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公开(公告)号：CN119629433A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411708685.5
申请日：2024-11-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: H04N21/81 , H04N21/44 , H04N21/234 , G06N3/045 , H04N9/67
Abstract: 本公开关于透明视频的生成方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：获取RGB视频序列和掩码图片序列；针对RGB视频序列所包含的除目标RGB图片之外的其他图片进行加噪；将加噪后的RGB视频序列和掩码图片序列输入透明编码器；将加噪后的RGB视频序列输入VAE编码器，获得RGB潜特征矩阵；计算第一透明潜特征矩阵和RGB潜特征矩阵的加和矩阵，并将加和矩阵输入扩散模型；基于中间加和元素(Xm)和其他加和元素(Xi)，生成透明视频。这样，本公开可以使用中间帧注意力机制为透明视频的生成过程提供先验信息，进而可以将视频帧内的内容信息、透明信息与动作信息进行解耦，可以保证生成透明区域准确、无伪影的透明视频。
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公开(公告)号：CN117474369A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310520141.5
申请日：2023-05-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F16/215 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284
Abstract: 本发明提供一种多尺度的城市创新力测度方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取待测度城市的城市创新数据；城市创新数据包括论文、专利和标准创新力数据；基于城市创新数据的有向无环图，以及预训练的语言模型，得到城市创新清洗数据；统计城市创新清洗数据中的城市论文创新要素数量、城市专利创新要素数量和城市标准创新要素数量，并基于城市论文创新要素数量、城市专利创新要素数量和城市标准创新要素数量分别确定城市论文创新力、城市专利创新力和城市标准创新力；基于城市论文创新力、城市专利创新力和城市标准创新力，确定城市综合创新力。本发明提供的方法、装置、设备及介质，进一步提高了城市创新力测度的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117332362A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202210699691.3
申请日：2022-06-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种时空多源数据目标关联方法、装置、电子设备及存储介质，首先对每个单源时间序列数据进行单源目标关联，然后当目标对的局部相似度小于预设阈值时，通过各目标的拓扑结构特征，计算目标对的拓扑结构相似度，结合目标对的拓扑结构相似度，对任一时刻所述各数据源的单帧数据进行多源目标关联；最后根据单源目标关联得到的第一关联结果以及多源目标关联得到的第二关联结果，确定各数据源的目标关联结果。该方法可以解决因多个数据源编队结构不完备的情况下采用层次关联法导致的准确率不够的问题，通过引入拓扑结构特征的拓扑关系关联法，既可以使目标关联结果更加准确，避免了目标关联结果失效的现象出现，也可以提高关联效率。
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公开(公告)号：CN110335285B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201910611220.0
申请日：2019-07-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/136 , G06T7/70 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06F16/583 , G06F16/58 , G06F16/56
Abstract: 本发明属于海洋舰船、机场飞机和阵地汽车安防遥感检测领域，具体涉及一种基于稀疏表示的SAR图像目标标记方法、系统、装置，旨在解决现有SAR图像目标检测及标记效率、准确率低的问题。本系统方法包括获取SAR图像，对图像阈值分割后进行形态学处理，提取感兴趣区域；采用粗过滤，将粗过滤后的感兴趣区域作为第一区域图像；提取第一区域图像的多尺度的特征向量，分别获取特征向量对应的稀疏表示；基于不同尺度的稀疏表示，通过SVM分类模型分别得到其对应的分类结果，并采用预设的决策方法，获取第一区域图像的类别；基于第一区域图像的类别和位置信息，在SAR图像中对第一区域图像标记。本发明可以高效、准确的进行目标检测及标记。
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公开(公告)号：CN113705541A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111224946.2
申请日：2021-10-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供基于Transformer的标记选择和合并的表情识别方法及系统，包括：将图像分割成不重叠的斑块，并通过线性投影映射到一个D维度的特征向量，构成标记嵌入向量；将其输入第一Transformer网络，得到标记特征；动态地加入α参数计算标记特征的每个标记向量的权重，将标记向量的权重的数值较大的前k个标记向量输入第二Transformer网络，得到动态标记选择的预测结果；将标记特征进行重塑，得到新的结构化特征，并合并，组成包含上下文特征的标记；将其输入第三Transformer网络编码，得到标记合并的预测结果；取动态标记选择的预测结果和标记合并的预测结果取平均，取阈值最大的为表情识别的结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110031843B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910386283.0
