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公开(公告)号：CN109598755A
公开(公告)日：2019-04-09
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：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：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：CN109636851A
公开(公告)日：2019-04-16
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：CN119494967A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411433967.9
申请日：2024-10-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 航天东方红卫星有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种用于匿名时空轨迹识别的模型，包括：原始轨迹图构建模块，用于根据匿名用户在一段时间内生成的轨迹数据，构建原始轨迹图，其包括表示轨迹数据的多个签到记录的多个节点和表示节点间关系的多条边，对原始轨迹图的多个节点进行嵌入表示，得到多个节点的空间信息；多尺度轨迹图构建模块，用于基于原始轨迹图按预设的多种采样率构建不同尺度的多个轨迹图；轨迹空间信息提取模块，用于基于多个节点的空间信息提取多个轨迹图中每个轨迹图的各个节点的空间特征，聚合多个轨迹图中每个轨迹图的各个节点的空间特征，得到多尺度的轨迹空间特征；轨迹识别模块，用于根据轨迹空间特征识别轨迹数据属于各个已知用户的概率值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119444637A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411509319.7
申请日：2024-10-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本申请公开了一种基于多方协同注意力机制的主题图像编辑与生成方法，方法包括：输入多模态指令至主题定位模块，定位作用区域，并在作用区域内提取主题图像和目标图像；将主题图像及目标图像输入预训练的深度学习模型，在自注意层内执行自注意力局部查询，实现整合源图像的背景和主题图像的前景；并执行自注意力全局注入，实现目标图像的细节增强；结合自注意力局部查询及自注意力全局注入的结果，输出编辑和生成的目标图像。本发明极大减少主题类模型生成一致性图像所需的时间，促进其在更广范围内的实际应用。
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公开(公告)号：CN119313962A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411423629.7
申请日：2024-10-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 本申请公开了一种基于时空图神经网络学习模型的轨迹预测方法及其装置，包括：基于待分类的原始轨迹数据，进行数据清洗和轨迹压缩，输出压缩的网格序列；基于网格序列，执行静态轨迹信息分类，提取轨迹静态属性；并执行动态时空图像轨迹分类，提取轨迹动态空间特征属性；预构建基于行驶路段连通性属性特征的有向加权网络，基于轨迹静态属性、动态空间特征属性及有向加权网络，完成轨迹预测模型的训练；基于轨迹预测模型，输入待预测轨迹时空特征数据，获取最优轨迹路径预测结果。本发明方法能够有效利用道路网络上不确定的轨迹地理背景信息，同时避免地图匹配带来的误差。
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公开(公告)号：CN118967784A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411019287.2
申请日：2024-07-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于港口遥感图像的油罐储量的评估方法，用于评估浮顶油罐的油量，方法包括：S1、获取卫星在满足预设拍摄条件时采集的港口遥感图像，拍摄条件包括：当前卫星和太阳的位置位于港口的同一侧，且当前卫星的方位角与太阳的方位角不同；S2、从所述图像中提取油罐的前阴影区域和后阴影区域，前阴影区域为太阳光照射油罐后在地面形成的卫星可见的阴影区域，后阴影区域为太阳光照射油罐后在油罐的浮顶形成的卫星可见的阴影区域；S3、从所述图像中提取油罐的罐顶区域，根据罐顶区域和前阴影区域确定油罐体积；S4、计算前阴影区域和后阴影区域的面积之比并将其作为油罐的油量占油罐体积的预估比例，根据预估比例和油罐体积计算油罐的油量。
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公开(公告)号：CN117725411A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311547462.0
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种面向数据缺失的多元时间序列数据预测模型训练方法，所述多元时间序列数据预测模型用于根据一个时间段内多个节点的多元时间序列数据预测该时间段的未来时间段的多个节点的多元时间序列数据，所述方法包括：S1、获取多个节点在相同时间窗口的多元时间序列数据以构建训练集；S2、构建初始模型，所述初始模型包括归纳注意力模块、自适应图卷积模块和解码器，其中，所述归纳注意力模块用于对特征数据进行补全，所述自适应图卷积模块用于对补全后的特征数据进行特征提取，所述解码器用于对特征提取后的特征数据进行预测；S3、采用所述训练集对所述初始模型进行多轮迭代训练直至收敛得到多元时间序列数据预测模型。
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公开(公告)号：CN112181667B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202011192104.9
申请日：2020-10-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明实施例提供了一种假设树的虚拟化管理方法，用于边缘设备中假设树的虚拟化管理，包括：在边缘设备中运行向应用程序提供假设树虚拟化管理的中间程序；响应于一个或者多个应用程序的管理请求，所述中间程序向相应的应用程序提供管理服务，其中，所述管理服务包括：在相应的假设树过大而不能放入当前的边缘设备的内存时，对加载过程进行虚拟化以提供将相应的假设树加载到该内存中的可执行方案；本发明避免了虚拟内存规模受系统限制或者无法使用虚拟内存的边缘设备上无法加载占用过大内存的假设树的问题，使得不同应用程序的假设树能够通过中间程序在边缘服务器上加载和管理。
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