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公开(公告)号：CN104123843B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410361120.4
申请日：2014-07-25
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G08G1/017
摘要： 本发明公开了一种非法营运车辆的检测系统和方法，所述系统包括中心管理单元和多个现场检测设备，其中：现场检测设备安装在城市道路附近，用于采集待检测车辆的车牌图像，基于车牌图像识别得到待检测车辆的车牌信息，并将车牌信息发送给中心管理单元；中心管理单元与现场检测设备进行通信，用于根据现场检测设备发送的车牌信息获得与检测车辆关联的手机号码以及该手机号码当前所处的位置，并根据待检测车辆的位置和手机号码当前所处的位置判断待检测车辆是否为非法营运车辆。本发明结合视频检测和手机信令分析技术实现了非法营运车辆的检测，不需要额外增加设备，也不需要人为参与，所采用的技术和设备都比较成熟，易于实施，而且成本代价低。
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公开(公告)号：CN103065208B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201310037281.3
申请日：2013-01-30
申请人： 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心 , 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06Q10/04
摘要： 本发明提出的一种虚实互动的交通疏散控制方案优化系统，包括数据库、模型库、实际交通系统、虚拟交通系统、决策支持平台和疏散方案库。虚拟交通系统与实际交通系统进行交互同步，实现对交通疏散环境的“平行”描述，决策支持平台包括疏散场景生成、天气场景生成、疏散方案生成和疏散结果评价四个模块，完成大型活动期间的交通疏散实验功能，生成正常和异常天气条件下的交通疏散场景，并对疏散方案效果进行评价。该优化系统通过虚拟系统和实际系统之间的交互，为交通疏散过程提供决策支持。
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公开(公告)号：CN104900063A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510345977.1
申请日：2015-06-19
申请人： 中国科学院自动化研究所
CPC分类号： G08G1/0125 , G06N3/0481
摘要： 本发明公开一种短程行驶时间预测方法，包括以下步骤：步骤S1：利用交通数据采集装置进行数据采集并对采集的数据采用归一化方法进行预处理；步骤S2：应用预处理好的数据，训练堆叠自编码器深度网络，得到最优网络结构和对应参数，生成最优堆叠自编码器深度网络；步骤S3：调用训练好的最优堆叠自编码器深度网络预测车辆短程行驶时间。本发明能够深度挖掘输入变量之间的非线性关系和其它内在特征，预测精度高，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN113626406B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110779142.2
申请日：2021-07-09
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明提供一种基于工地、建筑和构件关系模型的信息获取方法和装置，其中方法包括：接收查询请求；从内存数据结构层中获取所述查询请求对应的目标信息；返回所述目标信息；其中，所述内存数据结构层包括工地集合、建筑集合和构件列表，所述工地集合用于存储工地对象，每一工地对象均对应一个建筑集合，所述建筑集合用于存储对应工地对象中的建筑对象，每一建筑对象均对应一个构件列表，所述构件列表用于存储构建对应建筑对象的构件对象，解决了构件生产的工厂端和施工工地端的信息不统一的问题，支持构件生产工厂按需组织构件的生产，减少产品库存的积压。
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公开(公告)号：CN112884768B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110337787.0
申请日：2021-03-30
申请人： 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
摘要： 本发明属于3D打印领域，具体涉及一种基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置，旨在解决现有的缺陷检测方法只能检测特定的缺陷形状，且缺陷检测精度低的问题。本发明方法包括：采集三维物体在3D打印过程中的图像，作为输入图像；采用预训练的缺陷分割网络获取输入图像中各像素的类别；统计输入图像中各类别缺陷对应的像素数，并结合预获取的相机内参，计算输入图像中缺陷部位的面积；判断面积是否大于设定的阈值，若是，则启动质量监测警报，否则继续采集3D打印过程中的图像。本发明可以灵活的识别不同类别与形状的3D打印缺陷，降低了误检率，提高了缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN115064285A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210307548.5
