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公开(公告)号：CN116138756A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310043229.2
申请日：2023-01-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/024 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸特征点检测的非接触式心率检测方法、系统及介质，所述方法包括：获取人脸视频图像，根据人脸视频图像确定人脸区域；将人脸区域输入人脸特征点检测网络模型，得到人脸特征点；人脸特征点检测网络模型包括特征提取部分和多尺度融合预测部分，特征提取部分包括标准卷积层和多个Block层，Block层为MobileNetV3提出的深度可分离卷积模块；多尺度融合预测部分通过对多个不同尺度图像进行融合增强模型的表达力；根据人脸特征点确定感兴趣区域，进而得到观测信号；利用脉搏波提取算法从观测信号中分离出血液容积脉搏波信号，进而计算心率值。本发明利用人脸特征点检测确定感兴趣区域，提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN111737706B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202010391315.9
申请日：2020-05-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种生物特征隐私保护的前端人像加密与识别方法，包括：人像数据采集，利用前端摄像头拍摄具有人像生物特征的视频流；人像预处理，利用自适应分数阶积分算法对不同强度的图像噪声进行不同程度的衰减，实现图像的自适应去噪效果，并利用人像定位算法检测视频动态人像位置；人像加密，利用混沌系统生成的伪随机序列，对人像进行灰度置乱和扩散，获得加密人像，建立加密人像库；加密人像识别，以加密人像库作为训练集训练人像识别模型，可对加密待测人像直接进行识别。本发明将图像加密应用到人像识别，并利用一种加密人像识别方法，规避解密过程隐私泄露的风险，避免使用人像识别产品时导致的个人隐私泄露问题。
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公开(公告)号：CN115359269A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210798806.4
申请日：2022-07-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/56 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于色差特征提取的瓷砖分色方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法包括：采集待分色瓷砖的图像，从中选取少量瓷砖图像，根据少量瓷砖图像计算聚类阈值；利用色差特征提取模型从待分色瓷砖的图像中提取高维瓷砖色差特征，进而构建待聚类图像特征矩阵；根据聚类阈值和待聚类图像特征矩阵，实现在线聚类，完成所有瓷砖的分色；若新的待检测瓷砖与先前的待检测瓷砖是相同种类，则将新的待分色瓷砖的图像提取出的高维瓷砖色差特征添加至待聚类图像特征矩阵，根据聚类阈值和待聚类图像特征矩阵，实现在线聚类；否则重新重复上述过程。本发明通过将聚类阈值和瓷砖色差特征结合在线聚类，能够精确、高效地完成瓷砖色差的分色。
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公开(公告)号：CN106228195B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201610644289.X
申请日：2016-08-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的七巧板图形识别方法，包括以下步骤：通过摄像头采集图像背景板上的七巧板各图形板块的图像信息；根据图像背景板的背景色和七巧板颜色对图像进行二值化处理；识别七巧板各图形板块的几何属性；采用模糊定位算法确定七巧板各图形板块的相对位置状态；对七巧板各图形板块按照位置关系进行排序，并得到七巧板各图形板块的相对坐标，然后结合几何形状、几何角度以及顶点关系形成两组特征向量；图形匹配判断。该发明对七巧板拼凑出来的图形进行识别，将图形保存为特定格式，并且可以重现玩家的自创图形，增加了容错措施，不要求玩家非常精准地拼凑出显示图像，能够在角度和相对位置上提供容错空间。
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公开(公告)号：CN113112819B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110325403.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于交通速度预测技术领域，涉及一种基于改进LSTM的图卷积交通速度预测方法，包括：对交通速度数据进行预处理，构建城市路网的拓扑结构图和构建交通速度预测模型的输入；构建基于改进LSTM的图卷积网络交通速度预测模型，交通速度预测模型使用图卷积模块获取交通速度的空间相关性，使用改进LSTM模块捕获由特征矩阵序列表示的片段序列中交通速度的时间相关性；对交通速度预测模型进行训练，并评估交通速度预测模型；基于训练好的交通速度预测模型进行交通速度预测。本发明使用改进的LSTM模型能避免模型训练时出现梯度消失和梯度爆炸问题，更好地获取交通数据的时间相关性。本发明具有预测速度快、预测精度高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109544922B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201811421383.4
