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公开(公告)号：CN112861602B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202011435882.6
申请日：2020-12-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于深度可分离卷积的人脸活体识别模型压缩和移植方法，包括如下步骤：S1、通过数据增强的方式获得一个训练数据集；S2、利用改进的卷积神经网络对图像进行训练，并保存训练后得到的卷积神经网络模型；S3、基于深度可分离卷积对模型进行压缩，削减模型大小，使得模型参数削减为原始模型的20％左右，使得其尺寸更适合于移动端。S4、通过对模型权重进行半精度Float16量化进一步地压缩模型，加快模型推理速度，使得模型大小压缩为S3步骤的50％，移动端识别速度缩短为400ms，完成模型在移动端软件的移植。本发明基于深度可分离卷积对模型进行压缩且Float16半精度量化。
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公开(公告)号：CN115987482A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211563115.2
申请日：2022-12-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于广义拟线性观测器同步的AGV控制系统的超混沌决策加密方法、装置及存储介质，AGV控制系统包括上位机、下位机和通讯模块，上位机和下位机通过通讯模块建立通信，该方法包括：通过上位机将AGV小车的速度控制信号注入Lorenz混沌系统，Lorenz混沌系统通过增广变换构建广义混沌加密系统；接收广义混沌加密系统，并依据广义混沌加密系统构建拟线性观测器；基于拟线性观测器求解，获得拟线性观测器的有效解，实现了对于超混沌系统的决策信息的加密同步及传输。本发明提供的方法将决策信息的加密解密过程转换为上、下位机的混沌系统的一次同步过程，无需单独设计加密解密算法，具有较为高效的、且易实现的优点。
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公开(公告)号：CN113378701B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202110640365.0
申请日：2021-06-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的地面多AGV状态监测方法，包括以下步骤：首先用于AGV导航与定位的航向特征标识符，并将其放置到AGV顶部；在初始化基于无人机的地面多AGV状态监测系统之后，利用无人机摄像头对地面进行全局拍摄，使用YOLOV4目标检测算法对图像中的AGV进行定位；然后，对图像中检测到的AGV进行处理，识别航向图案并计算AGV的航向角，随后对特征标识符进行解码，获取AGV的编号；最后，无人机将AGV信息发送给主控计算机，若发现AGV轨迹异常，则及时对AGV进行位置信息更新，直至完成监测任务。
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公开(公告)号：CN109934105B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN201910090249.9
申请日：2019-01-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的虚拟电梯交互系统和方法，所述系统包括：一投影仪，安装于支架上方且与电脑电气连接，用于向投影板投影出交互画面；一摄像头，安装在支架的上方且与所述电脑电气连接，用于采集投影在所述投影板上的交互画面；一支架，用于安装所述投影仪、摄像头和投影板；一投影板，安装在所述支架中，用于显示所述投影仪所投影的交互画面；一电脑，用于根据所述摄像头采集的交互信息做出相应的交互动作并通过所述投影仪将交互结果投影显示在所述投影板上。本发明利用深度学习的方法对触摸键盘的指尖位置进行检测，采用YOLOv3神经网络检测得到指尖位置后，通过判断其是否处在按键区域中，控制系统做出相应的交互动作。
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公开(公告)号：CN114998667A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210497054.8
申请日：2022-05-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多光谱目标检测方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法包括：将获取的多光谱图像数据划分为训练集和验证集；构建的多光谱目标检测模型采用目标检测网络Yolov5作为基础架构，Backbone部分包括具有增强特征交互作用的双流特征提取网络和整合互补信息作用的自注意力特征融合模块；利用训练集训练多光谱目标检测模型，并利用验证集评估模型性能，获取最佳模型权重参数；将待测多光谱图像输入最佳模型权重参数的多光谱目标检测模型，得到待测图像中目标的坐标、类别和置信度等预测结果。本发明提供的方法通过构建多光谱目标检测模型，增强了网络对环境光照变化的鲁棒性，从而提高了模型在不良光照条件下的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114894192A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210395982.3
