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公开(公告)号：CN110703600A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910890294.2
申请日：2019-09-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院 , 南京信息工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于离散时间观测状态的离散反馈控制器设计方法、设备及存储介质，所述离散时间观测状态的离散反馈控制器设计方法包括：基于离散时间观测状态的反馈控制讨论了具有饱和执行器与混杂随机非线性系统的镇定问题；通过设计基于离散时间观测状态的反馈控制器使得相应的闭环系统均方指数稳定；通过给出的充分条件求出最大允许观测状态时间间隔，仿真实例虽然证明该方法的有效性。
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公开(公告)号：CN110717403B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201910870443.9
申请日：2019-09-16
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明提供一种人脸多目标跟踪方法，所述方法包括：获取在当前帧图像中检测到的各目标对应的检测框位置；基于上一帧图像中各目标对应的检测框位置，根据各目标对应的检测框位置、各目标在当前帧的预测位置、和各追踪器的信息收集，利用匈牙利算法对各目标对应的检测框与追踪器进行级联匹配；计算未级联匹配上的检测框和待匹配的追踪器间的IOU关系矩阵，并基于IOU关系矩阵，利用匈牙利算法进行检测框与追踪器间的IOU匹配，获得最终匹配集合，人脸检测算法快速准确，多目标跟踪器的初始化切实可行，针对特定场景下的人脸多目标跟踪，避免了采用过多计算量的深度学习算法，整体算法计算量少，可靠性高，速度快。
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公开(公告)号：CN111114643B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201911365547.0
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种人工智能自动避障行走底盘，包括底盘、数据处理模块、驱动机构、转向机构和两个调节机构，驱动机构包括有两根第一铰接杆、第一转动套筒、驱动电机和两个动力轮，驱动机构的两根第一铰接杆的顶端面分别铰接在底盘的底端面左端前后两侧，转向机构包括有两根第二铰接杆、第二转动套筒、电动液压缸、传动杆和两个转向轮，转向机构的两根第二铰接杆的顶端面分别铰接在底盘的底端面右端前后两侧，两个调节机构均包括有伺服电机、螺纹杆、矩形升降座和两根拉杆，两个调节机构的伺服电机分别固定安装在底盘前后两端面中段位置。本发明通过自动控制移动方向，便于自动避开障碍物行进，以便于辅助移动大型设备。
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公开(公告)号：CN112200720A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011070223.7
申请日：2020-09-29
Applicant: 中科方寸知微(南京)科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于滤波器融合的超分辨率图像重建方法及系统，包括以下步骤：首先，对高分辨率图像进行下采样，得到不同的低分辨率图像并对得到的低分辨率图像进行重叠采样，得到重叠的低分辨率图像块；其次，对相应的高分辨率图像进行相同的重叠采样，得到重叠的高分辨率标签图像；再次，对其他的高分辨率图像进行同样的高、低重叠采样，并将获取的结果作为模型训练的测试集；从次，将获取的测试集放入构建的训练网络进行训练，学习低分辨率到高分辨率图像的映射；最后，将学习到的模型中的滤波器进行融合得到新的部署阶段的模型，从而利用形成的模型达到低分辨率图重建为高分辨率图像。
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公开(公告)号：CN112184585A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011049723.2
申请日：2020-09-29
Applicant: 中科方寸知微(南京)科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于语义边缘融合的图像补全方法及系统，包括以下步骤：步骤1、针对原始输入图像生成语义边缘图；步骤2、分别建立边缘模型和补全模型；步骤3、联合训练步骤2中建立的边缘模型和补全模型；步骤4、将需要修复的破损图像输入至步骤3中训练后的边缘模型和补全模型中重新构建。采用用于图像修复的语义边缘融合模型，该模型通过先产生边缘纹理，再对内容进行着色的方式，替换传统的直接恢复方法，这样可以使得恢复的图像具有更多的细节和更少的噪声；提出了一种端到端可训练网络，该网络结合了边缘生成和图像修补功能以恢复丢失的区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111114643A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911365547.0
