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公开(公告)号：CN115147692A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210652975.7
申请日：2022-06-08
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明提供一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：基于待检测的点云数据确定前景图和俯视图；对所述前景图进行特征提取，得到所述点云数据的语义特征；对所述俯视图进行二维网格划分，并基于划分所得的二维网格确定所述点云数据的几何特征；基于所述点云数据的语义特征和几何特征，进行目标检测。本发明提供的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，融合了点云数据的语义特征和几何特征，补充了丰富的特征信息，提高了目标检测的精度和准确率。
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公开(公告)号：CN109977997A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910113339.5
申请日：2019-02-13
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 青岛智能产业技术研究院
摘要： 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于卷积神经网络快速鲁棒的图像目标检测与分割方法，旨在解决图像目标检测与分割精度低、效率差的问题。本发明方法包括：采用深层卷积神经网络将获取的待处理图像生成多尺度特征图组；进行迭代反馈融合，获得融合特征图组；基于融合特征图组中各特征之间的互补关系，获取多个包围框以及包围框在待处理图像上的位置；根据前景概率、条件类别概率计算包围框属于各个类别的后验概率并调整包围框；依据包围框在待处理图像上的位置，进行待处理图像的目标检测与分割。本发明方法具有较强的特征表达能力，可以克服复杂环境下目标存在的巨大差异性，具有较高的处理速度，并准确得到检测与分割结果。
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公开(公告)号：CN115661279A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211146450.2
申请日：2022-09-20
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 本发明提供一种虚拟图像生成模型的训练方法、装置、设备及介质，方法包括：从标准模板图库中选定需要生成虚拟图像的标准模板图，从标准模板图对应的数据集中抽取真实图像；基于真实图像，生成真实图像对应的第一噪声图；合并标准模板图和第一噪声图，得到合并图像；将合并图像输入至预先设置的生成器网络中，得到生成器网络输出的候选图像；将第一图像对和第二图像对输入至预先设置的判别器网络，以由判别器网络对抗训练生成器网络，得到训练后的生成器网络，作为虚拟图像生成模型；其中，第一图像对包括合并图像和真实图像，第二图像对包括合并图像和候选图像。通过生成对抗网络训练得到虚拟图像生成模型，提高了其生成虚拟图像的真实性。
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公开(公告)号：CN113177903B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110473698.9
申请日：2021-04-29
申请人： 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明属于点云融合领域，具体涉及了一种前景点云和背景点云的融合方法、系统及设备，旨在解决三维感知中前景点云对象与真实背景融合的不合理性以及数据样本多样性不足、人工重复工作、数据集生成和标注效率低的问题。本发明包括：将背景点云划分为二维网格；提取非空区域底面中心点坐标、高度平均值、最大值及最小值，建立二维网格特征图和非空区域指示图；构建非空区域δ圆形邻域，建立平坦位置指示图；生成待放置前景目标的尺寸缩放比例、位置偏移及多个角度值，遍历搜索构建每一种放置情况下的有向矩形邻域；放置前景物体，并进行前背景点云融合。本发明前景点云对象与点云背景融合合理，大幅降低人工重复工作，提高数据集生成及标注的效率。
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公开(公告)号：CN109977997B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910113339.5
申请日：2019-02-13
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 青岛智能产业技术研究院
摘要： 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于卷积神经网络快速鲁棒的图像目标检测与分割方法，旨在解决图像目标检测与分割精度低、效率差的问题。本发明方法包括：采用深层卷积神经网络将获取的待处理图像生成多尺度特征图组；进行迭代反馈融合，获得融合特征图组；基于融合特征图组中各特征之间的互补关系，获取多个包围框以及包围框在待处理图像上的位置；根据前景概率、条件类别概率计算包围框属于各个类别的后验概率并调整包围框；依据包围框在待处理图像上的位置，进行待处理图像的目标检测与分割。本发明方法具有较强的特征表达能力，可以克服复杂环境下目标存在的巨大差异性，具有较高的处理速度，并准确得到检测与分割结果。