申请日：2022-04-15
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种应用于运动控制的双层视觉伺服导航方法，包括以下步骤：在无人车顶部安装与地面成一定角度的摄像头用于提前检测特征码，用于预测纠偏无人车行径轨迹，无人车底部安装垂直于地面向下的摄像头用于检测铺设在地面上的特征码，用于无人车的精确定位及导航。本发明通过将融通过双摄像头进行协同配合实现双层视觉伺服的导航方式。顶部摄像头在通过检测，在无人车未到达特征码时，通过视觉反馈与PID控制完成无人车的导航。当无人车到达特征码时，底部摄像头识别特征码中部图案进行精确定位，实现无人车的精准作业。
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公开(公告)号：CN114596293A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210245204.6
申请日：2022-03-11
Abstract: 本发明公开了一种基于AGV对工件进行作业的方法及AGV系统，其中，基于AGV对工件进行作业的方法包括：AGV沿着工件的工作轨迹依次探测工件，并基于视觉模块和高度探测模块探测工件的纹路，以获取具有高度标注的纹理图像；基于纹理图像进行区域分割，并沿着线条轨迹确定纹路区域；根据纹路区域的位置范围局部获取工作的纹路点云，基于纹路点云的点云范围进行点云降噪，以进一步确定实际纹路；基于实际纹路的锯口外形确定第一状态参数，并且根据锯口外形的周边质量确定第二状态参数，根据第一状态参数和第二状态参数确定实际纹路的状态等级；基于实际纹路及其状态等级建立纹路模型，并根据状态等级指定纹路模型的修复策略。
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公开(公告)号：CN112580011B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202011564745.2
申请日：2020-12-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F21/32 , G06K9/00 , G06K9/62 , H04L9/00 , H04L9/08 , H04L9/40 , H04N1/44 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，涉及一种面向生物特征隐私保护的人像加解密系统，包括：人像数据采集系统、人像特征提取系统、基于数据传输能力的网络传输能力判断系统、基于编码解码框架与身份特征的人像图像加解密系统、基于混沌系统的人像特征向量加解密系统。基于数据传输能力的网络传输能力判断系统主要依据传输网络的宽带传输能力和前端一体机所连接服务器类型的不同，选择基于编码解码框架与身份特征的人像图像加解密系统或基于混沌系统的人像特征向量加解密系统。本发明通过二种加密系统的协同配合，实现了人像生物特征的实时加密，减少数据泄露的可能性，同时在服务器端对加密数据进行解码，进而保证人像识别的准确性。
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公开(公告)号：CN114371702A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111556630.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于视觉伺服的非线性模型预测控制方法，无人车安装四个麦克纳姆轮，得益于麦克纳姆轮特有的结构，无人车能进行全向运动，提高了无人车的灵活性；无人车的底部安装一个竖直向下的摄像头用于检测地面上的特征码，辅助无人车的定位和导航；本发明将非线性模型预测控制与无人车的运动学模型相结合，建立基于视觉伺服的无人车分层控制方法，包括线性模型预测控制和PID控制；外部的非线性模型预测控制计算出无人车的速度值，在满足各类约束的情况下控制无人车运动到特征码的正上方，并确保在控制过程中特征码始终在底部摄像头的视野内；内部的PID控制器负责将速度指令转换为每个电机的转速，控制无人车按照指令运动。
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公开(公告)号：CN113220114A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110086981.6
申请日：2021-01-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合人脸识别的可嵌入非接触式电梯按键交互方法，首先通过Laplace滤波算子对原始图像中的拍摄区域进行边缘检测并得到边缘图像，利用水平方向和垂直方向直线滤波算子对边缘图像进行滤波；然后采用霍夫直线检测算法对水平方向滤波和垂直方向滤波后的图像分别进行直线检测，以对电梯按键面板的区域进行定位，并求解出单应性变换矩阵；再利用改进的YOLOv3算法对电梯使用者的手指头进行检测与定位，根据单应性变换矩阵得到手指头所指的楼层按键，同时获取住户人脸信息来进行双重验证。本发明可准确识别电梯使用者所选的电梯按键，可以实现非接触式搭乘电梯，并通过楼层和住户人脸信息双重验证，保障住户的安全。
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