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公开(公告)号：CN114676811A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011544521.5
申请日：2020-12-24
Applicant: 中科院软件研究所南京软件技术研究院 , 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于动态调度的对抗样本生成方法及装置，方法，包括：获取多个原始样本数据和深度学习模型；基于对抗样本生成任务以及对抗样本生成任务与对抗样本生成算法之间的对应关系，在预设算法库中匹配对应的至少一个对抗样本生成算法；根据对抗样本生成任务的预设执行数量以及各个对抗样本生成任务的优先级，调度对抗样本生成任务；根据对抗样本生成算法的算法参数以及当前对抗样本生成任务的配置参数，调度预设算法库中对抗样本生成算法；基于封装的模型及调度算法，依次执行当前对抗样本生成任务，生成对应的对抗样本。本发明提高算法集成整合效率，实现了对抗样本生成任务的动态调度，保证了对抗样本的生成效率。
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公开(公告)号：CN114091644A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202010859193.1
申请日：2020-08-24
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科院软件研究所南京软件技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种人工智能产品的技术风险评估方法及系统，建立面向人工智能产品的“风险域—风险子域—度量元”层次化的技术风险模型，每个风险域均有对应的风险子域，每个风险子域包含对应的度量元；根据待评估产品特性及评估需求确定该产品的风险域对应的风险子域及度量元，制定针对具体的技术风险模型；根据待评估人工智能产品的技术风险模型，收集技术风险评估要求的多个度量元结果；根据预先建立的技术风险评估通过准则对多个度量元结果进行评估，得出技术风险评估结论。本发明从多个角度考虑人工智能产品的技术风险，建立了人工智能产品的开发和应用全生命周期涉及的人工智能技术风险评估方法，解决了人工智能产品的技术风险评估模型缺失的问题。
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公开(公告)号：CN114185320A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010970273.4
申请日：2020-09-15
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科院软件研究所南京软件技术研究院
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种无人系统集群的测评方法、装置、系统及存储介质，包括：根据虚实场景映射技术构建与实际测试环境对应的虚拟测试环境；将实际无人系统映射到虚拟测试环境中生成虚拟无人系统；根据测试想定及虚实结合技术，将虚拟测试环境扩展后和实际测试环境组合生成虚实结合测试环境，虚实结合测试环境包括实际测试环境和多个虚拟测试环境；在虚实结合测试环境中，根据测试想定将虚拟无人系统扩展后和实际无人系统组合生成无人系统集群；根据虚实结合测试环境和无人系统集群进行测试生成测评结果。通过实施本发明，可以根据不同的测试需求，构建出复杂多样的测试环境，以及多种类型的无人系统集群方式，便于更便捷的针对无人系统集群进行测试。
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公开(公告)号：CN114185320B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202010970273.4
申请日：2020-09-15
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科院软件研究所南京软件技术研究院
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种无人系统集群的测评方法、装置、系统及存储介质，包括：根据虚实场景映射技术构建与实际测试环境对应的虚拟测试环境；将实际无人系统映射到虚拟测试环境中生成虚拟无人系统；根据测试想定及虚实结合技术，将虚拟测试环境扩展后和实际测试环境组合生成虚实结合测试环境，虚实结合测试环境包括实际测试环境和多个虚拟测试环境；在虚实结合测试环境中，根据测试想定将虚拟无人系统扩展后和实际无人系统组合生成无人系统集群；根据虚实结合测试环境和无人系统集群进行测试生成测评结果。通过实施本发明，可以根据不同的测试需求，构建出复杂多样的测试环境，以及多种类型的无人系统集群方式，便于更便捷的针对无人系统集群进行测试。
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公开(公告)号：CN114091644B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202010859193.1
申请日：2020-08-24
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/06 , G06N3/02 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种人工智能产品的技术风险评估方法及系统，建立面向人工智能产品的“风险域—风险子域—度量元”层次化的技术风险模型，每个风险域均有对应的风险子域，每个风险子域包含对应的度量元；根据待评估产品特性及评估需求确定该产品的风险域对应的风险子域及度量元，制定针对具体的技术风险模型；根据待评估人工智能产品的技术风险模型，收集技术风险评估要求的多个度量元结果；根据预先建立的技术风险评估通过准则对多个度量元结果进行评估，得出技术风险评估结论。本发明从多个角度考虑人工智能产品的技术风险，建立了人工智能产品的开发和应用全生命周期涉及的人工智能技术风险评估方法，解决了人工智能产品的技术风险评估模型缺失的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114545792B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210186456.6
