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特許ポートフォリオ | 株式会社計数技研

INTELLECTUAL PROPERTY

专利组合

计数技研从将人的动作映射到机器人上的技术起步,逐步将研发领域扩展至用于计数和监控的 AI 图像处理技术,以及能够跟随人员行驶的自动搬运机器人。我们将每一个重要的技术发展阶段都以专利的形式予以保留。本页面按照技术领域,对目前仍在有效期内的专利进行了汇总。

株式会社计数技研 / KEISUUGIKEN CORPORATION

16项

日本国内专利权
(有效)

6项

海外专利权
(美国、中国)

4项

正在申请中
(审查进行中)

2044年

最晚
专利权到期年份

【权利期限】

从申请到到期,共有16条为期20年的专利期限带

每一条色带代表一项专利权。左端为申请日,右端为到期日。纵向的朱红色线条表示当前时间。点击色带可跳转至该专利的技术概要。

201520202025 203020352040 2045

5892531链接序列映射

6529039链接序列映射

6347335位置关系获取装置

6703679计数装置

6671672对话装置

6742623监控装置

6959682图像合成装置

7044426图像合成装置

7152821移动物体・控制方法

7481029移动物体

7412826视频合成装置

7432275视频显示装置

7486860视频合成装置

7649571移动物体

7554441车轮驱动装置

7649580移动物体

当前

将人的动作映射到机器人上 用于计数和监控的 AI 图像处理 跟随人员行驶的自动搬运机器人

【技术领域 A】

将人的动作映射到机器人上MOTION MAPPING & SELF-IDENTIFICATION

每次制造新的机器人时,都需要重新编写将人类动作转换为机器人动作的公式。这项专利彻底省去了这个过程。即使机器人的形状或关节数量发生变化,同样的机制仍然有效。

专利号 5892531 / 6529039

链接列映射装置、链接列映射方法和程序

到期日 2035.11.16 / 2036.03.18

模型 人的动作 对应部分之间的距离 解决问题以尽量减少问题。 机器人 即使关节数量和体型不同,他们也能完成相同的动作。 优化 (最小二乘法 其他的)
不要写出变换公式,而是使用对应点之间的距离作为目标函数来求解每一帧。

【能够实现的功能】利用动作捕捉技术捕捉的人体动作可以直接应用于关节较少的机器人,以及诸如狗、鸟、蛇等动物造型的机器人。这省去了为每个机器人编写转换公式的麻烦,从而降低了创建新机器人的调整成本。即使人摆出意想不到的姿势,系统也能找到相应的解决方案,防止机器人在现场活动或客户服务场景中出现动作僵硬的情况。

【工作原理】该模型的连杆序列取自多个点的坐标,并通过最小化目标函数来计算连杆序列,该目标函数基于到机器人上对应点的距离,从而输出关节角度。关键在于每次都将其作为优化问题来求解,而不是使用变换公式。

使用案例角色/动物造型机器人、远程控制的虚拟化身、展览展示、康复辅助设备

专利号 6347335

机器人系统、位置关系获取装置、位置关系获取方法和程序

到期日 2036.12.07

每次旋转一个轴,读取其他轴的角速度。 旋转此轴 第一组ω = 小 第二组ω = 大 → 旋转轴被确定在第一组和第二组之间。 ωω ωω 转动尖端 ω 小 = 自由端 ω 大 = 接地端
机器可以自行确定自身结构,无需人工编写电机和关节之间的对应关系表。

【能够实现的功能】组装完成后,机器人将自动确定其关节的旋转顺序和地面接触状态。这省去了手动输入对应表(即哪个电机旋转哪个关节)的步骤,从而避免了因输入错误导致的故障。这在需要组装和修改多个原型机的开发环境中尤为有效。

【工作原理】在每个旋转轴上都安装了角速度传感器,并依次旋转每个轴。当一个轴旋转时,其他轴被分为两组,每组轴的角速度不同,由此可以判断旋转轴位于这两组角速度之间。如果旋转时其他轴的角速度较小,则该轴为自由端;如果角速度较大,则该轴为固定端。

使用案例对机器人套件、教育材料和关节机器人进行自诊断和组装检查。

[技术领域 B]

用于计数和监控的 AI 图像处理COUNTING, MONITORING & SKILL TRANSFER

计数、监控、教学——所有这些技术都旨在将以往由人类观看和解读视频素材来完成的任务交给机器。尤其是在技能传授方面,我们在专利中从五个不同角度探讨了如何比较示例视频和学习者视频这一难题

专利号 6703679 + 美国 12067494 / 中国 ZL2020800030176

计数装置、学习装置制造装置、计数方法、学习装置制造方法和程序

到期日 2039.02.01

输入图像 重叠且密集排列 学习模型 利用教学图表进行学习 输出图像 将物体转换成更小的形状 → 计算这些形状的数量。 按置信度选择
它不是被框起来,而是被转换成“小点”,这样即使重叠也不会塌陷。

