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公开(公告)号：CN114666571A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210214422.3
申请日：2022-03-07
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
Abstract: 本发明提供一种视频敏感内容检测方法及系统，该方法包括：对待检测视频执行解码方法的部分步骤，提取所述待检测视频的压缩域信息；根据所述压缩域信息判断所述待检测视频的质量是否合格；在所述待检测视频的质量不合格的情况下，确定所述待检测视频中不存在敏感内容；在所述待检测视频的质量合格的情况下，根据所述压缩域信息对所述待检测视频进行敏感内容检测，确定所述待检测视频中是否存在敏感内容。本发明降低了敏感内容检测的资源消耗，提高检测效率和检测准确率。
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公开(公告)号：CN114627139A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210267325.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了基于像素特征学习的无监督图像分割方法、装置及设备，其中，所述方法包括：获取预处理后的待分割图像，作为第一图像；提取所述第一图像中的超像素，得到所述第一图像的超像素集合；根据所述超像素集合，得到第一损失函数；预测所述第一图像的离散表示，最大化所述第一图像与所述离散表示之间的互信息，得到第二损失函数；根据所述第一损失函数和第二损失函数对所述第一图像进行分割，得到分割结果。通过上述方式，本发明可以有效发现图像中的潜在对象类别，输出的分割块能够精准匹配对象轮廓，同时能够完整地覆盖对象区域，进而大幅度降低下游高级视觉算法的训练难度和计算复杂性。
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公开(公告)号：CN114550460A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210436887.3
申请日：2022-04-25
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
Abstract: 本申请提供一种轨道交通异常检测方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取轨道交通设备中被监测传感器的时间序列数据；将所述时间序列数据输入至轨道交通异常检测模型，得到所述轨道交通异常检测模型输出的轨道交通异常检测结果；所述轨道交通异常检测模型包括可变形Transformer编码模块、全局特征提取模块和可变形Transformer解码模块，所述可变形Transformer编码模块用于提取所述时间序列数据的多尺度特征，所述全局特征提取模块用于提取所述时间序列数据的全局特征，所述可变形Transformer解码模块用于基于所述时间序列数据的多尺度特征和全局特征生成所述轨道交通异常检测结果。
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公开(公告)号：CN114170112A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111548137.7
申请日：2021-12-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请实施例公开了一种修复图像的方法、装置以及存储介质。其中，该方法包括：根据待修复图像预测目标掩膜图像，所述目标掩膜图像包括与所述待修复图像的像素一一对应的权重，任一所述权重大于或者等于0且小于或者等于1，根据所述目标掩膜图像对所述待修复图像进行编码，得到所述待修复图像的编码特征图，所述编码特征图的每个特征值均是所述待修复图像的相应特征值与所述目标掩膜图像中对应的权重相乘得到，对所述编码特征图解码得到所述待修复图像对应的修复图像，解决了提取的待修复图像的特征准确性的问题，即提取的待修复图像的特征准确性较好。
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公开(公告)号：CN111539911B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010209044.0
申请日：2020-03-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种口呼吸面容识别方法、设备和存储介质。该方法包括：采集有效人脸图像；确定有效人脸图像中目标人脸的姿态角；如果目标人脸的姿态角在预设的姿态角范围之内，则在有效人脸图像中，提取目标人脸的结构度量特征；将目标人脸的结构度量特征输入预先训练的口呼吸面容识别模型，获取口呼吸面容识别模型输出的口呼吸面容识别结果；其中，对预设的正样本图像进行图像增广处理，利用图像增广处理后的正样本图像以及预设的负样本图像，训练口呼吸面容识别模型。本发明利用图像处理技术结合预先训练的口呼吸面容识别模型识别目标人脸是否为口呼吸面容，解决了口呼吸面容诊断过程，无论对疑似患者还是对医生而言都成本较高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111539912A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010209865.4