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种人工智能自动避障行走底盘，包括底盘、数据处理模块、驱动机构、转向机构和两个调节机构，驱动机构包括有两根第一铰接杆、第一转动套筒、驱动电机和两个动力轮，驱动机构的两根第一铰接杆的顶端面分别铰接在底盘的底端面左端前后两侧，转向机构包括有两根第二铰接杆、第二转动套筒、电动液压缸、传动杆和两个转向轮，转向机构的两根第二铰接杆的顶端面分别铰接在底盘的底端面右端前后两侧，两个调节机构均包括有伺服电机、螺纹杆、矩形升降座和两根拉杆，两个调节机构的伺服电机分别固定安装在底盘前后两端面中段位置。本发明通过自动控制移动方向，便于自动避开障碍物行进，以便于辅助移动大型设备。
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公开(公告)号：CN109766756A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811506552.4
申请日：2018-12-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本申请涉及一种闯红灯数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法通过将包含行人的待检测图像输入行人检测模型进行行人检测，得到包含候选行人的图像，待检测图像为红灯期间内拍摄的图像，通过人体特征提取模型提取各个候选行人的候选特征，将各个候选特征与闯红灯记录库中的各个参考特征进行匹配，当匹配成功时，更新与候选特征匹配的参考特征对应的个人数据中的闯红灯记录，获取与个人数据中的闯红灯记录对应的管理规则，管理规则用于指导管理人员进行管理。通过对行人进行识别和管理，能够更好的规范交通，从而更好的保护人的安全。
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公开(公告)号：CN112183637A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011049667.2
申请日：2020-09-29
Applicant: 中科方寸知微(南京)科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络的单光源场景光照重渲染方法及系统，包括以下步骤：对已有的图像场景光照数据集进行预处理；设计光照信息分类网络；设计内容自重建网络，为内容编码器单独构造一个完整的自编码网络；构建光照重渲染网络，光照重渲染网络由训练好的光照信息分类编码器、内容编码器和解码器组成，解码器将同时结合内容编码器和光照信息分类编码器所提供地特征进行图像特征还原；使用数据集对光照重渲染网络进行训练。基于该方法能提取处出所需的光照信息，而自重建网络使得其内部的内容编码器可以学习到足够多的图像内容特征，所以可以将准确的光照信息与图像信息相结合得到接近真实的效果，从而解决了在场景图像中的光照重渲染问题。
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公开(公告)号：CN111111973A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911365502.3
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院 , 中国科学院自动化研究所
IPC: B05B13/04 , B05B12/08 , B05B14/465 , B25J11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自动化控制的智能喷涂机器人，属于喷涂领域。一种基于自动化控制的智能喷涂机器人，包括移动架，所述移动架上固定连接有第一导轨，所述第一导轨上滑动连接有第一移动座，所述第一移动座上固定连接有第一驱动电机，所述第一驱动电机驱动端固定连接有第一驱动齿轮，所述移动架上固定连接有与第一驱动齿轮啮合的第一齿条杆；本发明潜水泵将移动底座中的水通过进水管和支撑管输送到水环中，然后利用水环向下喷出水帘，隔开了CCD摄像头和工件，当工件上的油漆反弹时会首先接触到喷出的水帘，水帘将反弹油漆吸收，起到隔绝吸收作用，有效的避免了油漆反弹到CCD摄像头上，确保了CCD摄像头的监测效果，确保了喷漆效果。
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公开(公告)号：CN110807739A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910875712.0
申请日：2019-09-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国网山东省电力公司 , 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向目标检测的图像颜色特征处理系统、方法、装置和存储介质，包括彩色分割单元和Lab模式训练单元；所述彩色分割单元将输入的图片进行色彩信息提取，为图像的颜色模式训练提供精确的数据；所述Lab模式训练单元使用Lab制式获取图片颜色资料库，为图像颜色识别提供依据。本发明用Lab制式代替常规的RGB模式，对输入的图片进行颜色提取，在彩色图像去噪声方法的支持下，保证两种模式转换的准确性，减少了颜色信息的丢失，提高了计算机视觉方法性能。
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