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公开(公告)号：CN109598755B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201811344620.1
申请日：2018-11-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 北京特种工程设计研究院
Abstract: 本发明提供一种基于双目视觉的危化品泄漏检测方法，该方法对于从不同角度拍摄的两幅危化品图像，执行：基于危化品液面的亮度特征获得第一危化品液面区域；基于危化品液面的纹理特征获得第二危化品液面区域；将所述第一危化品液面区域和所述第二危化品液面区域进行融合，获得待提取的危化品液面区域；对所述待提取的危化品液面区域进行立体匹配，获得两幅危化品图像的匹配点；根据获得的匹配点，计算所述待提取的危化品液面区域的空间位置。本发明能够准确快速的定位危化品泄漏的空间位置。
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公开(公告)号：CN110991621A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911282344.5
申请日：2019-12-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于通道数搜索卷积神经网络的方法，包括：构建与待优化卷积神经网络的卷积层层数相同的初始卷积神经网络，并将该初始卷积神经网络每层的初始通道数设为相同数值并使初始卷积神经网络的初始通道数不超过待优化卷积神经网络的最小通道数，训练该初始卷积神经网络至收敛；对初始卷积神经网络进行多次突变以得到多个突变卷积神经网络，其中，单次突变是从预设的增量函数中随机选择一个增量函数对该次突变中的卷积神经网络的卷积层通道数进行增量变换后训练至收敛得到一个突变卷积神经网络；从多个突变卷积神经网络中选择图像分类准确率最高的突变卷积神经网络作为搜索结果。本发明可以从一个初始小规模网络，在控制网络参数量的同时迅速搜索产生性能较高的卷积神经网络，并大大减少训练消耗。
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公开(公告)号：CN113868177A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111031038.1
申请日：2021-09-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 一种规模易扩展的嵌入式智能计算系统,包括：处理器模块，包括处理器主模块、内存装置、固态存储装置、通信网口装置、通信串口装置，该处理器主模块与该内存装置、该固态存储装置、该通信网口装置、该通信串口装置分别连接；智能加速模块，包括至少一路智能加速卡，至少一路加速卡连接器，该至少一路智能加速卡独立安装于该至少一路加速卡连接器且与该处理器主模块连接并实现通信；时钟模块，包括时钟产生器，用于提供参考时钟；使能模块，包括至少一路电源开关芯片，连接该至少一路加速卡连接器；电源模块，包含至少一电压转换芯片；连接器模块，用于提供外部电源输入和该处理器模块与外部高速差分信号和单端信号互连。
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公开(公告)号：CN110727634B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201910605382.3
申请日：2019-07-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种面向物端数据处理的嵌入式智能计算机系统，包括：IO互联系统，用于通过高速数据通道，将来自多源传感器的物端数据发送至人工智能处理器子系统，并将该物端数据的标签类别发送至嵌入式ARM处理器子系统；嵌入式ARM处理器子系统，用于在内存中检索与该标签类别相对应的人工智能神经网络模型，并将该人工智能神经网络模型加载至该人工智能处理器子系统；人工智能处理器子系统，用于将该物端数据输入至该人工智能神经网络模型，以完成对该物端数据的人工智能处理，得到智能数据处理结果。由此本申请既能完成自然环境数据采集计算任务，也能完成人因环境数据采集计算任务。
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公开(公告)号：CN111770152B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202010588987.9
申请日：2020-06-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种边缘数据管理方法、介质、边缘服务器和系统，该系统中，各边缘服务器各自确定其存储的各副本的最优存储位置，边缘服务器以副本所属的数据表格对应的协同网络内的所有边缘服务器以及该协同网络外访问过该副本的边缘服务器组成的局部边缘服务网络作为副本迁移的计算范围，基于累计时延计算其中每个边缘服务器访问该副本的访问权重，其中，最大访问权重对应的边缘服务器为该副本在局部边缘服务网络中的最优存储位置，将每个副本存储到其对应的最优存储位置，进而有效降低用户数据访问时延；同时，该方法计算复杂度低，可减少对边缘服务器的宝贵计算资源的占用，提高用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110727634A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910605382.3
