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公开(公告)号：CN119047785A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411513311.8
申请日：2024-10-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0631 , B64G1/10 , G06F18/241
Abstract: 在本说明书提供的一种任务调度方法、装置、存储介质及设备中，确定待调度空间任务中的各子任务，并从各子任务中，选取依赖指定载荷设备的子任务作为第一任务，并将其他子任务作为第二任务，从各卫星中，根据该第一任务的执行条件，筛选出满足该执行条件的卫星，作为该第一任务的部署卫星，该执行条件至少包括执行所依赖的载荷设备类型，针对每个第二任务，根据该第二任务与该第一任务的通信需求，从各卫星中确定该第二任务的部署卫星，根据待调度空间任务中各子任务与各部署卫星间的对应关系，调度并部署各子任务，确保了第一任务的顺利执行，之后基于子任务的通信需求，确定第二任务的部署卫星，灵活性高且提高了卫星资源的使用率。
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公开(公告)号：CN114677596A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210579628.6
申请日：2022-05-26
IPC: G06V20/10 , G06V20/54 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于注意力模型的遥感图像船舶检测方法和装置，该方法包括：步骤一，收集船舶遥感图像，使用标注信息对图像数据集进行数据扩充；步骤二，对收集的遥感图像进行预处理，得到船舶检测模型训练使用的数据集；步骤三，将训练数据集里的图像输入到针对小尺寸目标改进过的YOLOV5注意力模型中，进行训练，得到训练好的遥感船舶检测模型；步骤四，将待检测的遥感图像裁剪，后输入到训练好的遥感船舶检测模型中，输出船舶的边界框和置信度；将所有裁剪图的边界框映射回原始遥感图像，经过置信度阈值过滤和非极大值抑制过滤重复目标后，获得最终的检测结果。本发明解决了遥感图像中船舶分布稀疏、尺寸过小导致的检测困难的问题。
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公开(公告)号：CN113936339B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111537924.1
申请日：2021-12-16
Abstract: 本发明公开了基于双通道交叉注意力机制的打架识别方法和装置，该方法首先采集生成视频数据集，设置快慢两种帧率获取不同帧图像序列，进行预处理后分别送入快慢通道，在快慢通道采用基于分开时空自注意力机制的Transformer编码器提取图像序列时空编码特征；然后，经过交叉注意力模块融合一个通道CLS token与另一通道patch token信息，实现双通道时空编码特征融合；最后，将融合后的时空编码特征经过多层感知机头进行打架行为识别。本发明通过双通道Transformer模型与交叉注意力模块能有效提取视频时空特征，提高打架行为识别的准确率，适用于室内外监控系统。
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公开(公告)号：CN113936339A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111537924.1
申请日：2021-12-16
Abstract: 本发明公开了基于双通道交叉注意力机制的打架识别方法和装置，该方法首先采集生成视频数据集，设置快慢两种帧率获取不同帧图像序列，进行预处理后分别送入快慢通道，在快慢通道采用基于分开时空自注意力机制的Transformer编码器提取图像序列时空编码特征；然后，经过交叉注意力模块融合一个通道CLS token与另一通道patch token信息，实现双通道时空编码特征融合；最后，将融合后的时空编码特征经过多层感知机头进行打架行为识别。本发明通过双通道Transformer模型与交叉注意力模块能有效提取视频时空特征，提高打架行为识别的准确率，适用于室内外监控系统。
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公开(公告)号：CN112434723A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011163778.6
申请日：2020-10-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力网络的日/夜间图像分类及物体检测方法，该方法首先采集街道摄像头监控视频处理成图像进行标注，结合开源的街道数据集共同构建图像数据集；通过基于特征金字塔的深度卷积神经网络提取图像的表观特征；在所提取特征上预测图像的日/夜属性，并捕获表征日/夜间物体的注意图；基于注意力图对提取的特征图进行加权；最后根据预测的日/夜属性将加权后的特征图输入对应日/夜间的检测头做位置回归与物体分类。本发明旨在通过注意力机制使网络关注到日/夜间的不同特征，并通过两个分支分别完成日/夜间物体的检测，能够提升日/夜间物体检测的性能，可用于街道智能监控系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115238083A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210702865.7