申请日：2018-11-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域划分的交通路网分布式预测控制方法，包括：建立交通系统单个路口的微观模型；对多个路口的关联拓扑结构进行分析，建立单条路段的微观模型；建立一个以交叉路口为基础的交通路网模型，并对得到的交通路网模型进行分布式区域划分；对区域划分后的交通路网模型进行分布式预测控制结构的分析；针对交通路网的区域分布特性，对交通路网进行分布式控制器协调。本发明将分布式预测控制应用于城市交通系统路口的分布式协同优化，相关理论成果应用于城市智能交通系统中，能大大地提高现代车辆的智能程度，从而有效地提高驾驶的主动安全性和舒适性，也有助于提高道路的利用率，节约出行时间，并有利于节能减排。
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公开(公告)号：CN111461111A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010138866.4
申请日：2020-03-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的多帧车牌识别优化方法，该多帧车牌识别优化方法利用连续多帧车牌图像进行车牌识别，同时利用连续多帧车牌识别结果中各位字符的统计信息来优化车牌识别。本发明可用于智能交通系统、电子警察、高速公路收费卡口等实际场景，解决了现有技术中利用固定相机识别车牌容易受到光照不均匀、雾霾、车速等因素的影响导致无法只在单帧车牌图像识别上获得高识别率的问题。
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公开(公告)号：CN111161191A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911409675.0
申请日：2019-12-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种图像增强方法，该方法包括采集拍摄图像，归一化所述拍摄图像为一特定尺寸，将归一化后的所述拍摄图像输入循环对抗生成cycleGAN网络模型，得到仿增强图像，所述cycleGAN网络模型根据样本拍摄图像和样本增强图像训练生成。该图像增强方法基于循环对抗生成cycleGAN网络模型，利用无监督学习，最终使用从源域到目标域映射的生成器得到了图像增强结果，该方法在保持输入图像内容不变的条件下使之融合HDR图片的特点，将输入的普通拍摄图片转换为高质量的增强图片，达到了色彩明艳，整体细节清晰，高对比度，高饱和度，较广亮度的效果，提高了图片的视觉体验，更好的满足了用户的需求。
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公开(公告)号：CN107516315B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201710743406.2
申请日：2017-08-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的掘进机出渣监测方法，包括：围岩出渣破碎程度监测步骤、输送带负载监测步骤以及围岩分类监测步骤；出渣破碎程度监测步骤对石渣的最大尺寸、最小尺寸和平均尺寸进行统计，提供当前掘进状况下的破碎围岩能力；输送带负载监测步骤通过检测出渣占整个皮带机的深度来评估当前皮带机的负荷情况；围岩分类监测步骤通过出渣表面特征，判断当前掘进围岩的状况。本发明用机器视觉的方法提高出渣监测的效率、准确率，避免恶劣换环境造成的监测不准确等问题，同时还可以降低人工成本。
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公开(公告)号：CN110738726A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910925338.0
申请日：2019-09-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明的目的是提出一种基于八叉树的机器人视觉引导三维物体重建方法，在保证三维物体重建精度的前提下，提高三维物体重建的效率。本发明的三维物体重建方法采用八叉树结构作为点云数据的存储结构，选定区域增长法作为重建算法，关键在于重建包括如下步骤：A、搜索点云数据中的平坦区域，在平坦区域内构造种子三角形；B、将种子三角形边压入前沿边推进栈,从前沿边推进栈弹出一条前沿边并以其为基准，确定区域增长的候选区域；C、在所述候选区域中设置搜索领域，利用粒子群算法在搜索领域内确定最佳点，与前沿边配合而构造出新的种子三角形；D、重复B、C步骤，直至前沿边推进栈为空，上述步骤中得到的所有三角形的集合即为重建结果。
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