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公开(公告)号：CN103986910A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410213387.9
申请日：2014-05-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于智能分析摄像机的客流统计方法，该方法包括以下步骤：获取视频序列图像，并进行灰度化处理，得到相应的灰度图像；设定图像检测区域，并对图像检测区域在统计方向上设置触发计数的标识线；确定视频序列图像中运动目标位置区域；对运动目标区域进行目标检测，对于识别得到的目标，存储其位置信息；对检测得到的目标进行运动预测和跟踪，并根据目标运动轨迹和标识线触发进行客流量的统计。本发明还公开了一种基于智能分析摄像机的客流统计系统。本发明通过机器学习训练得到分类器来检测目标，有效地解决了识别率低及漏检、误检等问题，并且运算开销较小，可以满足实时性的需要，适用于各种场景下的客流量统计应用。
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公开(公告)号：CN102915433A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210339564.9
申请日：2012-09-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 江苏中科智能工程有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于交通视频监控环境中基于字符组合的车牌定位和识别方法，该方法包括以下步骤：对图像进行预处理及二值化；标注连通分量形成备选字符集合；根据标准车牌中字符的排列方式，分析连通分量之间的空间关系；推断车牌的具体位置，同时得到各个字符区域；对字符进行识别。本发明具有精确度高、鲁棒性强、约束条件较少等优点，特别是在完成车牌定位的同时也准确完成了字符区域的分割。由于利用了车牌字符特有的排列方式特征，对外界的复杂环境具有很好的适应性，且不必要求车牌目标在图像中占明显位置和较大的比例，因此本发明非常适合用于城市道路交通视频监控系统中。
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公开(公告)号：CN102867416A
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201210340153.1
申请日：2012-09-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 江苏中科智能工程有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆部位特征的车辆检测与跟踪方法，该方法包括以下步骤：定位视频序列中所有的车牌位置；定位视频序列中所有的车辆尾灯位置；通过组合车辆部位构建车辆模型，从而获取车辆位置；对车辆进行跟踪从而获取车辆的运动轨迹。本发明具有易于实现、鲁棒性强、精确度高、实时性强等优点，可以用于电子警察系统中的上层智能交通服务，如车流量统计、车辆违章检测以及治安卡口等服务。
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公开(公告)号：CN119739982A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411794715.9
申请日：2024-12-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于图注意力机制的行人轨迹预测方法和装置。所述行人轨迹预测方法包括：获取交通数据并且执行数据预处理以获得行人数据；将所述行人数据依次经过自注意力层和长短期记忆网络以生成时空变量；将所述时空变量输入图注意力网络以生成并输出具有社交信息的行人数据；利用所述行人数据生成具有环境信息的空间特征；以及利用所述具有社交信息的行人数据和所述具有环境信息的空间特征生成预测的行人轨迹。
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公开(公告)号：CN115830375B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202211494418.3
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供一种点云分类方法及装置，其中方法包括：对原始点云数据进行特征提取，得到原始点云数据的局部特征；将局部特征分别输入第一处理分支与第二处理分支，得到局部特征的高频特征与低频特征；对高频特征与低频特征进行处理得到目标特征并输入分类器，得到原始点云数据的分类结果。本发明提供的点云分类方法及装置，通过在获取原始点云数据的局部特征之后，将获取的局部特征采用两个并行分支进行高频特征与低频特征的提取，并将获取的高频特征与低频特征拼接后的目标特征用于点云分类，降低了计算的复杂度。在提取低频特征时，基于向量注意力处理，可以建立点云坐标之间的长距离依赖关系，进一步降低后续分类的复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117681893A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410148923.5
申请日：2024-02-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种面向矿区场景的自动驾驶数据构建方法和装置，应用于自动驾驶技术领域。该方法包括：在满足预设触发条件的情况下，采集矿区场景的第一数据，所述第一数据包括以下至少一项：困难感知场景数据、异常分布数据、稀缺类数据；对所述第一数据进行目标处理，得到第二数据，所述目标处理包括无效数据过滤处理、数据切分处理、时间同步处理以及数据解析处理；确定所述第二数据的类别标签，并将添加了类别标签的所述第二数据确定为有效自动驾驶数据；其中，所述类别标签包括场景标签、障碍物标签以及环境标签。
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公开(公告)号：CN117681892A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410148918.4
申请日：2024-02-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种面向矿区场景的自动驾驶数据选择方法和装置，应用于自动化驾驶技术领域。该方法包括：根据数据选择元素库获取第一训练数据，第一训练数据包括数据选择元素库中所有元素类别下的元素；基于第一训练数据对矿区感知模型进行训练，并通过评测矿区感知模型在各个场景下感知结果的准确度，确定矿区感知模型的困难感知场景；根据数据选择元素库获取困难感知场景下的第二训练数据，并基于第二训练数据对矿区感知模型进行训练。
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公开(公告)号：CN117593723A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311432831.1
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06T3/4038 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种矿区障碍物检测方法及系统，方法包括：基于连续的车辆位置信息和连续的车辆单帧三维语义点云数据，构建局部语义点云地图；基于矿区障碍物数据，构建局部矿区障碍物地图；基于局部语义点云地图、局部矿区障碍物地图和车辆当前位置信息，获取车辆前方矿区障碍物的信息。所述系统执行所述方法。本发明通过对视觉图像数据的矿区障碍物语义信息与三维点云数据进行融合，构建车辆单帧三维语义点云数据，并基于此构建局部语义点云地图，再利用矿区障碍物数据构建局部矿区障碍物地图，同时结合车辆当前位置信息对车辆前方的矿区障碍物所属类别以及矿区障碍物数据进行检测，实现对各类别矿区障碍物位置、边界和高度信息的实时精准检测。
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公开(公告)号：CN117593715A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311656207.X
申请日：2023-12-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，提供一种用于矿车无人驾驶的矿区落石检测方法，方法包括：获取视图图像以及点云数据，并将点云数据投影到视图图像中，得到点云投影视图，视图图像和点云数据是针对同一待检测空间采集得到的；基于视图图像的图像特征，确定待检测空间中的初始目标的视图检测数据，并基于视图检测数据，从点云投影视图中得到初始目标对应的目标点云数据；基于目标点云数据以及视图检测数据，得到待检测空间的目标检测结果。本发明提供的方法，实现了在平面维度上的目标检测结果的基础上，结合目标检测结果局部稠密的点云数据，得到更精准的检测结果，尤其提升了在检测环境复杂的场景下针对小尺寸的检测结果的精确性。
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公开(公告)号：CN117445875A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311368948.8
申请日：2023-10-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶矿车制动控制方法及装置，该无人驾驶矿车制动控制方法包括：在基于俯仰角数据和预定坡度阈值确定无人驾驶矿车处于下坡状态的情况下，获取无人驾驶矿车的车载质量信息、变速器当前档位和实时速度；基于实时速度和预设速度，获取无人驾驶矿车的速度误差和加速度；根据车载质量信息和加速度获取无人驾驶矿车的目标制动力，基于目标制动力和无人驾驶矿车的缓速器的各个档位分别对应的制动力阈值，确定缓速器的目标档位；将目标档位的档位信号发送至缓速器，以便缓速器根据档位信号调整档位至目标档位。本发明所述方法不仅可以实现无人驾驶矿车的制动力的自动调节，而且可以提高无人驾驶矿车的制动性能。
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