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公开(公告)号：CN111290582B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202010134990.3
申请日：2020-02-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型直线检测的投影交互区域定位方法，包括以下步骤：S1、图像采集，对图像进行灰度化处理，按不同权重对RGB三分量进行加权平均得到灰度图像；S2、利用高核拉普拉斯滤波对灰度化图像后进行卷积操作；S3、基于直方图的二值化，采用滑窗法，利用窗体内的直方图特征对每个像素进行去噪筛选；S4、使用霍夫直线检测算法对去噪后图像检测，并利用投影区域的特点筛选出四条边界线，由得到的四条边界线，实现投影区域定位。
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公开(公告)号：CN109934116B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910121233.X
申请日：2019-02-19
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗机制与注意力机制的标准人脸生成方法，包括：数据集设计步骤，依据数据库相关标注数据，为一张人脸图像构建出具有多种非限制因素的人脸编码，以编码和人脸图像作为模型的输入；模型设计与训练步骤，利用生成对抗机制与注意力机制设计相应的网络结构，并利用所构建的数据对进行模型训练，进而获得网络模型权重；模型预测步骤，将获取的人脸图像通过模型进行预测。本发明将深度学习网络技术应用到标准人脸生成，用来生成彩色的、正向的、以及正常光照下的标准人脸图像；用深度学习网络的方法，能够获得准确的标准正脸照，减少与单样本数据库中数据的匹配难度，为后续人脸的特征提取与单样本人脸识别打下坚实基础。
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公开(公告)号：CN111461112A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010138872.X
申请日：2020-03-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双循环转录网络的车牌字符识别方法，用于对车牌图像中样本失衡的汉字字符、英文字符、数字字符进行识别，包括以下步骤：首先通过卷积神经网络提取车牌图像特征，然后在双循环转录网络内搭建两个并行排列的Bi-LSTM，两个并行排列的Bi-LSTM分别对汉字字符和英文字符、数字字符进行特征计算，得到车牌字符置信度估计序列，最后通过转录层对车牌字符置信度估计序列进行映射，得到预测标签。该发明成功解决了在车牌字符识别中训练样本失衡问题，提升了车牌字符识别方法的准确率。另外，通过在实际场景应用该车牌字符识别方法，验证本发明的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111354007A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010132864.4
申请日：2020-02-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纯机器视觉定位的投影交互方法，包括以下步骤：S1、对视觉传感器采集的源图像进行灰度化处理，定位出图像中投影区域的边界和四个顶点；S2、建立起由源图像坐标系至投影场景坐标系的坐标映射关系，求解坐标变换矩阵H；S3、基于深度学习中的目标检测算法检测源图像中的交互载体在投影平面上的触点位置；S4、通过步骤S2建立好的坐标变换关系将触点映射至投影场景坐标系下，完成人机交互。针对目前基于红外定位的投影交互方案依赖红外设备的弊端，本发明采用基于直线检测的方法定位出投影平面，采用纯视觉方式定位实现触点检测，通过坐标映射关系，将交互载体坐标映射至投影场景坐标系中，实现精准的交互。
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公开(公告)号：CN110119692A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910319432.1
申请日：2019-04-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双摄像头的平面人像检测方法，该方法是一种基于普通视频人像检测设备的改进方案，目的在于防止有人通过平面的人像完成人脸检测。增加的摄像头视角的放置位置应该与原有摄像头的拍摄主视角相互垂直，在识别人像的过程中，两台摄像头需要同时工作，以便检测到目标对象的侧面状态。其原理在于由于两台摄像头的检测的视角呈垂直状态，被检测的对象的侧面必能被增加的摄像头捕捉到，且两台摄像头的检测时间同步，所以得到的就是实时状态下的被检测对象的正面和侧面图像。通过被检测对象的侧面图像，通过检测人形轮廓和人脸面前是否有细窄矩形物体，就能够利用侧面图像中是否有人存在，以及是否在人脸前面存在遮挡物进行判断。
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公开(公告)号：CN109543486A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811264575.9
申请日：2018-10-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的条形码定位方法及系统，所述方法采用YOLO网络提取目标条形码的图像深层特征，并定位出条形码的区域，再对定位区域进行旋转校正，修正条形码区域，最后采用ZXing库对条形码内容进行解码并显示定位以及解码结果。所述系统采用前端交互、后台处理的方式运行；系统摄像头获取需要检测的图像，然后通过网络传输的方式发送至后台服务器端检测；后台服务器端采用所述条形码定位方法得到条形码的定位及解码结果后，将结果发回给前端。所述方法能够实现对不同尺度、摆放杂乱的快递面单上条形码的快速定位，并能对条形码进行分析解码，解决了现有技术中只是针对固定图像中条形码识别定位的问题。
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公开(公告)号：CN209517304U
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201920268614.6
申请日：2019-03-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于双摄像头的虚假人像报警装置，包括机器视觉处理模块以及自动报警模块，所述的机器视觉处理模块由两台CMOS摄像头和图像处理器构成，以上两台CMOS摄像头采集人像信息，并传输到图像处理器中，由图像处理器对正在拍摄的人像进行真伪判断，如果判断得到的是虚假人像信息则启动声光报警模块，发出声光报警信号。该实用新型通过使用两个CMOS摄像头，对人像的侧面和正面同时进行机器视觉技术处理，通过这种简单的方法将平面虚假人像识别出来，成本低廉，效果良好。
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公开(公告)号：CN208297367U
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201820778497.3
申请日：2018-05-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本实用新型公开了一种基于机器视觉识别的农作物病虫害信息检测装置，包括用于采集农作物图像信息的图像采集设备、用于储存图像采集设备传送的农作物图像信息的数据存储服务器、计算机、网络数据平台模块、数据接收客户端模块；所述图像采集设备依次连接数据存储服务器、计算机、数据接收客户端模块；所述计算机连接网络数据平台模块；本实用新型针对农作物病虫害检测的高时效、大工作量以及重复性操作等特点，将机器视觉识别的图像处理技术运用于农作物病虫害自动化检测，通过对农作物植株叶片、枝干特征的精细提取，实现对病害植株的实时监测与受病害信息预警功能。
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