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公开(公告)号：CN109785377B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910021366.X
申请日：2019-01-09
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种弓网状态的检测方法，由双目视频同步采集设备获取所述接触线与所述受电弓之相交区域的第一图像和第二图像，进而将第一图像和第二图像对准，进行立体匹配，获取匹配的对应点，通过计算所述对应点的视差，获得视差信息和视差图，而后计算得到深度信息并进行三维重建，进而获得所述弓网的状态。与现有技术相比，弓网状态的检测仅采用双目视频同步采集设备，可不安装其它补偿传感器，如激光雷达等，即可实现准确获得弓网的状态，装置结构简单，成本低且效果好。此外，通过本发明提供的弓网状态的检测方法和检测装置可实现连续且不间断地对弓网状态进行自动检测，能有效降低工作人员劳动强度，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN109765241A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910021731.7
申请日：2019-01-09
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供一种弓网状态的监测装置，包括：双目视频同步采集设备、车载服务器、计算模块、以及在线校准模块；由双目视频同步采集设备获取接触线与受电弓之相交区域的第一图像和第二图像，进而车载服务器将第一图像和第二图像对准，进行立体匹配，获取匹配的对应点，通过计算所述对应点的视差，获得视差信息和视差图，而后计算得到深度信息，计算模块通过多个对应点的深度信息，计算得到弓网之几何参数，进而车载服务器通过弓网之几何参数，获得弓网的状态。另外，在线校准模块用于发现所述双目视频同步采集设备的内部参数和/或外部参数发生的变化，并通过计算及时修正原始图像或弓网之几何参数的计算过程。
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公开(公告)号：CN117373133A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311447158.9
申请日：2023-11-02
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于CLIP模型图文双支共享机制的动作识别方法，包括：获取待识别视频并分为多帧RGB图；将多帧RGB图输入至动作识别模型，得到待识别视频中主体的动作类别；其中，动作识别模型中的视觉‑文本信息共享模块用于形成共享token；时空增强模块用于重塑图像特征序列以及更新共享token；图像特征提取部分用于结合视觉‑文本信息共享模块和时空增强模块提取多帧RGB图的视觉特征；文本特征提取部分用于结合视觉‑文本信息共享模块从类别文本中提取文本特征；相似度计算模块，用于计算文本特征和视觉特征的相似度，将相似度最大的类别作为待识别视频中主体的动作类别。本发明能达到准确、高效的行为识别性能。
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公开(公告)号：CN112985263A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110178637.X
申请日：2021-02-09
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明公开一种弓网几何参数检测方法、装置及设备，该方法包括：获取列车运行过程中的双目监控图像，所述双目监控图像包括受电弓与接触网；将所述双目监控图像输入至预先训练的目标检测模型进行弓网接触区域检测得到检测结果，所述检测结果包括所述双目监控图像中的目标弓网接触区域；根据所述检测结果对跟踪器进行初始化，由所述跟踪器对所述目标弓网接触区域进行跟踪检测，将跟踪检测到的所述目标弓网接触区的实时图像存储至指定存储空间；根据所述目标弓网接触区域的实时图像，在所述双目监控图像中定位弓网接触点；根据定位的弓网接触点计算弓网几何参数。本发明实现了对弓网几何参数的检测，确保了弓网系统的正常运行。
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公开(公告)号：CN112381031A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011331116.5
申请日：2020-11-24
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的实时在线受电弓羊角检测方法，包括：步骤S1，根据列车历史往返一次的全程视频制作训练集；步骤S2，采用训练集对预训练模型进行再训练，得到羊角掩膜检测网络；步骤S3，将全程视频输入羊角掩膜检测网络，获取每个羊角的掩膜信息；步骤S4，对每个羊角的掩膜信息进行统计，获取每个羊角的损伤判别条件；步骤S5，获取列车行驶的实时视频，将列车行驶的实时视频输入所述羊角掩膜检测网络，获取每个羊角的实时掩膜信息，并根据损伤判别条件检测每个羊角是否发生损伤。本发明能够在不影响列车运行的情况下实现实时在线检测,在复杂背景环境中具有更高的鲁棒性。同时，本发明能够有效增加检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109785377A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910021366.X