【能够实现的功能】即使相同的物体堆叠、密集排列或在照片中重叠,该系统也能从单张图像中确定物体的数量。它可以直接取代以前需要人工完成的流程,例如水产养殖和鱼苗培育中的检查、库存和鱼类计数。它还可以计数尚未研究过的尺寸的物体,因此适用于不同尺寸物体混合在一起的环境。

【工作原理】该模型使用成对的图像进行训练,这些图像中包含一个比原物体小的“训练图形”,该图形被放置在原物体的位置上。在推理过程中,会出现原物体被转换成较小图形的图像,这些图形会被计数。根据每个图形与训练图形的接近程度,为其分配一个置信度等级,只有置信度超过阈值的图形才会被计数。

使用案例零件和片剂的检查/库存,鱼苗和幼苗的数量统计,牲畜数量的管理,以及活动人数的跟踪。

专利号 6742623 + 美国 12705896 / 中国 ZL2020800927711

监测设备、监测方法和程序

到期日 2039.11.13 联合申请人:IC Square Partners Co., Ltd.

摄像机画面 场景检测 目标类型 决策模型组 获取最优模型 ! 检测异常 它可以安装在任何地方。 固定摄像头/车辆/无人机/机器人
无需为每个安装地点创建单独的检测模型。即使安装地点发生变化,也可以使用同一设备。

【能够实现的功能】即使增加监控摄像头的数量,也无需增加监控人员的数量。由于无需为每个安装地点(例如,针对商店行窃、跌倒等)创建单独的检测模型,因此多地点部署的成本显著降低。检测模型可以稍后更新,而且同一系统不仅可以用于固定摄像头,还可以用于车辆、无人机和机器人。

【工作原理】人工智能会根据视频片段判断被监控物体的类型,然后从云端检索适用于该物体的异常检测模型。设备本身仅存储检测过程的框架;实际内容会根据现场具体情况进行调整。

使用案例利用车辆和无人机进行多地点商店和设施监控、基础设施检查、巡逻安保机器人和广域监控。

专利号 6959682 / 7044426 + 美国 12477094 / 中国 ZL2021800937031

图像合成装置、图像合成方法和程序

到期日 2040.12.28 / 2041.10.14

传统方式:将二维 CG 图像分别放置在左右两侧 3D 对象看起来像平面 本专利:先将对象放置于三维虚拟空间,再从左右视点进行渲染 右眼左眼 右眼图像左眼图像 无穷远处的点重合。 3D 对象 由于它位于图像表面的前面,因此不会绕到后面消失。
将可操作的 3D 对象以立体形式叠加到实拍立体视频中

【能够实现的功能】您可以将用户可以手动操作的 3D 物体添加到实景拍摄的立体视频素材中。如果您拍摄一位 3D 专家的手部动作,初学者可以将自己的设备叠加到该素材上进行练习。无需使用 CG 从零开始创建所有内容;只需拍摄实际场景即可制作教学素材。3D 物体也不会被画面遮挡。

【工作原理】在三维虚拟空间中,左右眼图像的位置经过调整,使得对应于无穷远的点重叠。然后,根据用户输入,将三维物体放置在这些图像上,并从各自的视角重新绘制图像。专利7044426还涵盖了图像平面之间保持有限距离的布置方式;当物体靠近时,图像平面之间的距离会增加,物体的位置也会随之改变。

使用案例VR可用于外科手术技巧训练、体育运动和乐器演奏动作练习、工业设备操作训练以及与名人互动体验。

专利号 7412826

图像合成装置、图像合成方法和程序

到期日 2043.07.28

示范 自己 合成视频 合成比例 示范 100% 自己 100% 时间
它们之间的比例不是交替变化,而是不断地来回波动,导致两者融合在一起,变得不可见。

【能够实现的功能】这个学习界面将示例视频与用户自己的视频叠加显示,解决了“分不清哪个是自己”的问题。图像错位程度越大,就越容易区分,因此对初学者尤其有效。只需更改显示方式,即可将其集成到现有的视频学习系统中。

【工作原理】两幅图像的混合比例会随时间持续且反复地变化(包括一种以正弦波形式来回变化的模式)。此外,还可以进行控制,使图像与示例图像的距离越远,自己的图像就越暗。

使用案例康复运动训练、舞蹈和运动姿势矫正以及制造业工厂的工作训练。

专利号 7432275

视频显示设备、视频显示方法和程序

到期日 2043.07.28

学习者(手持相机亦可) 骨骼识别 参考视频(示例) 生成的自拍视频 由于在生成过程中相机和被摄对象的位置相同,因此可以直接进行比较。
学习者无需准备与示例相同的拍摄环境。

