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公开(公告)号：CN111973151B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202010496607.9
申请日：2020-06-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/01 , A61B5/0205 , A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种基于可穿戴智能绷带的传染病监测系统及方法。所述方法包括如下步骤：可穿戴智能绷带收集人体多维体征数据；通过蓝牙通讯模块，将收集到的体征数据传输到配对的疫情监测终端；通过相应的检测算法对收集到的人体多维体征数据进行计算，以此检测人体的生理参数；疫情监测终端通过患者诊断模块，结合状态判断模块的输出，将体征数据与正常阈值进行比较、分析并判断个体的感染状态；如果各项体征数据在正常区间内，继续进行实时监控；当个体的体征数据超出正常范围时，则该穿戴者被判断为疑似感染者，并向个人监测终端发出提示。本发明能够及时地诊断新型冠状病毒感染者，对于患者的发现以及疫情的预防和控制至关重要。
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公开(公告)号：CN113077554A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110378246.2
申请日：2021-04-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于任意视角图片的三维结构化模型重建的方法，包括以下步骤：步骤1、采集图片，构成训练数据集；步骤2、对图片的物体部件进行分割，获取每个部件的包围盒；步骤3、构建深度卷积网络模型，从图像中提取对应的深度图像；步骤4、构建深度网络模型，解码出物体的结构表示；步骤5、构建并训练深度三维网格变形网络，将包围盒变形成结构良好的三维模型。本发明通过对物体结构表示进行变形并使用一种拓扑自适应的方法，可以改善使用一般图卷积拓扑不变的问题，并且保证物体恢复的几何细节和结构信息。
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公开(公告)号：CN113077545A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110362435.0
申请日：2021-04-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积的从图像中重建着装人体模型的方法，包括以下步骤：S1、生成光滑人体模型，通过顶点偏差建立着装人体模型的表示方式；S2、搭建基于图卷积的神经网络，所述神经网络包括图像特征提取网络、基于图卷积的人体外貌优化网络以及图像特征转换模块；S3、训练所述基于图卷积的神经网络；S4、对于需要预测的图像预处理，并获取与之对应的光滑人体模型；S5、将预处理后的测试图像输入训练好的神经网络神经网络取最后阶段的输出与光滑人体模型叠加得到最终的着装人体模型。
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公开(公告)号：CN108647400A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810348054.5
申请日：2018-04-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种多尺度框架下的热物理传输数值仿真方法,提出了一组多尺度非线性模型用来描述人体，织物，纤维材料和相变材料颗粒之间的混合型耦合热湿传输；所述多尺度模型整合了上述实体之间的动态热边界条件，采用了耦合偏微分方程描述，所述偏微分方程通过有限体积方法进行离散化。同时，考虑到不同的穿戴情景，提出了智能保暖服装数字化仿真的方案。在智能保暖服装的工程设计过程中，利用本发明提出的仿真方案，可以提前评估服装的热智能质量，从而降低设计成本。
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公开(公告)号：CN106204718A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610502690.X
申请日：2016-06-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于单个Kinect的简易高效三维人体重建方法，该三维人体重建方法包括以下步骤：1)获取点云；2)点云预处理；3)局部对齐；4)全局对齐；5)表面重建。用户可以很容易地在诸如家里或办公室这样狭窄的空间内实现三维人体建模，所需要的仅仅是一台个人电脑和一台Kinect。为了使人体建模更加快速、准确和方便，本发明提出了一种有效的全身扫描的数据采集策略，只通过六个角度，每个角度三帧的扫描，便可以完全覆盖人体。而对Kinect捕捉到的点云数据的处理，包含局部对齐和在全局对齐两个步骤。这种新的三维人体建模方法可适用于大多数应用，比如数字测量、产品设计和在线购物。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111914619B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010532727.X