申请日：2019-01-09
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种弓网状态的检测方法，由双目视频同步采集设备获取所述接触线与所述受电弓之相交区域的第一图像和第二图像，进而将第一图像和第二图像对准，进行立体匹配，获取匹配的对应点，通过计算所述对应点的视差，获得视差信息和视差图，而后计算得到深度信息并进行三维重建，进而获得所述弓网的状态。与现有技术相比，弓网状态的检测仅采用双目视频同步采集设备，可不安装其它补偿传感器，如激光雷达等，即可实现准确获得弓网的状态，装置结构简单，成本低且效果好。此外，通过本发明提供的弓网状态的检测方法和检测装置可实现连续且不间断地对弓网状态进行自动检测，能有效降低工作人员劳动强度，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN112418296B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202011298898.7
申请日：2020-11-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V20/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06T7/246 , G06F40/289 , G10L15/26
Abstract: 本发明涉及一种基于人眼视觉注意机制的仿生双眼目标识别与跟踪方法，包括：仿生双眼装置对当前场景进行检测；构建实例级分割网络、和显著性注视点检测网络以及人体姿态检测网络；将当前场景的图像信息输入所述实例级分割网络，得到当前场景下的实例级分割结果图；尝试基于当前场景中的语音信息、人体姿态检测网络和显著性注视点检测网络获取显著性注视点区域的掩码图；将显著性注视点区域的掩码图与实例级分割结果图相对准，获取当前场景中的显著性目标及其实例级类别和轮廓，仿生双眼装置对该显著性目标进行追踪。本发明提高了跟踪切换鲁棒性，能使最终结果更精确，也更贴近人眼视觉机制。
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公开(公告)号：CN112381031B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011331116.5
申请日：2020-11-24
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的实时在线受电弓羊角检测方法，包括：步骤S1，根据列车历史往返一次的全程视频制作训练集；步骤S2，采用训练集对预训练模型进行再训练，得到羊角掩膜检测网络；步骤S3，将全程视频输入羊角掩膜检测网络，获取每个羊角的掩膜信息；步骤S4，对每个羊角的掩膜信息进行统计，获取每个羊角的损伤判别条件；步骤S5，获取列车行驶的实时视频，将列车行驶的实时视频输入所述羊角掩膜检测网络，获取每个羊角的实时掩膜信息，并根据损伤判别条件检测每个羊角是否发生损伤。本发明能够在不影响列车运行的情况下实现实时在线检测,在复杂背景环境中具有更高的鲁棒性。同时，本发明能够有效增加检测精度。
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公开(公告)号：CN109922260A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910161618.9
申请日：2019-03-04
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种图像传感器与惯性传感器的数据同步方法和同步装置。所述同步方法包括以下步骤：将所述图像传感器与所述惯性传感器置于同一时间基准下计时；获取图像传感器的曝光时间的中间时刻，作为图像数据采集时刻；获取惯性传感器中用于形成输出数据的每组采样数据的中间时刻，作为惯性数据采集时刻，其中，所述每组采样数据包括依据惯性传感器内部时钟采样周期依次采集的多个数据。在本发明提供的图像传感器与惯性传感器的数据同步方法中，不仅可以精确同步多个图像传感器之间的图像数据，更加能够将图像传感器与惯性传感器进行数据同步。
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公开(公告)号：CN106651836A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610964432.3
申请日：2016-11-04
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于双目视觉的地平面检测方法，包括以下步骤：获取双目图像采集设备采集的左右目原始图像；对左右目原始图像进行预处理，利用立体匹配技术获得稠密视差图；利用特征算子在稠密视差图上进行运算，得到特征图；对特征图进行分割，将其分割成多个区域块；对每个区域块进行二类分类，判断此区域是否属于地平面区域；对地平面区域进行后处理，剔除不符合条件的连通域，确定最终地平面区域。本发明适用于不同地平面环境下的地平面检测，能有效应对不平坦路面的检测问题，且可以精准处理地平面与障碍物边界。
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