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公开(公告)号：CN112766597B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202110126791.2
申请日：2021-01-29
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: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F16/9537 , G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及城市公交管理技术领域，具体涉及一种公交客流预测方法及系统，旨在提升公交客流量预测的准确性。本发明的公交客流预测方法包括：通过LSTM来提取历史公交客流数据的时间特征；并利用注意力机制对不同时间步上提取到的时间特征进行赋权；使用分时图卷积方法来分析不同时段下公交线路间的空间依赖性；根据预测时段选择不同的关系矩阵，根据赋权后的时间特征，通过谱图卷积方式提取相关公交线路的时空间特征；将时空间特征与天气、节假日信息等外部环境信息进行融合，得到预测结果。本发明可以有效提升公交客流预测精度，并加快学习速率。
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公开(公告)号：CN113400652B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110685044.2
申请日：2019-07-11
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: B29C64/393 , B33Y50/02
Abstract: 本发明属于3D打印设备技术领域，具体涉及一种基于振动信号的3D打印机监测与诊断知识库装置、系统，旨在为了解决在3D打印设备异常工作状态早期无法识别异常状态，从而导致严重故障对设备造成不可修复的损害的问题。本发明包括通过振动传感器采集3D打印设备运行时预设部件的振动信号；将所采集到的各预设部件振动信号由模拟信号转换为数字信号并提取时频信息数据；基于时频信息数据，通过比对分析模型获取预设部件的工作状态类型；存储3D打印设备新增样本和初始样本。本发明在异常工作状态早期进行状态识别和打印设备停机保护，避免了严重故障对设备造成不可修复的损害；并在故障发生时及时判别故障类别和故障发生位置。
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公开(公告)号：CN110532907B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN201910748649.4
申请日：2019-08-14
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: G06V40/16 , G06V20/64 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H50/20
Abstract: 本发明属于图像识别及中医体质分类领域，具体涉及了一种基于面象和舌象双模态特征提取的中医人体体质分类方法、系统、装置，旨在解决现有技术体质分类结果准确率不能达到预期的问题。本发明方法包括：对获取的二维人脸、舌象图像归一化，对获取的三维人脸图像进行3D人脸识别预处理、自组织映射、k‑最邻近操作；提取处理后的二维图像的颜色特征、纹理特征，三维数据的几何特征；将特征融合并降维；采用DAG‑SVM多类分类模型获得对应的体质类别。本发明结合二维和三维数据的特征，在一些疾病的诊断中能够收集到更多角度尺度信息，提高了体质分类的准确率，从而提高了疾病诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN111951950A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910410962.7
申请日：2019-05-16
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: 本发明属于人工智能与医疗领域，具体涉及一种基于深度学习的三维数据医疗分类系统和方法，旨在为了解决现有计算机方法进行病变部位病理特征分类准确性低的问题。本发明对获取的患者病变部位的三维数据通过三维空间仿射变换，得到三维数据特征向量，基于神经网络构建的医疗分类模型对三维数据特征向量进行病理特征类别的判断，进而得到病理特征分类。本发明基于三维数据，丰富了输入数据所包含的信息量，且降低了光照等自然因素影响，并基于训练后的医疗分类模型进行病理特征分类的分配，提高了病变部位病理特征分类准确性。
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公开(公告)号：CN110703802A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911065609.6
申请日：2019-11-04
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: G05D1/10
Abstract: 本发明属于无人机及桥梁检测技术领域，具体涉及了一种基于多无人机协同作业的桥梁自动检测方法及系统，旨在解决传统桥梁检测操作难度大，而单架无人机耗时长、错误率高的问题。本发明方法包括：分析桥梁环境信息并将桥梁检测任务划分为多个子任务；获取任务分群优化函数，划分子任务群；分别规划子任务群对应的无人机航迹，并将子任务群分配给相应无人机；将无人机拍摄的照片传输至图像处理单元提取桥梁病害特征，生成桥梁病害报告。本发明根据不同的桥梁任务，设计不同的拍摄方案，通过多架无人机相互协作进行桥梁检测，各无人机同时执行不同的子任务，并且采用余度容错技术进行异常补救，效率高、任务连续性和完整性高、精度高、错误率低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110532907A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910748649.4
申请日：2019-08-14
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: 本发明属于图像识别及中医体质分类领域，具体涉及了一种基于面象和舌象双模态特征提取的中医人体体质分类方法、系统、装置，旨在解决现有技术体质分类结果准确率不能达到预期的问题。本发明方法包括：对获取的二维人脸、舌象图像归一化，对获取的三维人脸图像进行3D人脸识别预处理、自组织映射、k-最邻近操作；提取处理后的二维图像的颜色特征、纹理特征，三维数据的几何特征；将特征融合并降维；采用DAG-SVM多类分类模型获得对应的体质类别。本发明结合二维和三维数据的特征，在一些疾病的诊断中能够收集到更多角度尺度信息，提高了体质分类的准确率，从而提高了疾病诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN110422336A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910757441.9
申请日：2019-08-16
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: 本发明实施例涉及一种基于自然能蓄电的可移动飞行器充电运载平台，技术方案为：包括太阳能供电模块、风能供电模块、蓄供电模块、运载平台动力模块、主控模块和停靠充电平台模块，其中，太阳能供电模块和风能供电模块将自然能转换为电能；蓄供电模块用于存储电能，同时为平台动力电模块和停靠充电平台模块供电；主控模块实现飞行器与平台之间的数据交互，使飞行器可以判断续航时间并停靠在平台上进行充电，同时控制平台自动安全行驶，并检测光源；停靠充电平台模块使用无线充电技术和触电充电技术为飞行器充电。本发明以自然能作为能量来源，解决了飞行器充电麻烦、续航力不足及因充电平台固定飞行器必须返航充电的问题。
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公开(公告)号：CN103702336B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201310740985.7
申请日：2013-12-27
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
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种车路交互无线网络部署的测评方法及装置。该方法包括：无线链路功率估算，对无线网络进行有效的规划，针对交通环境下的多种无线信号损耗进行分析，结合无线网络能量损耗模型估算无线链路评估结果，知道后续的实际部署；在运动状态下在车载节点前面放置不同遮挡物以进行无线网络等效遮挡模拟测试；通过采用基于采样的无线网络链路测评方法，让路侧节点处在正常的网络信号收发状态，用测试仪器或车载节点沿路采集网络信号强度数据，并进行统计分析；根据分析结果调整天线参数或发射功率对信号覆盖情况进行优化。通过上述方案，得到实际交通环境下、满足应用需求的综合优化无线网络部署方案，对于交通物联网规模化部署具有重要意义。
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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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公开(公告)号：CN103077387B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310049861.4
申请日：2013-02-07
Applicant: 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种视频中货运列车车厢前景的自动检测方法，该方法基于计算机视觉技术，对货运列车车厢进行自动视频检测，其包括以下步骤：分割得到视频每一帧图像中列车车厢的运动前景；根据不同帧图像中车厢边界的变化，估计列车的行驶速度；根据所述列车的行驶速度对所述步骤1得到的列车车厢前景图像进行拼接，得到所述列车车厢的全景图像，完成视频中对于列车车辆的自动检测。本发明具有易于实现、鲁棒性强、精确度高、实时性强等优点，可以为智能火车视频监控系统中货运列车车厢装载情况的检测和识别提供可靠的关键技术。
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