申请日：2020-06-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于人体姿态方位估算的摔跤检测方法，该方法包括如下步骤：手机端接收传感器集成设备测量的人体运动数据并进行输入校正；通过卡尔曼滤波融合人体数据和消除干扰项；根据人体运动数据进行人体姿势角度估算；根据人体运动数据和人体姿势角度进行摔跤检测判断。本发明将检测方法整合在手机端上，用户仅需佩戴一块轻便的传感器集成设备，手机端下载配套的客户端，就可以实现鲁棒的摔跤检测。当用户出现摔跤的情况时，手机端能及时发出警报。用户可以将传感器集成设备佩戴在躯干或腿部等任意部位，当传感器集成设备被佩戴在腰部和腿部时，摔跤检测的准确率达到100％。
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公开(公告)号：CN115546888A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211084071.5
申请日：2022-09-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于身体部位分组的对称语义图卷积姿态估计方法，包括如下步骤：S1、输入二维人体关节点及其连接关系，构建关节点图结构的对称语义图卷积层和非局部层；S2、根据身体躯干，进行身体部位分组，分别得到各躯干的局部及非局部特征和全身的局部及非局部特征，并对得到的特征进行融合计算；S3、基于对称语义图卷积层、非局部层和身体部位分组，构建身体部位分组的对称语义图卷积姿态估计网络模型；S4、使用Human3.6M数据集对所述对称语义图卷积姿态估计网络模型进行训练，将待估计的二维人体关节点输入经过训练的对称语义图卷积姿态估计网络模型，输出估计的三维人体关节点。本发明可应用于电影动画、虚拟现实、运动动作分析等领域，且方法效果更优，泛化能力提升。
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公开(公告)号：CN115359775A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210846358.0
申请日：2022-07-05
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种端到端的音色及情感迁移的中文语音克隆方法，步骤如下：采集用户录制的中文语音作为训练数据，提取出所需的语音特征；训练语音克隆合成模型，包括音色情感编码器、合成器和声码器三部分；利用训练完成的语音克隆合成模型，根据用户输入的语音或文字内容，生成语音克隆合成模型已有的指定说话人的语音；或根据用户输入的短时语音，快速克隆用户语音中的音色和情感。本发明实现端到端的语音合成与克隆，通过多说话人模型，以同一模型和不同说话人向量嵌入合成不同情感和音色的语音。本发明用短语音产生的说话人嵌入向量，结合使用较多语料训练的生成模型进行语音克隆，实现了能够体现特定说话人音色和情感的语音克隆。
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公开(公告)号：CN114862692A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210336827.4
申请日：2022-04-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标准化流理论的三维点云去噪方法，该方法首先处理三维网格并合成训练数据，设计、搭建并训练合适的维度增强模块、标准化流模块和噪声过滤模块。在去噪过程中，测试噪声点云会被分割成多个点块，点块输入到维度增强模块中提升特征维度，然后沿标准化流模块的正向传播，得到点块在隐空间下的表示。噪声过滤模块对隐空间下的点块过滤出噪声信息，将过滤后的点块沿标准化流模块的逆向传播，从而得到欧拉空间下的点块。最后，将点块合并即可得到去噪的点云数据。与现有的技术相比，本发明的点云去噪方法能在保留几何细节的同时，生成分布均匀的点云，同时该方法支持多种噪声类型和点云分辨率的去噪。
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公开(公告)号：CN114818739A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210327078.9
申请日：2022-03-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种利用位置信息优化的视觉问答方法。所述方法包括以下步骤：收集训练数据，包括图片和与给定图片相关的问题；对输入的问题做前处理；对输入的图片做前处理；进行多头位置自注意力操作来得到问题中单词的融合特征向量：进行位置自注意力操作，同时利用位置联合注意力机制对视觉模态和语言模态进行融合，得到图片中的物体的融合特征向量；将物体的融合特征向量和单词的融合特征向量压缩后进行融合；构成视觉问答模型，预测问题答案，计算和真值之间差别，并通过反向传播来训练视觉问答模型，向训练后的视觉问答模型输入数据即可进行视觉问答。本发明提出的视觉问答方法能更好地理解问题，对于模型理解句子语义有帮助。
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