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公开(公告)号：CN115019365B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210566675.7
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于模型适用性度量的分级人脸识别方法，属于人脸识别领域。本发明基于测试集获取一个统一判断阈值，记为global_Th，计算底图间最低判断阈值，称之为类间阈值score_inter_i；提取基于注册底图自身特性的类内阈值score_intra_i；当前模型的适用性差的场景，使用注册底图处理策略处理，并获得处理后的融合特征向量merge_feat_i和类内阈值merge_score_intra_i，根据上述阈值获得每个注册底图的自适应阈值，使用该自适应阈值进行人脸识别。本发明不仅考量注册底图之间关系，更进一步考量注册底图自身特性，即模型对注册底图的适用性，以此自适应的得到每个注册底图识别判断阈值；本发明通过衡量模型对每个注册底图的适用性，针对不同的适用性结合分级识别处理的方法以提高识别效果。
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公开(公告)号：CN115018066B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210564592.4
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种边端模式下的深度神经网络本地化训练方法，属于机器学习领域。本发明边缘侧处理机向终端设备发送待部署深度神经网络模型；终端设备执行智能信息处理任务，将采集的数据、模型预测结果与置信度发送至边缘侧处理机进行存储；边缘侧处理机存储的终端推理数据超过指定存储容量阈值时，对深度神经网络模型进行本地化训练；边缘侧处理机测试深度神经网络模型并将结果写入日志；测试结果高于日志记录历史最高值时，边缘侧处理机向终端设备发送本地化训练后的模型进行部署，并将伪标注训练集合并到真实标注训练集中。该方法有效改善了数据分布偏差问题，降低了人工标注成本，且有效改善了灾难性遗忘问题。
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公开(公告)号：CN117459971A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311341457.4
申请日：2023-10-17
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: H04W24/02 , H04W72/0446 , H04W72/512 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种VPX型边缘智能时间敏感网络交换系统，属于边缘计算领域。本发明的系统包括：VPX接口模块、智能交换模块、网络自适应管理模块、板卡状态获取模块、板卡状态管理模块、管理协议转换模块、供电模块；智能交换模块包括：交换矩阵模块和神经网络流量时隙分配模块，网络自适应管理模块包括：自适应策略管理模块和网络管理模块。本发明可用于为车载网络、车联网、分布式算力集成、工业边缘网关、边缘计算服务器等计算系统提供高速确定性时间敏感数据交换功能。
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公开(公告)号：CN115242666B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210855180.6
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于数据分发服务的仿真平台监控系统，属于网络监测技术领域。本发明的系统由多个仿真板卡和监控软件组成。所述仿真板卡是由vscode框架下的建模工具生成的。所述仿真板卡之间以及仿真板卡与监控软件之间通过数据分发服务进行通讯。所述监控软件支持可变的板卡通讯架构并实现通讯网络拓扑关系视图。所述监控软件具有实时数据收集的功能和对板卡运行情况进行统一同步部署和调整的功能。所述监控软件具有完善的错误报警信息以及错误管理提示。该仿真平台监控系统具有高确定性、高可靠性和高可扩展性，能够对整个系统进行实时监控。
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公开(公告)号：CN116682034A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310466054.6
申请日：2023-04-27
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种复杂生产作业场景下危险行为检测方法，属于目标检测领域。本发明分为两个子系统，安全帽检测模块可以应用于吊装作业场景中或生产区域里，可以检验这些场景中员工是否正确佩戴安全帽、正确着工作服以及场景中人员数量是否超出限制，对于没有正确穿戴或人数超限等异常行为进行视觉标注和语音报警，同时可以把系统抓拍到的异常行为的视频帧存储在本地。防静电手环检测模块可以应用于装配作业场景中，可以检验这些场景中员工是否正确佩戴防静电手环，对于没有正确佩戴防静电手环的异常行为进行视觉标注和语音报警，同时把系统抓拍到的异常行为的视频帧存储在本地。本发明提升安全生产监管智能化水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113408731B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110683925.0