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公开(公告)号：CN114492829A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111506144.0
申请日：2021-12-10
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G06N20/00 , G06F16/22 , G06F16/2455
摘要： 本发明提供的一种基于联邦学习场景的训练参与方的选择方法及装置，基于数据类别和数据量对数据集进行划分，得到联邦学习场景下每个客户端数据；基于客户端数据对全局模型进行训练，若当前训练轮次小于预设的最大训练轮次，基于线性拟合方法对每个客户端数据进行计算，在客户端中确定当前训练轮次的候选参与方列表；获取当前训练轮次的训练参与方的预设数目；预设数目小于客户端的总数；根据预设数目在当前训练轮次的候选参与方列表中确定当前训练轮次的训练参与方。该方法可以有效降低模型训练过程的通信开销，通过充分利用客户端的信息，选择更优的训练参与方参与本轮次的训练，使模型的训练可以达到更好的效果。
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公开(公告)号：CN113176557A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110472858.8
申请日：2021-04-29
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G01S7/497
摘要： 本发明属于激光雷达模拟领域，具体涉及了一种基于投影的虚拟激光雷达在线模拟方法，旨在解决现有技术中虚拟激光雷达模拟处理流程繁琐以及无法集成到已有深度学习训练流程的问题。本发明包括：设置虚拟激光雷达参数和相机内外参数；利用相机内外参数建立虚拟激光雷达等效投影平面；对待扫描目标提取表面点云坐标信息；利用相机内外参数将待扫描目标表面点云投影至激光雷达等效投影平面；根据激光雷达线束和待扫描目标在等效投影平面上的投影点，确定可被激光雷达扫描到的物体表面点信息，完成虚拟激光雷达在线模拟。本发明虚拟激光雷达模拟处理流程简单，并且可以集成到已有深度学习训练流程。
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公开(公告)号：CN112966305A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110313019.1
申请日：2021-03-24
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区块链的信息传递方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：提取传递信息的摘要，并对传递信息的摘要进行加密，得到第一数字签名；将传递信息、传递信息的摘要以及第一数字签名发送至区块链上的信息接收节点，以使信息接收节点在对传递信息的摘要进行验证通过后，解析传递信息，并将解析后的传递信息保存至区块链上；传递信息的摘要是基于第一数字签名进行验证的。本发明基于第一数字签名对传递信息的摘要进行验证，确认传递信息是否被非法篡改，在验证通过后，信息接收节点再使用传递消息，从而可以保证在信息接收节点上使用传递消息的数据隐私安全，实现信息发送节点与信息接收节点之间的联邦可验证通信。
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公开(公告)号：CN113176557B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110472858.8
申请日：2021-04-29
申请人： 中国科学院自动化研究所
IPC分类号： G01S7/497
摘要： 本发明属于激光雷达模拟领域，具体涉及了一种基于投影的虚拟激光雷达在线模拟方法，旨在解决现有技术中虚拟激光雷达模拟处理流程繁琐以及无法集成到已有深度学习训练流程的问题。本发明包括：设置虚拟激光雷达参数和相机内外参数；利用相机内外参数建立虚拟激光雷达等效投影平面；对待扫描目标提取表面点云坐标信息；利用相机内外参数将待扫描目标表面点云投影至激光雷达等效投影平面；根据激光雷达线束和待扫描目标在等效投影平面上的投影点，确定可被激光雷达扫描到的物体表面点信息，完成虚拟激光雷达在线模拟。本发明虚拟激光雷达模拟处理流程简单，并且可以集成到已有深度学习训练流程。
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公开(公告)号：CN112966305B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110313019.1
申请日：2021-03-24
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区块链的信息传递方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：提取传递信息的摘要，并对传递信息的摘要进行加密，得到第一数字签名；将传递信息、传递信息的摘要以及第一数字签名发送至区块链上的信息接收节点，以使信息接收节点在对传递信息的摘要进行验证通过后，解析传递信息，并将解析后的传递信息保存至区块链上；传递信息的摘要是基于第一数字签名进行验证的。本发明基于第一数字签名对传递信息的摘要进行验证，确认传递信息是否被非法篡改，在验证通过后，信息接收节点再使用传递消息，从而可以保证在信息接收节点上使用传递消息的数据隐私安全，实现信息发送节点与信息接收节点之间的联邦可验证通信。
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