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公开(公告)号：CN112183771A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010831620.5
申请日：2020-08-18
Applicant: 北京城建信捷轨道交通工程咨询有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/00 , G06Q10/04 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06F16/2458 , G06F16/332 , G06F16/36 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种轨道交通智能运维生态系统及其方法，一种轨道交通智能运维生态系统，包括：“云”和“端”，所述“云”实现数据的采集和智能处理并形成最终解决方案传送到所述“端”。本发明的有益效果是：构建智能运维系统健康发展的环境和基础，形成分工明确、协同配合、标准统一的运维生态系统；优化现有维修计划，减少设备超修过修，提高系统可用性，实现运维减员增效；状态预判事前报警和避免设备车辆带病上线，提高系统安全性；数据分析提前制定公司的物资采购计划降低运营公司物资库存和资金压力；维修支持系统解决运营人员培养瓶颈问题。
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公开(公告)号：CN119991739A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510464889.7
申请日：2025-04-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/246 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供了一种跨视角多目标跟踪方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：在跟踪过程中的每个时刻，执行以下步骤：对不同视角的视频的当前帧分别进行目标检测处理，得到每个视角的每个目标的目标信息；使用单视角特征提取网络，从目标信息中提取单视角特征；使用跨视角特征提取网络，从目标信息中提取跨视角特征；构建无向图，其中，无向图中的节点包括当前时刻检测到的每个视角的每个目标的目标节点，以及当前已确定的每个目标轨迹的轨迹节点；根据每个节点的属性，将无向图中对应于同一目标的节点分割至同一子图；基于每个子图中的各个节点的属性，确定子图对应的目标轨迹以及目标轨迹的属性。
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公开(公告)号：CN119904715A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510125811.2
申请日：2025-01-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0464
Abstract: 本公开涉及一种基于跨模型泛化和扩散模型的数据集蒸馏方法和装置，所述方法包括：获取与目标数据集的应用场景对应的多种图像处理模型，得到模型池；从模型池中选择得到替代图像处理模型；将当前样本的特征和针对当前样本的提示词输入到扩散模型，得到替代样本；将替代样本输入到替代图像处理模型，得到替代图像处理模型的当前输出；其中，目标图像处理模型与替代图像处理模型同构；基于替代图像处理模型的当前输出和目标图像处理模型的当前输出，计算目标图像处理模型与替代图像处理模型之间的梯度匹配损失；基于梯度匹配损失对扩散模型进行训练；响应于训练完成，得到对目标数据集蒸馏后的替代数据集。
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公开(公告)号：CN119399029A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510013541.6
申请日：2025-01-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T3/4053 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于解耦对比学习的隐式图像退化估计方法，属于图像盲超分辨率技术领域，所述方法采样具有相同退化信息的不同LR图像中的图块来构建正样本集合，在数据层面保障了内容、纹理等任务无关信息不会影响退化特征学习，同时，通过不断地循环配对采样图块来实现数据扩增；在训练过程中引入特征增强策略增加相同退化类型的正样本数量，从而在训练过程中进一步扩展每个退化类别的样本多样性，以保障网络更充分的学习退化信息。将利用本发明训练的隐式图像退化估计器应用于基于隐式退化特征引导的盲图像超分辨率网络，可以有效提升LR图像的退化信息建模质量，进而改善LR图像到HR图像的重建效果。
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公开(公告)号：CN119342233A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411299969.3
申请日：2024-09-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于时空令牌合并的视频处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于视频处理技术领域，包括：获取第一组令牌和第二组令牌，其中，第一组令牌和第二组令牌为一组视频帧中相邻的两个视频帧对应的两组令牌；将第一组令牌和第二组令牌输入第一变换器块，得到第一变换器块输出的部分第一组令牌、部分第二组令牌和一组时序合并令牌；将部分第一组令牌、部分第二组令牌和一组时序合并令牌进行拼接，得到第三组令牌；将第三组令牌输入第二变换器块，得到第二变换器块输出的第四组令牌。本发明提供的基于时空令牌合并的视频处理方法，解决了相关技术中的基于时空令牌合并的视频处理方法，存在视频信息容易丢失且处理性能有限的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119314081A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411355315.8