申请日：2019-07-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种面向物端数据处理的嵌入式智能计算机架构，包括：IO互联系统，用于通过高速数据通道，将来自多源传感器的物端数据发送至人工智能处理器子系统，并将该物端数据的标签类别发送至嵌入式ARM处理器子系统；嵌入式ARM处理器子系统，用于在内存中检索与该标签类别相对应的人工智能神经网络模型，并将该人工智能神经网络模型加载至该人工智能处理器子系统；人工智能处理器子系统，用于将该物端数据输入至该人工智能神经网络模型，以完成对该物端数据的人工智能处理，得到智能数据处理结果。由此本申请既能完成自然环境数据采集计算任务，也能完成人因环境数据采集计算任务。
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公开(公告)号：CN114817111B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210471335.6
申请日：2022-04-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F13/42 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种支持多卡并行的嵌入式智能计算装置，包括嵌入式智能计算板卡、主控与IO板卡和RapidIO交换板卡；嵌入式智能计算装置采用高速RapidIO分布式对等网络，并采用标准VPX嵌入式智能计算系统多卡并行计算、标准VPX FPGA主控与IO板卡、标准VPX RapidIO网络交换板卡、标准VPX电源板卡、标准VPX背板，构建嵌入式智能计算系统多卡并行计算集群装置，在处理大规模数据和复杂智能算法网络时，通过该方法及装置不仅获得了系统级智能计算能力倍数增加和较好的算力可扩展性，同时可实现大规模数据密集型计算密集型场景下图像/视频数据实时计算。
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公开(公告)号：CN113326218B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110540644.X
申请日：2021-05-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F13/38
Abstract: 一种通信与调试设备电路，其特征在于，包括：第一板间高速通信连接器，包括CPU以太网MAC控制器接口、2路CPU TTL UART接口、时钟模块I2C接口、CPU JTAG接口。千兆以太网PHY芯片，一端与该CPU以太网MAC控制器接口互连，另一端为以太网收发器数据通信接口，包含四对全双工差分线。RJ45网口，包括四对双绞线屏蔽线差分线接口，与该千兆以太网PHY芯片的该四对全双工差分线相连。串口信号电平转换芯片，该串口信号电平转换芯片的一端为2路TTL/CMOS串口信号输入输出接口，分别与该第一板间高速通信连接器上的2路CPU TTL UART接口信号互连与通信，该串口信号电平转换芯片的另一端为双路+/‑5.0V EIA/TIA‑232电平收发器。两路标准DB9串口母头连接器，与该串口信号电平转换芯片的该双路+/‑5.0V EIA/TIA‑232电平收发器互连。
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公开(公告)号：CN109636851B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201811344632.4
申请日：2018-11-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 北京特种工程设计研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于双目视觉的危化品事故处理剂投送靶向定位方法。该方法包括：对于已检测出的从不同角度拍摄的两幅图像的危化品泄漏目标区域，基于动量守恒定理获取所述危化品泄漏目标区域的质点位置的像素坐标；基于所述危化品泄漏目标区域的质点位置的像素坐标计算所述危化品泄漏目标区域的质点位置在图像坐标系下的坐标；基于所述危化品泄漏目标区域的质点位置在图像坐标系下的坐标计算所述危化品泄漏目标区域的质点位置在相机坐标系下的坐标；将所述危化品泄漏目标区域的质点位置在相机坐标系下的坐标转换为危化品事故处理剂投送的靶向坐标。本发明的方法能够准确高效地确定危化品事故处理剂投送的靶向坐标。
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公开(公告)号：CN111770152A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010588987.9
申请日：2020-06-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种边缘数据管理方法、介质、边缘服务器和系统，该系统中，各边缘服务器各自确定其存储的各副本的最优存储位置，边缘服务器以副本所属的数据表格对应的协同网络内的所有边缘服务器以及该协同网络外访问过该副本的边缘服务器组成的局部边缘服务网络作为副本迁移的计算范围，基于累计时延计算其中每个边缘服务器访问该副本的访问权重，其中，最大访问权重对应的边缘服务器为该副本在局部边缘服务网络中的最优存储位置，将每个副本存储到其对应的最优存储位置，进而有效降低用户数据访问时延；同时，该方法计算复杂度低，可减少对边缘服务器的宝贵计算资源的占用，提高用户体验。
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