-
公开(公告)号：CN118504816A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410507937.1
申请日：2024-04-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06Q10/063
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的反应式规划方法，包括：设计再规划逻辑，包括多步逻辑和三跳逻辑，分多个步骤逐步分析各个因素对完成任务目标的影响，并链式更新当前计划；每一步中都采用原因分析逻辑、结论推导逻辑和计划调整逻辑的推理逻辑；设计再规划提示词；接收用户命令，根据用户指令生成初始化计划，存储初始化计划，并记录当前计划的计划进展信息；通过机器人检测并捕捉环境变化信息，根据环境变化信息、计划进展信息、用户指令、再规划提示词和再规划逻辑，进行计划的迭代更新。本发明还提供一种基于大语言模型的反应式规划系统、存储介质及电子设备。借此，本发明能够实现低成本、高准确率和高泛化性的机器人反应式规划。
-
公开(公告)号：CN115457266A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211029515.5
申请日：2022-08-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于注意力机制的高分辨率实时自动绿幕抠像方法和系统，包括：通过深度学习的方法，结合特征提取模型和注意力机制去除人工调节的参与，实现自动化处理。通过采用轻量级编码器模型和先在低分辨率下进行绿幕抠像再通过高分辨率处理模块恢复原始分辨率的方法来实现。为了达到更加精细的抠像效果，采用跳跃连接的方式来缓解低级特征丢失的现象。并通过采用专门的绿幕抠像数据集来进行网络模型的训练，使得特征提取模块同样学习去除绿色溢出的相关特征。
-
公开(公告)号：CN115081522A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210667277.4
申请日：2022-06-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/62 , G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于多模态感知的环境状态判别方法，包括：获取智能机器人于当前环境下，多个模态对应的模态信息；提取每种该模态信息的特征向量；将所有该特征向量进行特征融合，生成多模融合隐变量；通过该多模融合隐向量进行谓词映射，得到当前环境的环境状态表示。本发明还提出一种基于多模态感知的环境状态判别系统，以及一种用于执行基于多模态感知的环境状态判别的数据处理装置。
-
公开(公告)号：CN112907969B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110143302.4
申请日：2021-02-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种预测道路交通流量的方法和系统，该方法利用道路交通流量仿真模型预测道路交通流量，道路交通流量仿真模型包括多头注意力层和基于LSTM的时空处理层，其中多头注意力层用于整合空间上其他路段的隐层状态信息，基于LSTM的时空处理层用于有效的理解当前交通流的时空间状态以准确地反映出目前空间上的交通状态。通过使用本发明的方法和系统能够对交通流变化做出准确预测。
-
公开(公告)号：CN110674841B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910780696.7
申请日：2019-08-22
Applicant: 中国石油天然气集团有限公司 , 中国石油集团测井有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类算法的测井曲线识别方法，属于测井曲线识别领域。基于聚类算法的测井曲线识别方法，首先利用主成分分析法对测井曲线进行降维将测井曲线反映出的信息进行简化，使用少数几个相互独立互不相关的综合指标代替，达到有限的几个指标能够尽量充分反映原来多指标信息；将机器学习思想与K聚类分析法相结合，构建KNN网络，并将标定好的分层信息作为机器学习中训练数据的数据标签，能够更好地引导K均值聚类问题寻找到聚类中心，得到真实有效的聚类结果；本发明的识别方法，无需对曲线数据进行归一化操作，在很大程度上降低了程序运算的时间复杂度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112907969A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110143302.4
申请日：2021-02-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种预测道路交通流量的方法和系统，该方法利用道路交通流量仿真模型预测道路交通流量，道路交通流量仿真模型包括多头注意力层和基于LSTM的时空处理层，其中多头注意力层用于整合空间上其他路段的隐层状态信息，基于LSTM的时空处理层用于有效的理解当前交通流的时空间状态以准确地反映出目前空间上的交通状态。通过使用本发明的方法和系统能够对交通流变化做出准确预测。
-
公开(公告)号：CN109840935A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201711319267.7
申请日：2017-12-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度采集设备的波浪重建方法和系统，包括：采集流体表面的原始深度数据以及RGB图像数据；根据该RGB图像数据中的梯度信息对该原始深度数据进行修复，得到完整深度数据；通过追踪该RGB图像数据，得到流体表面的高频速度场，同时根据该完整深度数据，提取流体表面的低频速度场，并通过融合该高频速度场和该低频速度场，建立波浪速度场；根据该波浪速度场，驱动该高度场运动，并通过计算下一帧高度场的信息，以实现连续运动的流体波浪重建。本发明联合物理模型与采集的多源真实数据，可更加真实且快速的还原流体表面及其细节信息。
-
公开(公告)号：CN104777908B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510184051.9
申请日：2015-04-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F3/01 , H04N21/472 , H04N21/422
Abstract: 本发明提供了一种用于多人同步定位的装置，包括数据采集模块和同步定位模块，其中，所述数据采集模块，包括至少两类分布式布置的传感器，用于采集关于用户的原始信息，其中，第一类传感器用于采集所述用户的动作信息，第二类传感器用于采集带有用户身份标注的信息；所述同步定位模块，用于接收来自所述数据采集模块的所述原始信息，并按照用户身份关系对其进行分类。本发明相应地提供了一种用于多人同步定位的方法。本发明的技术方案可以在群体交互的情况下，进行大范围、多种类的数据采集，增加允许参与交互的用户数量；实现多人同步定位，进而满足分别响应来自不同用户的交互指令的要求。
-
公开(公告)号：CN107545583A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710719269.9
申请日：2017-08-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的目标跟踪加速方法和系统，包括：获取具有待跟踪目标的图像信息，在图像信息中的目标候选区域提取特征向量，生成训练数据，训练高斯混合模型，使用高斯混合模型对特征向量的置信水平进行评估，得到特征向量的第一置信水平，同时根据当前所使用的观察模型对特征向量的置信水平进行评估，得到特征向量的第二置信水平；通过比较第一置信水平与第二置信水平，对观察模型或高斯混合模型进行更新。本发明通过高斯混合模型对特征向量进行置信水平评估，以减少对观察模型进行不必要的更新，达到提高视频跟踪算法实时跟踪的速度的目的。
-
公开(公告)号：CN102831628B
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201210228113.8
申请日：2012-07-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明提供了用于更新动态场景的Voronoi图的方法。该方法根据场景变化，确定要执行的基本更新操作序列；然后，对于基本更新操作序列中的每个操作，确定该操作的局部更新范围并对Voronoi图进行更新。每次操作的局部更新范围仅包括该操作能够影响到的Voronoi区域，所以，更新会被限定在一个很小的范围内。针对场景的变化进行局部更新，插入和删除一个基点的效率很高，能够达到毫秒级，其他变化都可以用一次删除紧接一次重新插入实现，速度也会非常快，能够满足实时交互的速度要求。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
142
records
(took 0.036 seconds)
