合中的各个目标链路对实体集合中的各个实体对应的节点进行调整，得到目标节点图；利用目标节点图对实体集合中的各个实体进行解析。采用本方法能够提高中药方剂解析的可靠性。
-
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。
-
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。
-
Patent Agency Ranking
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。
-
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。
-
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。
-
公开(公告)号：CN118735327A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410737130.7
申请日：2024-06-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供一种离散制造的要素协同态势评估方法及装置，方法包括：分别获取待评估要素中每一实体节点的多因素评价矩阵，多因素评价矩阵用于表征对应的实体节点中的各个指标因素的评价结果；确定每一多因素评价矩阵中各个指标因素的指标权重；根据每一多因素评价矩阵中各个指标因素的指标权重，得到每一多因素评价矩阵对应的综合隶属度；根据每一多因素评价矩阵对应的综合隶属度，得到待评估要素的协同态势评估结果通过上述方法，解决相关技术中无法准确地评估离散制造过程中各要素的态势协同程度的问题，使得离散制造的相关企业能够更精确地掌控离散制造中各要素的协同态势。
-
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
71
records
(took 0.048 seconds)