申请日：2024-09-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049
Abstract: 本公开提供了一种视频分类方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，视频分类方法包括：获取目标视频帧序列；对目标视频帧序列进行树状取样，得到两层结构的视频帧序列和关键帧；基于卷积神经网络模型对视频帧序列进行特征提取处理，得到时序特征；基于脉冲神经网络模型对关键帧进行特征提取处理，得到脉冲特征；对时序特征和脉冲特征进行融合处理，得到视频融合特征；根据视频融合特征进行分类处理，得到目标视频帧序列的类别信息。该方法能够提升视频的特征表达力，从而提升了视频分类的准确性，能够更好地完成视频分类任务。
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公开(公告)号：CN119206580A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411294779.2
申请日：2024-09-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06N3/042 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于时空域实例增强的视频复制片段定位方法及装置，其中方法包括：提取查询视频和参考视频中目标帧的区域特征和全局特征，并基于所述区域特征和所述全局特征构造实例关系图；基于所述实例关系图，分别通过空间分支和时间分支获取局部对齐信息和全局对齐信息；通过互补性感知对齐模块，基于所述局部对齐信息和所述全局对齐信息生成最终的帧间对齐结果；所述帧间对齐结果用于所述查询视频和所述参考视频的复制片段定位。其综合考虑了全局语义信息和细粒度的更加鲁棒的局部表示，提升查询视频和参考视频中视频帧的匹配精度，还可以提升查询视频和参考视频中复制片段匹配结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118072079B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410123207.1
申请日：2024-01-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于脉冲神经网络的小目标物体识别方法及装置，该方法包括：获取待测物体图像；基于双流融合模型对待测物体图像进行分类识别，得到分类识别结果；双流融合模型基于脉冲神经网络和残差网络构建得到，双流融合模型通过以样本物体图像为训练样本，以融合特征为训练特征训练得到；融合特征基于脉冲神经网络输出特征和残差网络输出特征确定，脉冲神经网络和残差网络分别包括多个依次排列的残差块，脉冲神经网络的当前残差块输入的特征为脉冲神经网络的上一个残差块输出的特征和残差网络中与上一个残差块对应的残差块输出的特征之和。本发明所述方法能够提取更丰富的图像特征信息，可提升小目标物体的识别精度。
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公开(公告)号：CN115019087B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210557333.9
申请日：2022-05-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/77
Abstract: 本发明提供一种小样本视频分类和分类模型训练方法及其装置，涉及计算机视觉技术领域，所述分类方法包括：将小样本分类任务输入预先构建的收敛的压缩域长短时Cross‑Transformer模型，获取压缩域信息；基于压缩域信息，获取短时融合的帧特征；基于短时融合的帧特征，获取查询特征，并输出基于查询特征获取的小样本分类任务中查询视频对各个查询类别原型所属支撑类别的分类分数，其中，分类分数最大的支撑类别用于表示查询视频的分类结果。本发明可实现少量示例视频下的快速、高精度、高效率的小样本视频分类。
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公开(公告)号：CN118747730A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410641051.6
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种图像质量评估方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待评估图像和待评估图像的用户评估需求提示信息；将待评估图像和用户评估需求提示信息输入至图像质量评估模型，得到图像质量评估模型输出的待评估图像的图像质量评分；图像质量评估模型是根据图像样本及对应的用户评估需求提示信息样本训练得到的；用户评估需求提示信息样本包括图像样本对应的图像质量评估分数标签。本发明可以有针对性地对待评估图像进行图像质量评估和评分，提升图像质量评估的场景适应性，同时，可以在不用模型微调的情况下，通过极少量的提示信息对未知的评估需求达到很好的迁移能力，大大降低了图像质量评估模型在全新评估需求的迁移成本。
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