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公开(公告)号：CN116400651A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310269324.4
申请日：2023-03-15
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明提供一种智慧工厂数字孪生平台的多AGV协同调度方法及装置，所述方法包括：接收每个AGV发送的状态信息和车间的环境信息；基于状态信息和环境信息，确定交通拥堵系数；基于交通拥堵指数，向目标AGV发送充电指令或避让指令。本发明提供的智慧工厂数字孪生平台的多AGV协同调度方法，实时接收每个AGV发送的状态信息和车间的环境信息，来确定车间当前的拥堵程度，从而根据拥堵程度向AGV发送充电指令或避让指令，指示AGV前往充电站充电，或者调整路线或速度进行避让，实现了多AGV的协同调度，充分考虑到了调度过程中可能出现的电量不足或发生冲突的问题，极大地提高生产车间中AGV集群的工作效率。
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公开(公告)号：CN112884768A
公开(公告)日：2021-06-01
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：CN103473801B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201310451508.9
申请日：2013-09-27
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明公开了一种虚拟人脸表情编辑方法，包括离线过程和在线过程，离线过程包括：步骤1，利用人脸正面照片生成用户的虚拟三维人脸模型；步骤2，对运动捕捉数据进行解耦，分离姿态与表情；步骤3，构建人脸子空间关联模型；在线过程包括步骤：步骤4，对从单摄像头中捕捉到的视频图像进行视频分析，使用主动外观模型跟踪头部的三维空间位置与朝向以及视频中的主要面部特征，自动地将这些特征转换为两个部分的控制参数；步骤5，将噪声大分辨率低的表情控制参数用解耦后的运动捕捉数据进行动态数据滤波，滤波后的信号输入人脸子空间关联模型中，计算得到全局表情，最后通过将全局表情赋予离线过程生成的虚拟三维人脸，实现虚拟人脸的表情编辑。
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公开(公告)号：CN104134217A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410366737.5
申请日：2014-07-29
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种视频中显著物体的分割方法，包括：步骤1，利用超像素计算视频序列中每一帧的静态显著性得到静态显著图；步骤2，利用超像素计算视频序列中每前后两帧的光流计算每一帧的动态显著性得到动态显著图；步骤3，对静态显著图和动态显著性进行融合处理得到动静态显著图；步骤4，计算视频序列中每一帧的“类物体性”图；步骤5，计算视频序列的时空“过分割”，并将静态显著值、动态显著值和“类物体性”值分别映射到视频的时空“过分割”上；步骤6，建立关于显著性、“类物体性”以及持续性的分割能量函数，在时空“过分割”即超体素级别对每一视频帧采用迭代的“图割”来优化该能量函数对每一帧进行二元分割，得到显著的前景物体。
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公开(公告)号：CN103310204A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310267907.X
申请日：2013-06-28
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明公开了一种基于在线增量主成分分析的特征与模型互匹配人脸跟踪方法，该方法包括以下步骤：对多幅人脸图像进行离线建模，得到模型匹配(CLM)模型A；对待跟踪人脸视频中的每一帧进行关键点检测，所有关键点的集合及其鲁棒描述子组合为关键点模型B；基于所述关键点模型B对所述待跟踪人脸视频中的每一帧进行关键点匹配，获得每一帧人脸图像中初始的人脸姿态参数组；利用模型A对待跟踪人脸视频进行CLM人脸跟踪；基于初始人脸姿态参数组和初次跟踪结果进行再跟踪；更新模型A并重复上述步骤，得到最终的人脸跟踪结果。本发明解决了在进行CLM人脸跟踪时，由于目标图像中相邻帧间变化大时出现的跟踪丢失的问题，从而提高了跟踪的精准度。
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公开(公告)号：CN101770649A
公开(公告)日：2010-07-07
申请号：CN200810246746.5
申请日：2008-12-30
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06T11/00