申请日：2021-06-21
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06N10/20 , G06F18/2413
Abstract: 本发明涉及一种K‑Nearst‑Neighbor量子线路实现方法，属于量子算法仿真领域。本发明结合量子线路编辑和经典KNN算法的基本思想，构造了量子KNN线路；将待检测样本放在量子计算网络第一寄存器中，训练集存入第二寄存器，并准备一位辅助位量子态|0>在第三寄存器中,通过量子受控非门、泡利门对样本和训练集进行运算，并统计Hamming距离，根据Hamming距离更改辅助量子位，对KNN类别进行测量。本发明量子信息处理表现出的并行性将是经典计算能力无法比拟的。同时，经典量子混合计算架构也符合当前量子人工智能领域的发展趋势，使得本发明具有科研前沿性和创新性。
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公开(公告)号：CN115207162A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210851392.7
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: H01L31/18 , H01L31/028 , H01L31/032 , H01L31/074 , H01L31/109
Abstract: 本发明涉及一种通过石墨烯层厚调制二维半导体材料激子共振吸收的方法，属于二维半导体材料光学性能调制领域。本发明通过改变二维异质结中石墨烯的层厚，在超快激光的激发下，实现对半导体材料激子共振吸收的调制，所述二维异质结由不同层厚的石墨烯与厚度在几个分子(原子)层厚范围内的半导体化材料组成。本发明适用于二维尺度的半导体材料，利用石墨烯没有带隙且吸光光谱很宽的特性，用作光生载流子的聚集区，并通过改变石墨烯的层厚实现了调节二维半导体材料的激子共振吸收强度。本发明可以有效提高光电转化率，从而提升器件性能。
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公开(公告)号：CN115019365A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210566675.7
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于模型适用性度量的分级人脸识别方法，属于人脸识别领域。本发明基于测试集获取一个统一判断阈值，记为global_Th，计算底图间最低判断阈值，称之为类间阈值score_inter_i；提取基于注册底图自身特性的类内阈值score_intra_i；当前模型的适用性差的场景，使用注册底图处理策略处理，并获得处理后的融合特征向量merge_feat_i和类内阈值merge_score_intra_i，根据上述阈值获得每个注册底图的自适应阈值，使用该自适应阈值进行人脸识别。本发明不仅考量注册底图之间关系，更进一步考量注册底图自身特性，即模型对注册底图的适用性，以此自适应的得到每个注册底图识别判断阈值；本发明通过衡量模型对每个注册底图的适用性，针对不同的适用性结合分级识别处理的方法以提高识别效果。
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公开(公告)号：CN115018066A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210564592.4
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种边端模式下的深度神经网络本地化训练方法，属于机器学习领域。本发明边缘侧处理机向终端设备发送待部署深度神经网络模型；终端设备执行智能信息处理任务，将采集的数据、模型预测结果与置信度发送至边缘侧处理机进行存储；边缘侧处理机存储的终端推理数据超过指定存储容量阈值时，对深度神经网络模型进行本地化训练；边缘侧处理机测试深度神经网络模型并将结果写入日志；测试结果高于日志记录历史最高值时，边缘侧处理机向终端设备发送本地化训练后的模型进行部署，并将伪标注训练集合并到真实标注训练集中。该方法有效改善了数据分布偏差问题，降低了人工标注成本，且有效改善了灾难性遗忘问题。
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公开(公告)号：CN115008453A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210600501.8
申请日：2022-05-30
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种通用的机器人运动控制方案的设计方法，属于机器人领域。本发明分离了直行速度发布线程，使机器人在持续执行单一动作指令时不会因速度发布器陷入死循环而无法执行其他动作指令；对于转弯指令，利用惯导的角度信息进行几何转换，获取目标角度，在按照指令方向旋转时同时监测惯导实时角度，大大提高了旋转的精确度；本发明设计了优先级调度器，使机器人处理多进程同时下发控制指令时具有可控逻辑，不会陷入动作失控状态；本发明自定义了一种包含更多元素的消息类型，能够使用户更加灵活的控制机器人的运动方式。本发明使机器人运动更智能和精确，提高了用户对机器人控制的灵活性。
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