申请日：2019-05-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明属于海洋舰船、机场飞机和阵地汽车安防遥感检测领域，具体涉及一种基于ROI区域的SAR图像目标定位方法、系统、装置，旨在解决现有SAR图像目标检测效率和准确率低的问题。本系统方法包括获取待定位的SAR图像，作为输入信息；基于所述输入信息，通过滤波和非线性拉伸进行预处理，得到预处理图像；对预处理图像分割后进行形态学处理，并提取ROI区域；基于提取的ROI区域，通过粗过滤，获取可信度较高的区域；在所述待定位的SAR图像中，对所述可信度较高的区域位置标记，获取定位信息。本发明基于ROI区域提取方法实现了在复杂场景下SAR图像目标自动定位，有效解决了现有检测方法存在检测效率和准确率较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN110031843A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910386283.0
申请日：2019-05-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明属于海洋舰船、机场飞机和阵地汽车安防遥感检测领域，具体涉及一种基于ROI区域的SAR图像目标定位方法、系统、装置，旨在解决现有SAR图像目标检测效率和准确率低的问题。本系统方法包括获取待定位的SAR图像，作为输入信息；基于所述输入信息，通过滤波和非线性拉伸进行预处理，得到预处理图像；对预处理图像分割后进行形态学处理，并提取ROI区域；基于提取的ROI区域，通过粗过滤，获取可信度较高的区域；在所述待定位的SAR图像中，对所述可信度较高的区域位置标记，获取定位信息。本发明基于ROI区域提取方法实现了在复杂场景下SAR图像目标自动定位，有效解决了现有检测方法存在检测效率和准确率较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN106447699A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610898253.4
申请日：2016-10-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/277
CPC classification number: G06T2207/10016 , G06T2207/20081 , G06T2207/30252
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的高铁接触网目标检测与跟踪方法，所述方法包括以下步骤：采集样本图像；对于所述样本图像进行预处理；对于经过预处理后的样本图像，获取水平扫描线上的像素点并对其进行显著性排序，提取得到显著性像素点；基于提取到的显著性像素点，检测经过预处理后的样本图像中的承力索和导线；确定承力索和导线协同跟踪策略，并对承力索和导线进行跟踪；基于Kalman滤波预测目标运动轨迹，修正跟踪结果。本发明基于Kalman滤波原理，通过对复杂背景下的承力索和导线进行检测与跟踪，实现对接触网的实时监测，对行车途中弓网脱离等突发情况进行有效预警，在一定程度上避免了由于弓网滑脱而引发的意外事故。
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公开(公告)号：CN118520249B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410970597.6
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/20 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06F18/15 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种飞机轨迹的预测模型训练方法和预测方法，应用于人工智能技术领域和飞行器技术领域。该训练方法包括：获取多个轨迹序列样本，轨迹序列样本是基于时序关系排列的至少一个时刻点的轨迹属性数据集构成的，轨迹属性数据集包括至少一种轨迹属性数据；根据轨迹序列样本的轨迹属性类均值和轨迹属性类方差对多种轨迹属性数据进行归一化处理，得到多个归一化样本，轨迹属性类均值和轨迹属性类方差均是基于轨迹序列样本中多个轨迹属性数据集的同种类轨迹属性数据计算得到的；将多个归一化样本输入自注意力模块，得到表征多个轨迹属性数据之间相关性的多个轨迹注意力样本，预测模型包括自注意力模块；利用多个轨迹注意力样本训练预测模型。
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公开(公告)号：CN113641867B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202110934772.2
申请日：2021-08-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/901 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06Q50/26
Abstract: 本发明属于城市关系测度领域，具体涉及一种基于微博舆情的城市间关系测度系统、方法、设备，旨在解决传统的城市测度方法需要耗费大量的精力统计或搜集基础数据，并且基础数据的时效性滞后，导致城市间的关系测度时效性、准确性较低的问题。本系统包括城市舆情爬取子模块、舆情信息整理子模块与城市关系测度子模块；所述舆情信息整理子模块包括有向无环图分词单元、BERT分词单元和加权计算单元；所述城市关系测度子模块包括第一频率计算单元、第二频率计算单元、城市关系测度单元。本发明提升了城市间的关系测度时效性、准确性。
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