【能够实现的功能】即使示例视频是头戴式摄像机拍摄的第一人称视角视频,学习者也可以仅使用一台手持摄像机进行对比。由于学习者无需准备相同的设备和设置环境,教学材料制作者只需分发即可,接收者使用起来没有任何障碍。这使得远程技能转移成为一种可行的商业模式。

【工作原理】该系统通过视频素材识别学习者的骨骼结构,并根据学习者的动作移动与之对应的3D物体。视频的生成和排列方式,使得示例摄像机和被试的相对位置与观察3D物体的视角相对位置相匹配。

使用案例远程技能转移、在线实践培训课程以及在多个地点部署工作标准。

专利号 7486860

图像合成装置、图像合成方法和程序

到期日 2043.08.04

示范视频 自己的视频 根据特征点计算不同坐标系之间的相对位置关系 带跟随指引的合成视频 显示应向哪个方向移动以及需要移动多少
不仅显示“存在偏差”,还显示“应该如何纠正”

【能够实现的功能】该系统不仅能向学习者展示自身动作与示例之间的差异,还能指导他们如何以及朝哪个方向移动才能达到正确结果。由于学习者无需指导员在场即可独立完成学习,因此减少了对教学人员的需求。该系统尤其适用于需要使用工具和设备的任务,因为仅靠肢体动作不足以实现精确协调。

【工作原理】该系统利用示例视频中的特征点确定示例与其摄像头之间的位置关系,并利用用户视频中的特征点确定目标物体与其摄像头之间的位置关系。基于这两个位置关系,系统计算出示例物体与目标物体之间的位置关系。在此基础上,生成跟踪引导线,并将其与合成视频一同显示。

使用案例自学工具使用技巧,接受工具操作方面的教育,并为认证和实践考试提供练习支持。

专利号 6671672

对话装置、语音生成方法和程序

到期日 2039.05.13

用户发言 深度学习 本体知识库 基于上下文的响应
结合深度学习与知识体系生成响应

【能够实现的功能】这使用户无需依赖预定义的场景即可构建接待和引导对话。它基于一项结合深度学习和知识系统(本体)的语音生成专利,并构成了对话引擎“Dialog AI”的基础。

使用案例接待/引导机器人、设施语音引导、客户服务支持

[技术领域 C]

跟随人员行驶的自动搬运机器人PERSON-FOLLOWING TRANSPORT

它与人并排行驶,并牵引货车。我们一直在为它在物流场所运行过程中遇到的挑战申请专利,例如估算装载货物的重量、识别跟随人员、丢失后的找回以及自动模式切换,每年申请一项专利。驱动单元本身也已获得专利。

专利号 7152821

移动体、控制移动体的方法和程序

到期日 2042.04.28

开始移动 → 以规定的加速度加速 电机电流时间 加速区间 该数值大小=所载重量 根据重量抑制加减速
无需重量传感器,仅通过电机电流即可确定载荷

【能够实现的功能】无需重量传感器,即可根据装载货物的重量自动调节加减速。这减少了因货物移动造成的产品损坏和返工,并避免了过度调整速度设置的需要。由于无需增加传感器或布线,只需修改控制软件即可在现有机器上实现此功能。

【工作原理】系统启动后,会以预设的加速度加速,并根据此时的电机电流值确定被运输物体的重量。基于该重量,控制运动机构以防止负载移位。

使用案例在物流中心拖运货物,在工厂内供应零部件,以及在零售仓库中补充货架。

专利号 7481029

移动设备和程序

到期日 2042.05.12

俯视图 架子架子 t1 Δ常数 t2 Δ常数 静止物体相对于自身的位置变化较大 相对于自身位置几乎不发生变化的物体=跟随对象
通过摄像头发现目标,再通过测距进行跟踪;根据是否与自身一起移动重新选择人员

【能够实现的功能】这可以防止误跟踪,例如意外跟踪人或家具。即使在人流密集的走廊或仓库等人员着装相似的场所,也能确保机器人不会错误地跟踪其他人或物体。该专利不仅涵盖运输机器人,还包括用于引导、安保、监控和娱乐的机器人。

【工作原理】该系统利用摄像头图像识别目标物体,并根据该区域对应的距离测量结果确定其相对于用户的位置。此外,在移动过程中,位置变化小于用户坐标系中其他物体的物体(即同步移动的物体)被视为需要跟踪的目标物体。

使用案例引导机器人前往人流量大的仓库、机场和医院;巡逻保安。

专利号 7649571

移动设备和程序

到期日 2043.11.10

移动物体 已记录的位置 丢失目标 选择接近最后已知位置的路线 预配置 多条候选路线 (未被选择的路线)
不会停滞不前,而是沿预定路线朝最后看到目标的方向行驶

【能够实现的功能】即使它偏离目标,也不会卡住。即使在弯道和交叉路口较多的线路上,运输也能持续进行,无需人工呼叫。由于其运行路线是预先设定的,因此可以预测其恢复动作,安全讲解也更加便捷。