摘要： 本发明提出人脸图像自动合成方法，用户输入两幅人脸源图像、目标图像和要编辑区域的语义信息，模型匹配模块利用主动外观模型对图像进行自动搜索，提供人脸图像人脸的形状信息和纹理信息；然后利用模型特征点对两幅人脸图像进行形状对齐，使用薄板样条形变把源图像编辑区域的形状对齐到目标图像中对应的区域中；用特征合成模块对源图像和目标图像的对齐后的形状信息和纹理信息进行特征合成，自动生成合成图像；利用遮挡处理模块对合成图像进行去遮挡处理，把源图像的被遮挡区域分割、匹配、最后无缝地融合到目标图像中。与传统的人脸合成不同在于，融合了两幅图像的特征区域，解决了由于目标图像中部分人脸被物体遮挡而导致的图像失真问题。
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公开(公告)号：CN115421448A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210887855.5
申请日：2022-07-26
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G05B19/418 , G06Q10/08 , G06Q10/04 , G06N3/12
摘要： 本发明涉及路线规划技术领域，提供一种AGV拣货路径规划方法及系统，摒弃了现有AGV针对单一种类的货物执行分拣任务的工作模式，而是针对一个订单中的多种货物依次进行分拣，如此可以提高货物的分拣效率，缩短AGV的行驶路程。而且，AGV在执行完成一个订单后的停放位置并非是停车区，而是前一订单中的首次拣货位置本，可以提高AGV的工作效率，节约重回停车区导致的时间成本和电耗成。此外，结合各备选路径的路径长度、路径转角以及路径拐点个数，建立TSP模型，并以遗传算法对TSP模型进行求解的方式确定各备选路径中的全局规划路径，相比于现有的A*算法，其搜索效率大大提升，可以提升路径规划效率，提高货物的分拣效率。
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公开(公告)号：CN101770649B
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN200810246746.5
申请日：2008-12-30
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06T11/00
摘要： 本发明提出人脸图像自动合成方法，用户输入两幅人脸源图像、目标图像和要编辑区域的语义信息，模型匹配模块利用主动外观模型对图像进行自动搜索，提供人脸图像人脸的形状信息和纹理信息；然后利用模型特征点对两幅人脸图像进行形状对齐，使用薄板样条形变把源图像编辑区域的形状对齐到目标图像中对应的区域中；用特征合成模块对源图像和目标图像的对齐后的形状信息和纹理信息进行特征合成，自动生成合成图像；利用遮挡处理模块对合成图像进行去遮挡处理，把源图像的被遮挡区域分割、匹配、最后无缝地融合到目标图像中。与传统的人脸合成不同在于，融合了两幅图像的特征区域，解决了由于目标图像中部分人脸被物体遮挡而导致的图像失真问题。
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公开(公告)号：CN100545871C
公开(公告)日：2009-09-30
申请号：CN200610078215.0
申请日：2006-05-12
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06T17/00
摘要： 本发明为一种直接传递三维模型姿态的方法，涉及计算机图形技术，可直接将源三维模型的姿态传递给目标三维模型。首先，用户指定源/目标模型特征对应锚点，然后由对应算法自动建立源和目标三角形的对应关系；接着，三角形面片被旋转和平移以生成一个临时网格，该网格提取了参考目标网格的刚性成分，而同时又尽可能地保留了源网格的姿态信息；然后把临时网格中的面片依照预定义的拉普拉斯微分约束重新进行排列，拼接生成有意义的三维模型。本发明方法解决了单个三维模型之间的姿态传递，无论是总体的骨架结构还是精细的皮肤形变；帮助三维动画师高效快速地利用已有的三维模型库来制作具有复杂姿态的三维模型，而无需从零开始或者费时地反复手动调节。
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公开(公告)号：CN101470894A
公开(公告)日：2009-07-01
申请号：CN200710304227.5
申请日：2007-12-26
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明为用于实时分割三维网格模型的笔划式交互方法。用户通过直观的笔划交互接口对三维网格模型执行分割操作；首先用基于角度的特征感知尺度获得离散微分几何特征，并采用扩散算法对三维网格模型进行分割操作；然后分别基于凸包特征和视在角度特征，用两种快速的拓扑不变且几何不变的边界调整算法生成自然的网格分割边界。用户可轻易地分割3D模型，而无须很多时间或者技巧。本发明提出两个特征感知尺度分割模型，这些尺度具有清晰的物理意义且反映了离散微分几何特征，此外，分别基于凸包特征和视在角度特征，提出两种快速的拓扑不变且几何不变的边界调整算法。与现有技术分割方法相比，本发明可轻松地在一个交互中实现多级分割。
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