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公开(公告)号：CN103050016A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210568417.9
申请日：2012-12-24
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: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了一种基于混合推荐的交通信号控制方案实时选取方法，本方法包括以下步骤：对路口特性及交通信号控制方案特征处理获得路口大类和方案大类，对每一路口大类在并行仿真平台上搭建标准交通场景对控制方案测试从而获得其仿真平台下的性能，作为系统启动知识。当实际路口控制性能不能满足要求时，此方法通过混合推荐技术，包含基于内容推荐与协同过滤推荐找出适合路口的控制方案，发送至实际路口改善路口交通控制效果。同时通过对实际路口交通信息的记录与处理进一步完善系统知识库，提高推荐算法的准确性。本发明能动态应对城市交通路网上短时交通状态波动变化，突发事件情况，因此特别适合用于城市交通控制系统中。
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公开(公告)号：CN111722925B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010506829.4
申请日：2020-06-05
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: 本发明属于边缘计算领域，具体涉及一种用于动态边缘计算的协同调度方法、系统、装置，旨在解决现有大规模动态边缘节点协同调度的问题。本系统方法包括：获取待分配的计算任务队列以及各边缘节点的配置信息，并初始化参数；随机将蚂蚁分布在各边缘节点上；获取当前待分配任务所分配的边缘节点，且将蚂蚁移动至该节点；根据当前任务分配的节点修改禁忌表，并计算局部信息素浓度；判断当前选取的蚂蚁是否为所有任务分配一个边缘节点；判断所有蚂蚁是否均完成任务分配，并计算全局信息素浓度进行更新；判断当前轮迭代是否达到最大迭代次数，并获取最佳分配方案。本发明解决了大规模动态边缘节点协同调度的问题。
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公开(公告)号：CN113400652A
公开(公告)日：2021-09-17
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：CN111596614B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202010490517.9
申请日：2020-06-02
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: G05B19/404
Abstract: 本发明属于工业机器人领域，具体涉及了一种基于云边协同的运动控制误差补偿系统及方法，旨在解决运动控制误差的补偿算法固定不变，无法满足机械臂不同条件下的自适应误差补偿的问题。本发明包括：边缘服务器运行误差补偿算法求解补偿量，与控制程序融合生成具有误差补偿的控制指令。边缘侧发起加工任务时，与中心服务器交互确定是否更新或下发误差补偿算法；若中心服务器没有相应误差补偿算法，则通过数字孪生建模仿真平台构建相应机械臂及加工件仿真系统，对误差补偿算法仿真更新，并择优下发至边缘服务器，补偿运动控制量，生成具有误差补偿的运动控制指令。本发明实现对机械臂运动误差精准补偿，减少了复杂多变的工况对运动控制精度的影响。
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公开(公告)号：CN112766597A
公开(公告)日：2021-05-07
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
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111722926A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010507042.X
申请日：2020-06-05
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: 本发明涉及边缘计算技术领域，具体涉及一种基于付费机制的安全可信边缘协同方法与系统，目的在于解决边缘计算无法满足高实时性业务需求的问题。本发明的边缘协同方法包括：服务提供边缘节点向应用云平台发送服务提供信息；服务请求边缘节点向应用云平台发送服务请求信息；应用云平台根据服务提供信息和服务请求信息进行匹配，并根据匹配结果向服务请求边缘节点发送服务提供边缘节点的ID号；服务请求边缘节点根据该ID号与服务提供边缘节点建立连接；服务提供边缘节点执行相应的服务；最后由服务请求边缘节点向服务提供边缘节点支付费用。本发明有效降低了时延，满足了高实时性业务需求。
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公开(公告)号：CN110867942A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911192933.4
申请日：2019-11-28
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: H02J7/35
Abstract: 本发明涉及无人机电源技术领域，具体涉及一种无人机太阳能发电组件，旨在解决无人机续航能力较差的问题。本发明的无人机太阳能发电组件包括：太阳能薄膜机壳、蓄电池和控制模块。其中，太阳能薄膜机壳设置于无人机上部，用作无人机的上侧机壳，并将太阳能转换为电能；蓄电池设置于无人机内部，用于存储太阳能薄膜机壳转换的电能，并给无人机电源充电；控制模块设置于无人机内部，用于监测无人机电源的电量和蓄电池的电量，并根据监测结果控制蓄电池进行充电或放电。本发明利用太阳能作为电力来源，基于3D打印技术制作重量轻的太阳能无人机外壳，在不破坏无人机空气动力设计和增加无人机自重的前提下，提高了无人机续航能力和有效作业时间。
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公开(公告)号：CN110675623A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910842242.8
申请日：2019-09-06
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: 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于混合深度学习的短时交通流量预测方法、系统、装置，旨在解决现有大规模交通流量预测方法精度低的问题。本系统方法包括获取待预测的各交通观测点的历史交通流量数据；所述历史交通流量数据为t时刻之前连续的等时长时间段的r个交通流量数据集合；分别将各交通流量数据集合中的历史交通流量数据合并得到对应的合并数据，并将各合并数据归一化；基于归一化后的各交通观测点的历史交通流量数据，采用混合深度学习模型获取各交通观测点t时刻归一化的预测结果；将预测结果进行反归一化，得到各交通观测点t时刻的交通流量预测值。本发明提高了大规模交通流量预测的精度。
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公开(公告)号：CN110532439A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910817198.5
申请日：2019-08-30
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: G06F16/901 , G06F16/903 , G06Q10/06
Abstract: 本发明属于调度管理技术领域，具体涉及了一种基于树搜索的同顺序部门决策流程生成方法、系统、装置，旨在解决现有技术同顺序部门决策流程寻优算法的随机性导致寻优结果不稳定的问题。本发明方法包括：采用改进的NEH算法基于获取的同顺序部门的决策任务数、部门数及决策时间构造初始解集；以初始解为当前结点进行正向、逆向搜索；判断获得的正向、逆向子结点与已有结点是否相同，是则停止搜索，否则与祖结点两两对比；若至少有一对不相等，则继续搜索，否则输出对应的决策流程。本发明构造了初始解集，并在决策流程寻优的过程中添加剪枝步骤，排除不必要的搜索方向，缩短算法的决策寻优时间，提高了企业同顺序部门管理的效率以及稳定性。
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公开(公告)号：CN110335430A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910529579.3
申请日：2019-06-19
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
Abstract: 本发明属于管道监测领域，具体涉及一种基于深度学习的管道安全监测系统，旨在为了解决现有的干涉型光纤预警系统对事件的漏报和误报率高，无法稳定地识别入侵事件类别问题。本发明包括光纤探测模块，用于获取探测信号和参考信号；信号处理模块，用于获取探测信号和参考信号形成的干涉信号的时域、频域统计特征；事件分类模块，用于通过基于深度神经网络构建的事件分类模型进行事件特征类别的判断，获取事件的分类。本发明提升了事件的识别精度，降低了漏报率和误报率，及时准确地发现入侵事件。
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