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公开(公告)号：CN116432024A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310226232.8
申请日：2023-03-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种用于机动目标的轨迹观测数据去噪模型的训练方法，所述模型包括预处理单元和去噪自编码器，所述方法包括：获取训练集，训练集中每个样本包括输入数据和标签，输入数据为传感器在预定时间间隔内观测目标运动轨迹得到的多帧观测数据，标签为对应时间内目标的真实运动轨迹；利用训练集训练模型，并基于计算的损失更新模型的参数，其中，预处理单元对输入数据进行降噪预处理，去噪自编码器对降噪预处理后的输入数据进行编解码，模型基于去噪自编码器编解码后的输出得到去噪后的运动轨迹，本发明实施例通过该训练方法训练得到的模型能对观测数据进行有效去噪的能力，从而提高模型对机动目标的运动轨迹估计的准确性。
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公开(公告)号：CN112949628A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110168050.0
申请日：2021-02-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于嵌入‑混合的轨迹数据增强及轨迹识别方法。所述轨迹数据增强方法包括：将轨迹数据中的每条轨迹转换成相应感兴趣点的集合；基于所有感兴趣点的总集计算包含每个感兴趣点编码的嵌入矩阵；基于所述嵌入矩阵确定每一条轨迹的轨迹编码向量；对任意两条或更多条轨迹的编码向量进行加权融合，获得新的编码向量；按照步骤S3的逆过程，对所获得的编码向量进行解码获得新的轨迹数据。本发明的轨迹数据增强方法可以有效地应用在轨迹数据上，可以同时针对轨迹数据的顺序性、空间性、语义性进行数据增强工作。既不会破坏轨迹数据的顺序性，又能考虑到轨迹数据的空间性和语义性。进而可以达到提升轨迹识别模型精度的效果。
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公开(公告)号：CN112181667A
公开(公告)日：2021-01-05
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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公开(公告)号：CN103297962B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201310153333.3
申请日：2013-04-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 宁波中科集成电路设计中心有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于加密模糊关键字的机会网络路由方法及系统，方法包括：步骤1，计算所述订阅兴趣关键字集中每个兴趣关键字对应的模糊集和陷门集；步骤2，通过相似度匹配算法计算任意两个陷门集之间的相似度；步骤3，发布节点根据其发布内容提取的发布兴趣关键字集利用可信第三方计算所述发布兴趣关键字集中每个兴趣关键字对应的搜索关键字集合，并将所述搜索关键字集合作为发布内容的控制信息，利用所述控制信息以及加密的发布内容组成发布内容包，并将所述发布内容包发送给与其连接的所有转发节点；步骤4，所述转发节点接收所述订阅兴趣包后，将其路由信息作为头部，其身份标识作为尾部，组建路由表。
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公开(公告)号：CN103345752A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310280702.5
申请日：2013-07-05
Applicant: 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出一种移动机器人与手机协作跟踪行人的方法，采用移动机器人与手机相互协作的方式对行人进行跟踪。本发明针对目前智能机的普及，通过行人随身携带的手机与移动机器人协作，完成跟踪任务，本发明通过人的运动信息来跟踪特定的人。手机根据集成的惯性传感器的测量数据计算出人步行的速度和方向，并把该信息发送给机器人。而机器人通过自身的激光测距仪或者其他装置测出附近的行人的步行速度与方向，找出符合目标行人的运动特征的人，本发明不受光照影响，应用范围广，精确率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103344249A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310280694.4
申请日：2013-07-05
Applicant: 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G01C22/00
Abstract: 本发明提出一种基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法，使用者携带惯性传感器采集使用者在时间“t”内的惯性数据，并对采集到的数据进行频谱分析，得到步行频率，进而通过采集时间计算出使用者在时间“t”内运动的步数。
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公开(公告)号：CN111126563A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911166620.1
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于孪生网络的时空数据的目标识别方法及系统。构建包括两个子网的孪生网络模型，获取训练样本(x1,x2,y)，x1和x2表示包括兴趣点的时空数据，y表示x1和x2是否属于相同目标；将x1和x2分别输入至孪生网络模型的子网，得到特征向量v(x1)和v(x2)，通过距离度量得到特征向量v(x1)和v(x2)间的距离，根据距离与标签y之间的损失反向传播训练孪生网络模型，得到最终网络模型；取最终网络模型的子网作为目标识别模型，将待链接目标的时空数据输入目标识别模型，得到待链接目标的时空数据的待链接向量，将已知目标的时空数据输入目标识别模型，得到已知目标的时空数据的已链接向量，根据待链接向量和已链接向量之间的相似关系，为待链接目标的时空数据链接目标。
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公开(公告)号：CN103345752B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310280702.5
申请日：2013-07-05
Applicant: 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出一种移动机器人与手机协作跟踪行人的方法，采用移动机器人与手机相互协作的方式对行人进行跟踪。本发明针对目前智能机的普及，通过行人随身携带的手机与移动机器人协作，完成跟踪任务，本发明通过人的运动信息来跟踪特定的人。手机根据集成的惯性传感器的测量数据计算出人步行的速度和方向，并把该信息发送给机器人。而机器人通过自身的激光测距仪或者其他装置测出附近的行人的步行速度与方向，找出符合目标行人的运动特征的人，本发明不受光照影响，应用范围广，精确率高。
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公开(公告)号：CN103323615B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201310220559.0
申请日：2013-06-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 宁波中科集成电路设计中心有限公司
IPC: G01P3/00
Abstract: 本发明提供一种用于测量步行速度的移动终端，其特征在于，包括：加速度传感器，用于测量行人步行时的加速度；传感器控制单元，用于控制传感器采样的开始和结束、以及采样的频率，并读取传感器的输出结果；频谱分析单元，用于对采样的加速度进行频谱分析，并将与步行相关的能量从噪声中识别分离出来；估算单元，用于根据频谱分析单元分离出来的步行能量估算所述行人的步行速度；以及，输出装置，用于输出与所述步行速度相关的信息。本发明还提供一种使用移动终端自带的加速度传感器测量行人的步行速度方法。本发明解决现有技术中行人携带的移动终端只能计算步数，不能准确计算步行速度的问题。
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公开(公告)号：CN111459997B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010183569.1
申请日：2020-03-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F16/906
Abstract: 本发明实施例提供了一种时空轨迹数据的频繁模式增量挖掘方法和电子设备，该方法用于对船舶或者航空器的时空轨迹数据进行挖掘，该方法先对轨迹点进行聚类形成多个聚类类簇，每个聚类类簇包括聚类中心和聚类范围，每个聚类中心配有一个身份标识，提取经纬度坐标落在相应聚类类簇的聚类范围的轨迹点并将其用该聚类类簇的聚类中心的身份标识表示，得到用聚类中心的身份标识按序排列表示的经映射后的轨迹，对经映射后的轨迹进行频繁模式挖掘，具有抗干扰性强且便于识别目标的重复轨迹的特定，便于找出目标的轨迹规律，以便为相关用户提供准确的轨迹预测或者服务。
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