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公开(公告)号：CN118898905A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411398359.9
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京市智慧交通发展中心(北京市机动车调控管理事务中心) , 中国科学院自动化研究所
IPC: G08G1/01 , G08B31/00 , G06Q10/04 , G06Q50/47 , G06F16/29 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种网约车异常聚集识别与预警方法及系统，属于交通预警的技术领域，其方法包括：基于网约车运营时序数据，构建目标区域的网约车网格图像数据集，网约车网格图像数据集表征了不同时间的所有的网约车的分布情；基于网约车网格图像数据集、地铁客流时序数据和公交客流时序数据、历史环境时序数据和预设的特征提取规则，确定目标区域的特征数据集；将特征数据集输入至预设的网约车数量预测模型中，预测在目标时间段内的各个位置的网约车到达量和道路拥堵指数；将目标时间段内各个位置的网约车到达量和道路拥堵指数输入至网约车预警模型中，得到预警信息。本申请能够对网约车异常聚集行为的精准识别和有效预警。
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公开(公告)号：CN118898905B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411398359.9
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京市智慧交通发展中心(北京市机动车调控管理事务中心) , 中国科学院自动化研究所
IPC: G08G1/01 , G08B31/00 , G06Q10/04 , G06Q50/47 , G06F16/29 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种网约车异常聚集识别与预警方法及系统，属于交通预警的技术领域，其方法包括：基于网约车运营时序数据，构建目标区域的网约车网格图像数据集，网约车网格图像数据集表征了不同时间的所有的网约车的分布情；基于网约车网格图像数据集、地铁客流时序数据和公交客流时序数据、历史环境时序数据和预设的特征提取规则，确定目标区域的特征数据集；将特征数据集输入至预设的网约车数量预测模型中，预测在目标时间段内的各个位置的网约车到达量和道路拥堵指数；将目标时间段内各个位置的网约车到达量和道路拥堵指数输入至网约车预警模型中，得到预警信息。本申请能够对网约车异常聚集行为的精准识别和有效预警。
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公开(公告)号：CN118823527A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410779916.5
申请日：2024-06-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 上海人工智能创新中心
Abstract: 本发明提供一种智能网联汽车协同感知方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取车端图像数据和路端图像数据；对齐所述车端图像数据的第一前序帧和所述路端图像数据的第二前序帧；将所述时序对齐后的车端图像数据和所述时序对齐后的路端图像数据输入至预训练的协同感知模型中，获取所述协同感知模型输出的感知结果。本发明提供的智能网联汽车协同感知方法、装置及存储介质，先通过在时间上对齐车端图像数据和路端图像数据，然后采用预训练的协同感知模型获取感知结果，能够有效处理多源异构数据，并通过简单的映射矩阵实现车端和路端的高效融合，从而可以提高数据融合的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118734857A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410552569.2
申请日：2024-05-07
Applicant: 北京理工大学 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F40/30 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F40/211 , G06N3/0442 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种连贯性增强的图像段落语义描述方法，属于自然语言处理与计算机视觉技术领域。首先利用预训练的视觉模型提取图像中显著物体的特征向量。其次，在视觉信息增强中，先通过聚合层将特征向量的数量聚合为句子描述的数量，实现视觉特征向量直接和句子描述对齐，再通过投影层将特征向量投影到描述生成空间中。再次，利用融合门机制融合上一句已生成描述的语义向量和投影后的特征向量。最后，构建句子级损失和单词级损失，利用梯度下降方法更新模型参数。本发明有效提升了图像段落语义描述的连贯性，弥补了基于传统图像段落语义描述模型导致的段落文本不连贯、缺失图像细节等问题，为进一步提升图像段落语义描述系统性能提供了指导和参考。
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公开(公告)号：CN117636488B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202311543025.1
