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公开(公告)号：CN103093249A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310032257.0
申请日：2013-01-28
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高清视频的出租车识别方法及系统，该方法主要由目标特征提取、模式分类器设计、出租车跟踪等步骤组成：首先从高清监控视频中精确分割前景区域，将每个前景区域作为一个目标，计算目标的三维尺寸、车顶标志、车身颜色等特征；然后利用这些特征，设计模式分类器，高效准确地识别出租车；最后对已识别的出租车，持续跟踪直至其驶出有效检测区域，避免对出租车重复识别。本发明还公开了一种基于高清视频的出租车识别系统，该系统包括高清摄像机、补光灯和工控机。本发明克服了现有车型识别技术在出租车识别方面的不足，是对城市出租车管理和调度的有力支撑，具有显著的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN101668115A
公开(公告)日：2010-03-10
申请号：CN200810119588.7
申请日：2008-09-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明的一种多镜头多分辨率摄像机，该摄像机由多镜头、多光电转换器件、电路系统三部分组成：各镜头相互独立，具有各自的朝向和焦距，用以聚焦景物光线；每个镜头后接一个光电转换器件，将光学图像转换为电信号；电路系统将光电转换产生的微弱电信号进一步放大，形成符合特定技术要求的信号，以串口或网络等方式从摄像机中输出。本发明克服了传统摄像机普遍存在的视场和图像分辨率的矛盾，在监视大范围视场的同时获得高分辨率图像，能够更好地满足实际监控的需求。
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公开(公告)号：CN110659589B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201910840108.4
申请日：2019-09-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/77
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，具体涉及了一种基于姿态和注意力机制的行人再识别方法、系统、装置，旨在解决不同任务数据集偏差导致无法准确获取图像关键点信息，行人再识别精度无法达到预期要求的问题。本发明方法包括：提取行人姿态并生成行人关键点；删除冗余背景信息并修正行人检测框；提取第一特征图并采用硬注意力机制模块获取硬注意力图；融合第一特征图与硬注意力图，得到第二特征图；采用软注意力机制模块获取软注意力图后再次融合；对融合后的第三特征图进行全局平均池化以及特征降维，获得用于行人再识别的特征向量。本发明结合硬注意力机制与软注意力机制，有效增强特征图前景信息，抑制背景噪声，提高了行人再识别的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN110133443B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201910468525.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明属于电力系统管理与检测领域，具体涉及了一种基于平行视觉的输电线路部件检测方法、系统、装置，旨在解决数据获取成本高、模型性能受限且不能及时调整更新的问题。本发明方法包括：获取输电线路各部件视频图像；通过训练好的目标检测模型，获取部件边界框大小、位置以及部件所属类别；输出部件边界框大小、位置以及部件所属类别。本发明一方面通过建立虚实结合的场景，扩展了输电线路各部件的训练和测试样本，降低了数据获取的成本，提高了模型的性能；另一方面通过在线学习的方法，不断利用新的数据更新模型达到更好的检测效果。
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公开(公告)号：CN110222757A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910468531.6
申请日：2019-05-31
Applicant: 华北电力大学(保定) , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于深度学习及图像识别技术领域，具体涉及了一种基于生成对抗网络的绝缘子图像样本扩充方法、系统，旨在解决将深度学习应用到输电线路无人机自主巡检过程中缺乏大量优质绝缘子训练图像的问题。本发明方法包括：采用样本生成网络，依据尺寸调整后的虚拟样本集，生成待筛选样本集；分别计算待筛选样本集和真实样本集的IS指数；待筛选样本集中IS指数高于第一阈值的图像作为绝缘子图像样本扩充集并输出。本发明能够快速生成多样化的深度学习应用到输电线路无人机自主巡检过程中所需要的大量优质绝缘子训练图像，生成图像过程可控，真实度与真样本无异，推动了深度神经网络在绝缘子及其故障检测中的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110210387A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910468534.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 华北电力大学(保定) , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于电力管理及图像检测领域，具体涉及了一种基于知识图谱的绝缘子目标检测方法、系统、装置，旨在解决现有目标检测算法速度慢以及很难应用于特定领域实时检测的问题。本发明方法包括：基于获取的包含绝缘子的图像，采用绝缘子目标检测网络，获得绝缘子目标候选框的图像并输出；其中，绝缘子目标检测网络包括特征提取网络、目标候选框生成网络、分类网络。本发明方法一方面引入知识图谱，提供更丰富的语义关系，增强了机器的学习能力；另一方面利用空域形态一致性特征，既保证了精度又加快了检测速度。
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公开(公告)号：CN110133443A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910468525.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明属于电力系统管理与检测领域，具体涉及了一种基于平行视觉的输电线路部件检测方法、系统、装置，旨在解决数据获取成本高、模型性能受限且不能及时调整更新的问题。本发明方法包括：获取输电线路各部件视频图像；通过训练好的目标检测模型，获取部件边界框大小、位置以及部件所属类别；输出部件边界框大小、位置以及部件所属类别。本发明一方面通过建立虚实结合的场景，扩展了输电线路各部件的训练和测试样本，降低了数据获取的成本，提高了模型的性能；另一方面通过在线学习的方法，不断利用新的数据更新模型达到更好的检测效果。
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公开(公告)号：CN110021177A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910372658.8
申请日：2019-05-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于智能交通系统领域，特别涉及一种启发式随机搜索交通信号灯配时优化方法，旨在为了解决现有交通信号灯配时优化方法复杂度高、优化时长较长的问题，本发明在待优化路段配时方案构成的相位时长向量的基础上分别叠加2N个探索噪声并得到2N个性能指标，通过最优的性能指标的选取及其对应的探索噪声的取反操作，得到N个性能指标，并基于此通过使用预设的调整算法调整相位时长向量，基于调整后的相位时长向量重复执行上述步骤直至达到预设的迭代终止条件，将最后一次迭代得到的相位时长向量作为优化输出。本发明能够在有限的计算资源的情况下，在可接受的时间范围内对交通路口信号灯配时方案进行优化，鲁棒性好，可实施性强。
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公开(公告)号：CN109977997A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910113339.5
申请日：2019-02-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 青岛智能产业技术研究院
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于卷积神经网络快速鲁棒的图像目标检测与分割方法，旨在解决图像目标检测与分割精度低、效率差的问题。本发明方法包括：采用深层卷积神经网络将获取的待处理图像生成多尺度特征图组；进行迭代反馈融合，获得融合特征图组；基于融合特征图组中各特征之间的互补关系，获取多个包围框以及包围框在待处理图像上的位置；根据前景概率、条件类别概率计算包围框属于各个类别的后验概率并调整包围框；依据包围框在待处理图像上的位置，进行待处理图像的目标检测与分割。本发明方法具有较强的特征表达能力，可以克服复杂环境下目标存在的巨大差异性，具有较高的处理速度，并准确得到检测与分割结果。
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公开(公告)号：CN103680148B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201310704057.5
申请日：2013-12-19
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
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种出租车识别方法，该方法包括以下步骤：对视频序列中的道路交通场景进行图像标定，以进行图像坐标系和物理坐标系的相互转换，从而获取视频序列中每一帧图像每个位置的物理坐标；定位每一帧图像中车牌和顶灯的位置；提取存在车牌和顶灯位置的图像中出租车辆的颜色喷涂区域；根据车牌位置与颜色喷涂区域之间的相对位置关系，以及顶灯的位置，对于出租车的位置进行最终定位。本发明具有易于实现、鲁棒性强、精确度高、实时性强等优点，可以为视频监控中出租车监控与管理提供一种新的实时可靠的途径。
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