【工作原理】在运动开始时,摄像头和测距传感器会确定被跟踪目标的位置,并在运动过程中利用测距传感器将最新位置信息存储在内存中。如果无法确定目标位置,机器人会从自身坐标系中预设的几条路径中选择一条与最后已知位置对应的路径,并沿该路径行进。

使用案例仓库内部通道复杂,商店后院人流量大。

专利号 7649580

移动设备和程序

到期日 2044.05.13

非跟随模式 (按照预定动作行驶) 人靠近 位置关系 变得稳定 自动切换到跟随模式
无需停下来进行操作,只要靠近就会跟随

【能够实现的功能】每次拣货后,无需停止机器人、装载物品,然后再重新启动。工人只需走向机器人,机器人就会跟随,从而缩短了每轮作业所需的时间。此外,还解决了机器人停在离墙太近、无法靠近工人等操作上的不便。

【工作原理】它将具备跟随模式(追踪行人)和非跟随模式(不进行追踪)。在非跟随模式下运行时,如果被追踪对象与移动对象的相对位置保持不变,它将自动切换到跟随模式。

使用案例仓库拣货作业:流程间标准化运输与人工跟踪相结合。

专利号 7554441

车轮驱动装置

到期日 2043.12.22

侧面图 电机 减速机(输入轴/输出轴) 车轴・车轮 第一传动(前侧皮带) 第二传动(后侧皮带) 俯视图(轴线突出方向) 电机 减速器 输入轴朝向前方 输出轴位于另一侧,靠近后方。 车轮 将两级传动分别布置在正反两侧,因此无需占用过多宽度即可实现紧凑的薄型结构
将电机、减速机和车轴排列成一列,可直接安装在尺寸受限的车体中

【能够实现的功能】车身可以做得非常轻薄紧凑。这对于高度和宽度受限的设计尤为有效,例如低地板手推车或可安装在家具下方的设备。它还可以作为独立的驱动单元使用,因此非常适合集成到正在开发自有运输机器人的公司中。

【工作原理】电机轴、变速箱的输入轴和输出轴以及车轴均平行,电机、变速箱和车轴沿垂直于电机轴的直线排列,并由框架固定。旋转力分别通过柔性连杆从电机轴传递到输入轴,从输出轴传递到车轴。变速箱的输入轴和输出轴从主体向相反方向伸出,将两级传动沿轴向前后分配。

使用案例低矮的 AGV/AMR 驱动轮和运输小车电气化,以及可以爬到家具下面的机器人。

【外国专利权】

三项技术已在美国和中国获得专利。

我们在美国和中国拥有三大类系统的专利:计数系统、监控系统和图像合成系统。我们还可以提供咨询服务,帮助客户在海外市场拓展业务。

国专利号发明名称注册日期截止日期
US12067494计数装置、学习装置制造装置、计数方法、学习装置制造方法2024.08.202040.08.31
CNZL2020800030176计数装置、学习装置制造装置、计数方法、学习装置制造方法2024.07.122040.01.31
US12705896监测设备、监测方法和程序2026.08.112040.09.15
CNZL2020800927711监测设备、监测方法和程序2024.04.162040.09.15
US12477094图像合成装置、图像合成方法和程序2025.11.182041.12.27
CNZL2021800937031图像合成装置、图像合成方法和程序2026.07.212041.12.27
【商标权】
商标注册号注册日期续约截止日期对应技术
Mirror Robot67462172023.10.182033.10.18链接序列映射
Zutta67713852024.01.182034.01.18跟随人员行驶的自动搬运机器人
【申请进行中】

目前正在审查四起案件。

我们将继续在自动化运输机器人和形状获取/代码生成领域提交专利申请。

  • 专利申请号 2025-121973信息处理设备、移动设备和程序
  • 专利申请号 2025-173485移动设备和程序
  • 专利申请号 2025-196629信息处理装置、复合码、复合码的制造方法和程序
  • 专利申请号 2026-77112形状采集装置和程序
【询问】

如果您有任何想要尝试的技术,
我们将共同努力,直至实施完成。

我们提供从授权许可、联合开发到原型制造和集成到现有产品等全方位服务。Keisu Giken 是一家研发中心,拥有机械设计、电子电路、软件、人工智能、计算机视觉和虚拟现实/增强现实等领域的内部专业技术。我们接受从项目初期到最终交付的咨询服务,即使是“这项技术能否应用于此流程?”这样的问题。

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最后更新日期 2026.08.29 / Keisu Giken Co., Ltd.