申请日：2022-06-21
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于人工智能领域，公开了一种面向权利要求点的检索方法和装置，包括如下步骤：步骤1：专利权利要求点语义化模型生成：流水线生成模型包括专利数据采集、数据预处理、迭代训练、模型生成、模型部署；步骤2：专利权利要求点检索方法；该检索方法包括了前期专利数据生成向量，向量插入向量数据库，构建索引和检索；步骤3：利用专利权利要求点的检索系统，调用后端检索接口得到Top K检索结果，显示到界面上。本发明针对权利要求点的向量检索，大大缩短了专利检索时间，能够以较短的时间提供给用户高质量的专利检索结果。
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公开(公告)号：CN113822262B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111412831.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V20/52 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的行人重识别方法，在特征存储器中只保存聚类得到的类中心，采用分组采样的方式获取小样本集，并结合难例挖掘的方法更新存储器中的特征向量和特征提取网络模型参数，实现了在无标签数据集上的伪标签自动生成，增强了模型对于噪声数据的鲁棒性，大大减小了存储器对于内存空间的高额要求。本发明剔除了离群样本点对聚类中心的干扰，避免了随机采样导致的过拟合等问题，在小样本迭代过程中不更改数据标签，降低了标签跳变等噪声数据对于模型稳定性的影响，加速了模型的收敛，提高行人重识别模型在不同场景下的泛化能力。
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公开(公告)号：CN112990371A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110459160.2
申请日：2021-04-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于计算机视觉识别技术领域，涉及一种基于特征扩增的无监督夜间图像分类方法。采用具有白天图像分类标签的公开数据集训练分类网络，经分类网络提取输入图像的特征向量，并计算各类别的特征均值与协方差矩阵；将无标签的夜间图像输入分类网络获得该图像的伪标签，根据伪标签计算夜间图像各类别在特征空间的特征均值与协方差矩阵；对同类别的白天、夜间图像获取的协方差矩阵进行加权平均获得最终协方差矩阵；根据各类别夜间图像特征均值和加权平均后的协方差矩阵进行特征采样；将采样的特征值与原有特征值共同重新训练分类网络。本发明通过学习有标签的白天图像的特征分布，在特征层面对夜间数据进行扩增，从而实现对夜间图像的无监督分类。
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公开(公告)号：CN118426914A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410899175.4
申请日：2024-07-05
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于KubeEdge的卫星集群自治方法及星地协同计算系统，该方法包括：根据不同卫星组网规则将天基系统的星载算力单元划分为多个目标联盟节点，以构建多元化的卫星自治联盟；在卫星自治联盟内部实施包括分布式数据库系统和分布式存储系统的数据共享机制；在每个星载算力单元上部署用于实时监测全部星载应用状态的应用管理组件，当监测到星载应用发生异常时，应用管理组件从分布式数据库系统中检索出该异常星载应用的元数据信息，根据异常星载应用的元数据信息采取对应的服务自治策略，即本地重启或迁移重启异常星载应用。本发明能够保证星载应用的不中断性和连续性，提高星载算力单元的自治能力及业务稳定运行。
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公开(公告)号：CN114677633B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210579638.X
申请日：2022-05-26
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多部件特征融合的行人检测多目标跟踪系统及方法，首先，获取行人图像数据集并进行行人多部件标注；其次，构造并训练基于多部件特征融合的行人检测多目标跟踪系统，系统包括沙漏模块、目标尺寸回归模块、目标中心点偏移回归模块、目标中心点热度图模块和多部件特征融合模块；然后，基于所述训练得到的模型进行推理获取单帧行人检测结果及多帧的行人融合特征；其次，计算当前帧检测得到的行人特征与前一帧轨迹的融合特征的相似度；最终，利用所述相似度矩阵进行数据关联，生成当前帧的行人轨迹，并更新轨迹的特征。本方法耗时较低，且对遮挡问题鲁棒性较好。
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