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公开(公告)号：CN106598043B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201610983847.5
申请日：2016-11-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所(洛阳)机器人与智能装备创新研究院
Abstract: 本发明提供了一种面向多个动态目标的并联机器人高速拾取路径优化方法，包括：步骤1，对放置区域内各目标位置进行随机编号并获取相应的坐标信息，并从抓取区域顺次选取与目标位置数目相同的目标物体，对目标物体进行随机编号，同时获取目标物体当前的坐标；步骤2，将所获取的目标物体和目标位置随机进行交叉排序，构成初始种群的长染色体；步骤3，重复步骤2构建初始种群，并通过遗传算法对机器人终端执行器拾放动作运行路径进行优化，输出总行程最短的一组长染色体作为优化后的机器人终端执行器拾放动作运行路径。通过本发明可获取最优的抓取路径，极大的提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN106598043A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201610983847.5
申请日：2016-11-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所(洛阳)机器人与智能装备创新研究院
CPC classification number: G05D1/0217 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供了一种面向多个动态目标的并联机器人高速拾取路径优化方法，包括：步骤1，对放置区域内各目标位置进行随机编号并获取相应的坐标信息，并从抓取区域顺次选取与目标位置数目相同的目标物体，对目标物体进行随机编号，同时获取目标物体当前的坐标；步骤2，将所获取的目标物体和目标位置随机进行交叉排序，构成初始种群的长染色体；步骤3，重复步骤2构建初始种群，并通过遗传算法对机器人终端执行器拾放动作运行路径进行优化，输出总行程最短的一组长染色体作为优化后的机器人终端执行器拾放动作运行路径。通过本发明可获取最优的抓取路径，极大的提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN106737664B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201611067728.1
申请日：2016-11-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所(洛阳)机器人与智能装备创新研究院
Abstract: 本发明涉及一种分拣多类工件的Delta机器人控制方法，包括图像采集与信息处理：采集传送带上工件的图像，记录采集时间，并提取图像中各个工件图像的中心点像素坐标及类别信息；经过透视投影方程得到工件中心点物理坐标；将所述工件图像对应的工件抓取任务增至工件抓取队列；工件分拣：在执行抓取任务前，依据当前工件抓取队列中各工件抓取任务的工件中心物理坐标，选择优先执行的工件抓取任务；采用基于费拉里法的动态抓取算法进行工件的抓取和分类放置坐标的计算，并执行抓取任务。基于此本发明还提出了一种分拣多类工件的Delta机器人系统。本发明实现了通过一台Delta机器人的对多类工件的抓取和分类放置，节省了成本和场地。
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公开(公告)号：CN106737664A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611067728.1
申请日：2016-11-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所(洛阳)机器人与智能装备创新研究院
Abstract: 本发明涉及一种分拣多类工件的Delta机器人控制方法，包括图像采集与信息处理：采集传送带上工件的图像，记录采集时间，并提取图像中各个工件图像的中心点像素坐标及类别信息；经过透视投影方程得到工件中心点物理坐标；将所述工件图像对应的工件抓取任务增至工件抓取队列；工件分拣：在执行抓取任务前，依据当前工件抓取队列中各工件抓取任务的工件中心物理坐标，选择优先执行的工件抓取任务；采用基于费拉里法的动态抓取算法进行工件的抓取和分类放置坐标的计算，并执行抓取任务。基于此本发明还提出了一种分拣多类工件的Delta机器人系统。本发明实现了通过一台Delta机器人的对多类工件的抓取和分类放置，节省了成本和场地。
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公开(公告)号：CN110969251B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201911189663.1
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N3/082
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于无标签数据的神经网络模型量化方法及装置。为了解决现有技术需要依赖训练集才能实现对神经网络压缩的问题，本发明提出一种基于无标签数据的神经网络模型量化方法，包括基于第一预设量化位宽对原始神经网络模型的权重进行量化，获取第一量化神经网络模型；基于原始神经网络模型的输出和第一量化神经网络模型的输出，对第一量化神经网络模型的每一层不同通道的量化位宽进行优化，获取第二量化神经网络模型；基于原始神经网络模型的特征和第二量化神经网络模型的特征，对第二量化神经网络模型的权重进行优化，获取目标神经网络模型。本发明的方法能够通过少量无标签数据对神经网络模型进行量化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112258252A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011322131.3