申请日：2020-03-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸结构定位的健康指标评估方法、设备和存储介质。该方法包括：采集有效人脸图像；确定所述有效人脸图像中目标人脸的姿态角；如果所述目标人脸的姿态角在预设的姿态角范围之内，则在所述有效人脸图像中，通过对所述目标人脸进行标记点标记的方式，提取所述目标人脸的人脸结构信息；根据所述目标人脸的人脸结构信息，确定所述目标人脸对应的健康指标。本发明实施例无需借助专业医生和医疗器械，利用图像处理技术可以解决借助仪器进行健康全面评估成本高、过程繁琐、需要专业人员全面参与等问题。而且本发明实施例利用人脸图像处理进行健康指标评估，可以保证评估结果的真实性。
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公开(公告)号：CN111126494A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911360305.2
申请日：2019-12-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及深度学习与图像分类领域，具体涉及一种基于各向异性卷积的图像分类方法及系统，目的在于解决当图像分辨率低、物体尺度和形态多变等情况下难以保证物体分类识别的精度的问题。本发明的图像分类方法包括：步骤A1，根据设定的标准图像大小，将训练图像与待分类图像都进行预处理；步骤A2，利用利用损失函数与预处理后的训练样本对神经网络进行训练优化，其中，神经网络包括各向异性卷积层；步骤A3，利用训练好的神经网络对预处理后的待分类图像进行特征提取与图像分类。本发明的神经网络能快速提取判别性特征因子，准确锁定图像中的物体轮廓，较好应对小图像、多形变等分类难题，从而充分挖掘了图像的空间信息，提高了物体分类的准确度。
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公开(公告)号：CN111091910A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911300342.4
申请日：2019-12-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于画钟测试的智能评估系统，旨在解决不同医生给出的评分结果存在差距的问题。本发明的系统包括圆度检测模块、完整性检测模块、正确性检测模块和评分模块。其中，圆度检测模块配置为检测待评估图像中的钟表轮廓、画出钟表轮廓的最小外接圆，并计算轮廓所围面积和最小外接圆面积的比率；完整性检测模块配置为检测待评估图像中数字、时针和分针是否存在，并获取相应的坐标值；正确性检测模块配置为根据坐标值分别检测数字位置、时针和分针的指向是否正确；评分模块配置为根据上述检测结果进行评分。本发明解决了患者不方便前往医院参与测试的问题，并有效避免了因医生的不同而导致评分结果存在差异的问题。
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公开(公告)号：CN111063429A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911025465.1
申请日：2019-10-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G16H50/20 , G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种医疗咨询方法、装置、设备和计算机可读存储介质。该方法包括：接收来自终端的咨询信息；咨询信息包括：用户基本信息、主诉内容信息和/或主诉时间信息；如果未查询到与主诉内容信息匹配的问答对，则确定主诉内容信息对应的意图类别；根据主诉内容信息对应的意图类别，确定与咨询信息对应的回复信息并向终端发送。本发明能够将用户的主诉内容信息结合主诉时间信息以及用户基本信息，为用户提供医疗咨询服务，使得向用户发送的回复信息考虑的内容更加全面，更加贴合用户的真实情况，准确性高；而且本发明还可以根据用户的咨询意图返回用户所需的回复信息，避免用户在海量数据中人工筛选所需的信息，使得回复信息更具有针对性。
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公开(公告)号：CN110782019A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911029615.6
申请日：2019-10-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明属于人工智能领域，具体涉及一种基于分解和剪枝的卷积神经网络压缩方法、系统、装置，旨在解决采用低秩近似分解或结构化稀疏剪枝进行卷积神经网络压缩，导致压缩力度较小的问题。本系统方法包括将每个待压缩的卷积层后面添加一层系数矩阵表示层；通过低秩近似分解算法对系数矩阵表示层进行稀疏处理，并根据系数矩阵表示层稀疏的位置对对应的卷积层的滤波器进行剪枝处理；采用结构化稀疏剪枝方法对分解后的系数矩阵表示层进行稀疏处理，并根据系数矩阵表示层稀疏的位置对其滤波器进行剪枝处理；对稀疏剪枝处理后的卷积神经网络进行训练。本发明通过将低秩近似分解和结构化稀疏剪枝两种方法融合，解决了单一方法引起的缺陷，提高了压缩力度。
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