申请日：2022-03-25
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 江西国科医药工程科技有限公司
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的中药方剂解析方法及装置，其中，方法包括：获取中药方剂的实体集合，该实体集合中包括至少一个实体；将实体集合中各个实体作为节点，根据节点之间的连接关系，得到初始节点图；对初始节点图进行矩阵化处理，得到目标矩阵；对目标矩阵进行处理，得到目标链路集合；利用目标链路集合中的各个目标链路对实体集合中的各个实体对应的节点进行调整，得到目标节点图；利用目标节点图对实体集合中的各个实体进行解析。采用本方法能够提高中药方剂解析的可靠性。
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公开(公告)号：CN113625929A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110815472.2
申请日：2021-07-19
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06F3/0484 , G06T19/20 , G06Q10/06 , G06Q10/10 , G06Q50/08
摘要： 本发明提供一种根据本发明提供的一种工业化建筑进度管理方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：接收构件任务提交请求；对所述构件任务提交请求进行校验，若校验通过则更新工业化建筑任务序列中目标构件任务的实际任务信息，以及所述目标构件任务的下游构件任务的预计任务信息，所述目标构件任务为所述构件任务提交请求所指示的所述工业化建筑任务序列中的构件任务；所述工业化建筑任务序列中各构件的构件任务是以生产、装车、运输、挂钩和吊装的顺序排列的，解决了传统的进度管理方法无法对建筑项目进行精细化管理的问题，实现了对建筑进度的实时管理，提高了实施效率。
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公开(公告)号：CN112495841A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202110154669.6
申请日：2021-02-04
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 江西国科医药工程科技有限公司
摘要： 本发明属于自动分拣领域，具体涉及了一种基于神经网络的中药分拣系统，旨在解决人工中药分拣的准确性不高及效率低的问题。本发明包括图像采集模块、重量采集模块、第一传送装置、第二传送装置、拣选装置、第一处理器、第二处理器，通过第一处理器获取图像采集模块、重量采集模块对第一传送装置上的待拣选中药进行数据采集，并通过中药类别识别模型进行识别分类，按照分类传送至对应的第二传送装置，然后通过第二处理器中的中药质量识别模型，基于第一处理器同样的输入数据进行质量检测，并基于设定阈值确定选取对象，通过拣选装置进行拣选。本发明在提高智能化程度的情况下，提高了分拣的效率，结构简单、可移植性高。
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公开(公告)号：CN111507762A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010294002.1
申请日：2020-04-15
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明属于智能交通系统领域，具体涉及了一种基于多任务共预测神经网络的城市出租车需求预测方法，旨在解决现有技术不考虑下车需求导致出租车需求预测精度达不到预期的问题。本发明包括：将城市划分为网格，连续时间离散为时间块，并将一段时期内城市出租车载客的实时数据归到各网格的各时间块内，统计上下车需求量来训练可同时预测两种需求的多任务共预测神经网络，该神经网络可用于预测未来时间段内出租车的上下车需求量。本发明将出租车需求预测问题建模为上车和下车需求的时序预测问题，同时捕捉上车和下车需求之间的差异和联系，预测精度高、泛化性能好，有助于出租车管理部门合理配置出租车资源以解决城市不同区域出租车供求不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN111421554A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010444293.8
申请日：2020-05-22
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明属于工业机器人领域、智能控制领域以及边缘计算领域，公开了一种基于边缘计算的机械臂智能控制系统、方法、装置，旨在实现对机械臂低延迟、高安全性的智能控制。其中系统包括机械臂、传感器、中心云、边缘云、边缘节点；中心云设置有算法文件库；边缘云从中心云获取对应的算法文件进行算法程序配置，基于训练数据获取控制律模型、优化后的逆运动学模型；或者基于工业现场图像构建虚拟场景三维模型；边缘节点获取传感器信息并传送给边缘云进行计算；基于部署的控制律，计算机械臂的控制量。本发明以边缘云作为核心处理平台，协同中心云和设备端，实现工厂在边缘侧进行工业机械臂的低延迟、高安全性的智能控制。
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