申请日：2022-02-28
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种动态多无人系统的组合控制方法及仿真测试平台，涉及仿真测试领域。所述方法包括：配置仿真节点的控制模式以及所述控制模式的优先级；构建所述仿真节点与被测对象和/或人工控制客户端之间的映射关系；在所述仿真节点运行的情况下，向所述被测对象和/或所述人工控制客户端发送所述仿真节点的仿真数据；计算并获取第一控制信令，并接收所述被测对象发送的第二控制信令和/或所述人工控制客户端发送的第三控制信令；确定各个控制信令对应的仿真节点，并基于所述控制模式的优先级，确定相应仿真节点的控制模式，控制相应仿真节点执行相应控制模式下的控制信令。本发明实现了实现多无人系统的动态接入，以及无人系统的组合控制。
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公开(公告)号：CN113222070B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110620062.2
申请日：2021-06-03
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06V10/764 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种仿真图像数据自动标注方法及系统，本方法步骤包括：1)获取仿真图像、整体语义图像和个体语义图像集合，以及拍摄该仿真图像的仿真相机参数和个体参数集合；2)根据所述个体语义图像集合确定所述仿真图像中包含的个体集合并计算每一个体的粗糙2D包围盒；3)基于个体对应的所述粗糙2D包围盒和个体语义图像计算个体的精确2D包围盒；4)根据个体对应的个体语义图像和整体语义图像确定所述个体的遮挡率，去掉遮挡率小于设定遮挡率阈值的个体；5)利用精确2D包围盒判断个体是否为无效个体，去掉无效个体；6)根据个体集合以及个体对应的精确2D包围盒，对该仿真图像的进行数据标注和组织，得到标注后的仿真图像。
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公开(公告)号：CN113641285B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110872169.6
申请日：2021-07-30
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F3/04847 , G06F3/0486 , G06F16/29 , G06F16/901 , G01W1/02 , G01S13/88 , G01S13/06 , G01S7/02
Abstract: 本发明公开了一种无人蜂群试验的可视化任务配置方法及系统。本方法的步骤包括：1)在无人蜂群场景中配置试验环境，包括选择试验地图、配置天气与光照；2)在可视化的试验地图中添加静态目标、动态目标和区域并设置区域属性；3)针对试验环境中的静态目标、动态目标和区域信息创建无人蜂群子任务；4)设置无人蜂群子任务的任务逻辑关系、串并行关系以及子任务在逻辑上的分支选择，组成无人蜂群试验的可视化任务整体流程；5)根据可视化任务整体流程生成无人蜂群试验的任务描述文件。本发明使用可视化任务配置方法，不仅可以看到任务整体流程，还可以直观地看到任务逻辑结构、任务内部逻辑、串并行任务。
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公开(公告)号：CN113536564A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110789217.5
申请日：2021-07-13
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F30/20 , G06F11/36 , G06F111/02
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟仿真的无人蜂群自主协同评估方法及系统。该方法包括：获取虚拟仿真环境的配置参数；配置无人蜂群构型、挂载等，获取无人蜂群的配置参数；获取无人蜂群测试任务的配置参数；获取无人蜂群任务执行过程中的实时参数；综合获取的各项参数计算无人蜂群的基本能力指标、任务能力指标、智能水平指标；根据指标计算的结果进行无人蜂群自主协同能力的评估。本发明基于虚拟仿真的测试手段搭建出适合于无人蜂群自主协同能力及灵活多样群组变化需求的测试框架，设计了与自主协同能力评估相关的、较为全面的数据获取方案和数据采集方案，形成了无人蜂群自主协同评估度量模型和评估体系，实现了无人蜂群自主协同能力的评估。
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公开(公告)号：CN113535555A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110784453.8
申请日：2021-07-12
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向强化学习模型的容器化测试方法与系统。本方法为：1)测试方根据待建的测试任务制作测试环境Docker镜像、代理Docker镜像及其对应的连接模块、回调模块、评估模块，然后将连接模块封装到代理Docker镜像文件模板中；2)测试方在测试平台上创建测试任务，并上传镜像文件到测试方服务器；3)被测方下载测试任务的镜像文件训练代理，将训练后的代理集成到代理Docker镜像并上传至测试方服务器；4)测试方服务器在新上传的代理Docker镜像文件中添加或替换回调模块和评估模块，并对其进行重新封装得到新的代理Docker镜像后，开始运行测试任务；5)测试方服务器将测试过程数据传回测试平台。
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