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/70 , G06V10/62 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供一种多模态融合的学习能力评估方法、装置及电子设备，所述方法包括：采集待评估学习者在学习过程中的多模态信息，所述多模态信息包括：眼部信息、面部信息、动作信息和生理信息；基于所述多模态信息，采用识别模型识别得到所述待评估学习者在学习过程中的学习状态信息，所述学习状态信息包括以下至少一项：动作状态、情绪状态、专注状态和知识点学习轨迹；所述识别模型的训练样本是对多组学习者在各自的学习过程中产生的多模态信息基于预设采样频率进行滑窗采样得到；基于所述学习状态信息和所述待评估学习者在所述学习过程中学习的学习内容，确定所述待评估学习者的认知负荷和/或认知迁移，可提高学习能力评估的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114119932A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111199977.7
申请日：2021-10-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种VR教学方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，方法包括在检测到学习者通过VR学习课程进行学习时，采集所述学习者的学习过程数据；对所述学习过程数据进行学情类别分析，得到所述学习者的学情信息，所述学情信息用于智能导学。本发明通过获得学习者的学习过程数据，以分析学习者的学习过程，从而对学习者实现精确个性化的学习测评和教学指导，进而提高学习者的学习体验，最终提高VR教学的智能化水平。
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公开(公告)号：CN113837538A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110950807.1
申请日：2021-08-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种工业化建筑业务管理服务器及其管理方法，通过对应的操作功能接口，可以实现对工业化建筑业务的工地信息、建筑信息、构件信息、建筑任务的进度信息、建筑任务的提交信息以及再指派信息、账户信息以及权限信息的自动化管理，大大提升了信息的管理效率，解决了现有技术中通过人工手写的方式记录相关信息导致的效率低下的问题。而且，通过工业化建筑业务管理服务器，可以实现对建筑任务的进度跟踪，提升了对建筑任务的监管能力。
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公开(公告)号：CN109087528A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811032151.X
申请日：2018-09-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于城市交通技术领域，旨在解决现有网约车因缺乏有效的停车诱导方法，而导致网约车在接送乘客过程中产生很多无效里程的问题。为此，本发明提供了一种网约车停车诱导方法、平台及系统，该方法包括：获取网约车的停车诱导请求信息；获取当前时刻之前各个区域的网约车需求量和当前时刻之前各个区域的网约车空闲量；根据当前时刻之前各个区域的网约车需求量和当前时刻之前各个区域的网约车空闲量计算当前时刻之后预设时段内各个区域的网约车供需比例；将当前时刻之后预设时段内各个区域的网约车供需比例传输给网约车以供网约车选择停车区域。能够使网约车在接单后及时地接到乘客，减少了无效里程，进而提高了网约车的工作效率。
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公开(公告)号：CN105138765A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510518249.6
申请日：2015-08-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供的一种基于Docker的人工交通系统大规模计算实验方法，包括：获取Docker基础镜像；将人工交通系统计算实验引擎封装在所述Docker基础镜像中得到所述人工交通系统计算实验引擎的镜像；利用计算实验设计器设计计算实验，并存储到数据服务中；从所述数据服务中获取所述计算实验，并进行部署和管理。本发明可以利用PaaS平台运行人工交通系统的计算实验，并在大规模进行实验时，显著减少实验时间和降低成本。
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公开(公告)号：CN103646187A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310741928.0
申请日：2013-12-27
Applicant: 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
Abstract: 本发明公开了一种统计周期内车辆出行路线及OD矩阵获取方法，该方法包括以下步骤：划分某路网区域中的交通小区及道路；在每段路或合并路段后的出口或入口处放置车辆检测设备，以检测行驶车辆的唯一标识；在统计周期内，利用车辆检测设备不间断地采集道路上行驶的车辆的信息，并将其存储到后台数据库中；提取每辆车在该统计周期内的时间和位置数据，获取该车辆在该统计周期内的路径信息并进行存储；根据所述路径信息获取该车辆的初始地和目的地所处的交通小区，综合考虑所有车辆的起讫点，从而得到统计周期内的OD矩阵。本发明以车辆标识为依据，通过各种数据挖掘与融合方法和先进的计算机实时处理技术，动态地获取和更新车辆出行路线及OD矩阵。
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