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公开(公告)号：CN116993306A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310713927.9
申请日：2023-06-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/101 , G06Q50/04 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的网络协同制造系统的构建方法和装置，该方法包括：基于协同制造的产业链中各制造企业的协作关系及协同制造的流程，建立本体模型；基于本体模型和预处理后的知识数据，确定用于构建协同制造知识图谱的基本元素；对基本元素进行知识推理，确定知识数据中存在的新实体、新属性和新关系，并更新初始的协同制造知识图谱；利用专家经验和知识数据，构建初始的运行风险知识图谱；结合协同制造知识图谱，采用可视化手段，构建网络协同制造系统。本发明提供的该系统可实时可视化的反馈网络协同制造过程中运行状态，一旦异常，自动分析异常原因，并提供解决策略，及时做出响应，以规避异常因素影响协同制造的风险。
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公开(公告)号：CN109782797A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910005705.5
申请日：2019-01-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 青岛智能产业技术研究院
Abstract: 本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种用于多点水质采样的多无人机协同方法、系统、装置，旨在即为了解决现有无人机水质采集方法不适用复杂采集方案的问题。本发明方法包括：获取多点水质采样任务信息；基于所述多点水质采样任务信息，确定参与多点水质采样的无人机组；对所述无人机组中各无人机进行采样点位置的分配；控制所述无人机组中各无人机从起始位置飞行至对应的采样点位置；基于设置的采集策略，触发采样指令，进行对应采样深度的水质采样；获取采样的水质后，控制各无人机返航。本发明可以对多个水质采样点进行综合采样，可以适用于多种水质采样方案，对于复杂采集方案具有较强的适用性。
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公开(公告)号：CN103473951B
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201310379503.X
申请日：2013-08-27
Applicant: 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及停车场管理技术领域，尤其是一种利用自动泊车、临场感和无线通信等技术的基于临场感的自动停车场管理系统。本发明系统包括远程控制室和停车场区域两部分；远程控制室包括信息管理系统、信息显示系统和临场感远程遥控系统；信息管理系统管理停车场的车位占用信息、车辆信息、泊车请求；当车身上安装的车载自动泊车系统发出泊车请求时，将当前请求设为挂起状态，采用先到先响应的一对多响应方式，顺序通知临场感远程遥控系统进行处理；临场感远程遥控系统远程操控车辆，在中心操控员辅助下完成泊车。本发明以自动泊车为主，遥控泊车为辅，实现了单人同时泊多辆车可以应用于停车场的车辆管理中。
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公开(公告)号：CN103986910A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410213387.9
申请日：2014-05-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于智能分析摄像机的客流统计方法，该方法包括以下步骤：获取视频序列图像，并进行灰度化处理，得到相应的灰度图像；设定图像检测区域，并对图像检测区域在统计方向上设置触发计数的标识线；确定视频序列图像中运动目标位置区域；对运动目标区域进行目标检测，对于识别得到的目标，存储其位置信息；对检测得到的目标进行运动预测和跟踪，并根据目标运动轨迹和标识线触发进行客流量的统计。本发明还公开了一种基于智能分析摄像机的客流统计系统。本发明通过机器学习训练得到分类器来检测目标，有效地解决了识别率低及漏检、误检等问题，并且运算开销较小，可以满足实时性的需要，适用于各种场景下的客流量统计应用。
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公开(公告)号：CN103646257A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310745952.1
申请日：2013-12-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明公开了一种行人检测和计数方法，该方法包括以下步骤：采集视频序列；获取视频序列中的每一帧图像；对于获得的每一帧视频图像进行预处理；对于经过预处理的视频图像设置检测区域；对于单帧视频图像中的检测区域进行行人个体检测，得到检测区域中所有可能存在的行人目标；基于多种检测状态的切换，对于行人目标进行准确的检测、跟踪和计数统计；输出行人检测结果，在每一帧图像中用明显的标示标记出每一个检测到的行人目标，并对每个行人目标设置唯一的编号。本发明可以提高行人检测的精度并能进行准确的计数，而且可以同时应用于静止或动态变化的背景中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103646241A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310746005.4
