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公开(公告)号：CN113723293B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202111009364.2
申请日：2021-08-30
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V40/18
Abstract: 本申请实施例所公开的一种视线方向的确定方法、装置、电子设备及存储介质，包括获取多个目标特征点对应的多个第一目标特征点位置数据和目标瞳孔对应的第一目标瞳孔位置数据，并根据多个第一目标特征点位置数据和位置确定模型，确定目标眼球位置数据，其中，位置确定模型是根据第一标定位置数据、多个第一标定特征点位置数据和第一标定瞳孔位置数据确定的，以及根据第一目标瞳孔位置数据和目标眼球位置数据，确定视线方向。基于本申请实施例从脸部图像中筛选出与眼球中心位置密切相关的特征点，利用仅与受试者本身脸部特征相关的参数确定位置确定模型，可以不受外部环境和受试者面部表情等因素的影响，从而可以提高视线方向估计的精度。
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公开(公告)号：CN111862235B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202010711714.9
申请日：2020-07-22
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种双目相机自标定方法及系统，包括：1)获取左右原始图像；2)校正左右原始图像；3)从左右校正图像中提取特征点并匹配；4)统计左右图像纵坐标偏差的平均值，若大于对应阈值则修正估计第一参数组，反复迭代修正，直至小于对应阈值；5)找到静态物体及车道线；6)处于移动状态时，追踪静态物体的视差及车轮运动信息；7)得到车轮运动距离与静态物体的三维距离变化值的距离偏差及车道线的宽度偏差，若大于对应阈值则修正估计第二参数组，反复迭代校正，直至小于对应阈值，完成自标定。本发明利用实时图像追踪、车体运动信息及车道宽度信息，对内外参进行优化标定，完成图像校正工作，(56)对比文件Yongjie Yan et al..Camera Calibrationin Binocular Stereo Vision of MovingRobot《.2006 6th World Congress onIntelligent Control and Automation》.2006,全文.Changying Liu et al..Binocular CameraCalibration Based on Three-dimensionalReconstruction Error《.2018 IEEE 3rdAdvanced Information Technology,Electronic and Automation ControlConference (IAEAC)》.2018,全文.陈双;王源;赵凯旋;王乾乾.一种车载双目视觉系统的标定.农业装备与车辆工程.2019,(第04期),全文.刘晓利;田媛;童飞;唐舰;隋国荣;陈抱雪.双目立体视觉的光学标定技术.光学仪器.2013,(第03期),全文.
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公开(公告)号：CN111932576B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202010680384.1
申请日：2020-07-15
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度相机的物体边界测量方法和装置，其中方法包括：通过深度相机获取被测物体在空间中发生空间变化前后的两张深度图；将两张深度图相减得到深度差值图，根据深度差值图得到被测物体的像素区域；通过所述深度相机内参和外参以及所述像素区域提取物体边界。本发明能够在环境复杂，干扰物较多的场景中精确分割出被测区域。
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公开(公告)号：CN116310945A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310038705.1
申请日：2023-01-11
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于视听多模态融合的音视频事件检测方法，包括：从待检测音视频文件中提取出2D视觉特征、3D视觉特征和音频特征；将所述2D视觉特征和3D视觉特征输入至第一模态共有‑私有子空间，所述第一模态共有‑私有子空间将所述2D视觉特征和3D视觉特征聚合成一路的视觉特征；将所述视觉特征和音频特征输入至第二模态共有‑私有子空间，得到视觉表征和听觉表征；将所述视觉表征和听觉表征输入至注意力池化层，得到片段级别和视频级别的事件预测结果。本发明可以解决音视频事件检测任务中模态时序非对齐情况下的跨模态融合问题。
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公开(公告)号：CN109785377B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910021366.X
申请日：2019-01-09