申请日：2020-11-23
Applicant: 国网能源研究院有限公司 , 中国科学院自动化研究所 , 国网江西省电力有限公司
Inventor： 王智敏 , 孙艺新 , 李娟娟 , 郑厚清 , 贾德香 , 崔维平 , 刘威 , 柳占杰 , 于灏 , 陈光 , 陈睿欣 , 王玓 , 刘素蔚 , 王程 , 李心达 , 高洪达 , 刘睿 , 袁勇 , 王飞跃
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的数据资产价值评估方法，涉及区块链应用技术领域，所述区块链包括数据链和价值链，所述资产价值评估方法包括：获取数据资产的数据集,并上传至所述数据链上进行记录与保存；根据所述数据集在所述价值链上用户节点参与竞价；在所述价值链上根据预设规则的智能合约对参与竞价的用户节点出价进行计算得出竞价结果；根据所述竞价结果得到数据资产价值的评估结果，“数据链+价值链”双链机制保证数据资产的记录、定价与交易过程均在链上实现，使得该评估方法具备可追溯性，增强了数据资产价值评估的可靠性。
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公开(公告)号：CN110969251A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911189663.1
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于无标签数据的神经网络模型量化方法及装置。为了解决现有技术需要依赖训练集才能实现对神经网络压缩的问题，本发明提出一种基于无标签数据的神经网络模型量化方法，包括基于第一预设量化位宽对原始神经网络模型的权重进行量化，获取第一量化神经网络模型；基于原始神经网络模型的输出和第一量化神经网络模型的输出，对第一量化神经网络模型的每一层不同通道的量化位宽进行优化，获取第二量化神经网络模型；基于原始神经网络模型的特征和第二量化神经网络模型的特征，对第二量化神经网络模型的权重进行优化，获取目标神经网络模型。本发明的方法能够通过少量无标签数据对神经网络模型进行量化。
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公开(公告)号：CN112232828A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011324062.X
申请日：2020-11-23
Applicant: 国网能源研究院有限公司 , 中国科学院自动化研究所 , 国网江西省电力有限公司
Inventor： 王智敏 , 孙艺新 , 欧阳丽炜 , 郑厚清 , 贾德香 , 崔维平 , 刘威 , 柳占杰 , 于灏 , 陈光 , 陈睿欣 , 王玓 , 刘素蔚 , 王程 , 李心达 , 高洪达 , 刘睿 , 袁勇 , 王飞跃
Abstract: 本发明公开了一种电网数据交易方法、系统，涉及区块链应用技术领域，所述交易方法包括：基于预设的智能合约在区块链联盟上构建交易平台，用户节点在所述交易平台上发起认证请求，所述交易平台根据所述智能合约对用户节点进行认证，并向认证的用户节点发送认证消息；获得认证成功的用户节点通过智能合约按需求注册至少一个交易账户进行交易，节省了大量的人力资源和时间用于权限审查和数据校验，并且实现电网企业私有数据资产的安全共享和交易。
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公开(公告)号：CN109801500A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910122160.6
申请日：2019-02-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于城市交通管理及车辆违章抓拍领域，具体涉及了一种基于区块链的车辆违章变道检测记录方法、系统、装置，旨在解决车辆违章变道很难由路边固定位置的检测装置抓拍以及采用私家车执法抓拍结果无法保证安全可信的问题。本发明方法包括：获取前车行车视频以及车辆位置信息、车道线信息；判断前车是否违章变道，将得到的违章信息记录并发送至区块链系统，判断违章信息的有效性；保存有效的违章信息。本发明方法一方面利用了私家车采集的视频，扩大了检测覆盖范围，有效提高交通行驶的有序性；另一方面通过区块链保存违章信息，保证了违章信息唯一性、不可篡改性、可回溯性，避免不法分子的伪造等行为，保证了违章信息的安全可信。
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公开(公告)号：CN112258092A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011322070.0
申请日：2020-11-23
Applicant: 国网能源研究院有限公司 , 中国科学院自动化研究所 , 国网江西省电力有限公司
Inventor： 王智敏 , 孙艺新 , 秦蕊 , 郑厚清 , 贾德香 , 崔维平 , 刘威 , 柳占杰 , 于灏 , 陈光 , 陈睿欣 , 王玓 , 刘素蔚 , 王程 , 李心达 , 高洪达 , 刘睿 , 袁勇 , 王飞跃
Abstract: 本发明提出了一种基于区块链的数据资产可信度评估方法、装置、电子设备及存储介质，涉及区块链应用技术领域，通过接收数据资产验证请求，验证所述数据资产真实性；获取验证节点的投票，收集投票结果并将投票结果反馈到区块链上；根据区块链上的投票结果确定该数据资产的评估结果，以保障电网数据的真实性，进一步地，评估各个验证节点的权重和信用度，加大可信节点和权威节点选票的权重，进一步提升数据真实性。
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