申请日：2013-12-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式系统的实时出租车识别方法，该方法包括以下步骤：在视频图像中设定若干检测区域；将检测区域映射为矩阵图像；判断检测区域中是否存在车牌，若是进入下一步骤，若否，对其它检测区域进行判断；得到存在车牌的检测区域中的车顶区域，并提取其特征向量；提取车身颜色分布特征向量；拟合得到关于出租车特征向量的回归方程；根据所述回归方程，以及车顶区域特征向量和车身颜色特征向量组合构成的复合特征向量，来对于出租车进行识别。本发明时空间花销小，故能满足嵌入式系统对于出租车的实时识别要求。
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公开(公告)号：CN112884768B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110337787.0
申请日：2021-03-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明属于3D打印领域，具体涉及一种基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置，旨在解决现有的缺陷检测方法只能检测特定的缺陷形状，且缺陷检测精度低的问题。本发明方法包括：采集三维物体在3D打印过程中的图像，作为输入图像；采用预训练的缺陷分割网络获取输入图像中各像素的类别；统计输入图像中各类别缺陷对应的像素数，并结合预获取的相机内参，计算输入图像中缺陷部位的面积；判断面积是否大于设定的阈值，若是，则启动质量监测警报，否则继续采集3D打印过程中的图像。本发明可以灵活的识别不同类别与形状的3D打印缺陷，降低了误检率，提高了缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN111444019A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010240843.4
申请日：2020-03-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种云端协同的深度学习模型分布式训练方法及系统，所述训练方法包括：客户端接收用户输入的关于深度学习网络的训练任务；客户端根据所述训练任务调取网络配置和训练信息；云服务器根据网络配置和本地设备的资源情况，筛选出能够用于训练的各训练本地设备；云服务器根据所述网络配置和训练信息，生成多个训练子任务；云服务器将各训练子任务分别发送到不同的训练本地设备中；云服务器与各训练本地设备根据网络配置，对对应的训练子任务进行训练，以实现对深度学习网络的分布式训练。本发明通过云端协同实现了分布式资源的发现和筛选，从而可在深度学习模型分布式训练时合理有效的利用资源。
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公开(公告)号：CN111421554A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010444293.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于工业机器人领域、智能控制领域以及边缘计算领域，公开了一种基于边缘计算的机械臂智能控制系统、方法、装置，旨在实现对机械臂低延迟、高安全性的智能控制。其中系统包括机械臂、传感器、中心云、边缘云、边缘节点；中心云设置有算法文件库；边缘云从中心云获取对应的算法文件进行算法程序配置，基于训练数据获取控制律模型、优化后的逆运动学模型；或者基于工业现场图像构建虚拟场景三维模型；边缘节点获取传感器信息并传送给边缘云进行计算；基于部署的控制律，计算机械臂的控制量。本发明以边缘云作为核心处理平台，协同中心云和设备端，实现工厂在边缘侧进行工业机械臂的低延迟、高安全性的智能控制。
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公开(公告)号：CN110498154A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910781700.1
申请日：2019-08-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明属于垃圾清理车、机器人领域，具体涉及一种垃圾清理装置，旨在解决现有垃圾清理车自动化水平低，清理效率低的问题。本发明包括运载装置、视觉采集装置、第一中央处理装置、机械臂。运载装置包括移动单元和存放垃圾的储存单元；视觉采集装置用于获取第一信息数据；第一中央处理装置用于基于第一信息数据识别图像特征，获取第一控制信息；机械臂装置用于依据第一控制信息执行相应动作，进行垃圾回收。本发明日常垃圾回收作业无须人工干预，并且通过人在回路的混合增强智能方式不断提高垃圾回收能力，具有回收效率高的优点，实现了智能化的垃圾清理。
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