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种弓网状态的检测方法，由双目视频同步采集设备获取所述接触线与所述受电弓之相交区域的第一图像和第二图像，进而将第一图像和第二图像对准，进行立体匹配，获取匹配的对应点，通过计算所述对应点的视差，获得视差信息和视差图，而后计算得到深度信息并进行三维重建，进而获得所述弓网的状态。与现有技术相比，弓网状态的检测仅采用双目视频同步采集设备，可不安装其它补偿传感器，如激光雷达等，即可实现准确获得弓网的状态，装置结构简单，成本低且效果好。此外，通过本发明提供的弓网状态的检测方法和检测装置可实现连续且不间断地对弓网状态进行自动检测，能有效降低工作人员劳动强度，提高工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115965073A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211564489.6
申请日：2022-12-07
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06N3/082 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种深度卷积网络的轻量化压缩方法，包括以下步骤：对第一网络模型的输出进行精简，并对第一网络模型的主干网络部分进行剪枝，得到第二网络模型；所述第一网络模型为训练好的深度卷积网络模型；对所述第二网络模型进行基于知识蒸馏和多分辨图像的微调训练；对所述第二网络模型进行模型剪枝，并生成第三网络模型，并对所述第三网络模型进行基于特征空间对齐和知识蒸馏的微调训练，并将训练好的第三网络模型作为最终模型。本发明能够在获得低分辨率输入、精简输出、结构轻量的网络模型的同时保证该网络的检测精度与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115930797A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211712943.8
申请日：2022-12-27
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明的基于双目结构光系统的接触网磨耗检测系统、方法及终端，通过基于采用标定板对两个相机进行标定获得的双目标定位置关系数据，将由两个相机采集到的目标接触网的图像数据提取的二维激光点集数据转换为待拟合的三维点集数据，并通过由所述三维点集数据拟合的目标接触网的磨耗截面计算磨耗宽度。本发明结合双目结构光系统可以针对导高拉出大范围变化区间的情况，拼接还原出完整的激光线轮廓，更精准地检测磨耗截面宽度。
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公开(公告)号：CN115658149A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211306663.7
申请日：2022-10-25
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06F9/38
Abstract: 本发明涉及一种数据同步电路及多路流水线数据同步系统，其中，数据同步电路包括：数据传递模块组和传递控制模块，所述数据传递模块组包括M个级联的数据传递模块，其中M≥1；所述数据传递模块用于将输入数据延迟1个时钟周期后输出；所述传递控制模块用于控制所述数据传递模块组中每一个数据传递模块的工作状态。本发明能在不增加FIFO存储资源以及不引入额外延迟时间的情况下保持各路数据同步。
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公开(公告)号：CN112866512B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201911173889.2
申请日：2019-11-26
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04N5/225
Abstract: 本发明涉及一种复眼摄像装置及一种复眼系统。所述复眼摄像装置包括排成一行或一列的复数个小眼，每个所述小眼均包括光学元件和对应的感光单元，每个所述小眼列至少对应于一个小眼列视平面，小眼列视平面通过小眼列中各小眼的光心以及各小眼的至少一个感光单元的中心附近，每个感光单元至少与一个小眼列视平面相交，每个感光单元的视线通过感光单元的中心与所在小眼的光心，处理器被配置为基于感光单元接收的信息生成图像，并对图像进行处理来获得有关被摄对象的信息。所述复眼系统可以包括上述复眼摄像装置。利用上述复眼摄像装置可以从不同方向进行二维平面或者立体探测，有利于获取准确的二维和三维空间信息。
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公开(公告)号：CN113822172A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111017499.3
申请日：2021-08-30
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种视频时空行为检测方法，包括：截取视频图像；检测视频片段中间帧中的所有可能的目标对象及其边框信息，以及提取视频上下文特征和目标对象特征；获取目标对象特征对于上下文特征的依赖，根据依赖更新目标对象特征；根据目标对象特征的最终结果值生成多个行为特征形成的集合；获取各行为特征间的依赖，根据依赖更新行为特征集合；利用行为特征的更新值预测每个目标对象的各行为概率。本发明的视频时空行为检测方法通过获取上下文依赖来更新更新目标对象特征，并且利用行为特征之间的依赖更新行为特征集合，可以提高视频行为检测的准确率。
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