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公开(公告)号：CN111354007B
公开(公告)日：2023-05-23
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：CN110706334B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201910916885.2
申请日：2019-09-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明的目的是提出一种基于三目视觉的工业部件重构方法，以推动机器视觉技术在工业生产的应用，提高工业机器人自主识别作业环境以及作业部件的能力。具体包括如下步骤：A、特征提取：利用呈直角等腰三角形排列的三个摄像机来获取原始图像，然后利用Canny滤波器的检测方法实现图像梯度方向的特征提取；B、将提取到的图像特征进行关联：首先要分析出需要进行关联的特征；然后使用SAD算法来对特征之间的相似性进行度量；再使用一般配置来对极线关联变换进行计算；最后对相关的像素点的准确性进行计算；C、3D重建：利用B步骤中得到的相关联的像素点得到两条投影射线，并做出所述两条投影射线的公垂线段，以所述公垂线段的中点作为3D点来实现三维重建。
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公开(公告)号：CN115326053A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210995947.5
申请日：2022-08-18
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双层视觉的移动机器人多传感器融合定位方法，采用新型特征码实现顶部底部摄像头的协同识别定位功能，同时利用获得的位姿信息用于移动机器人的数据融合算法，实现高精度的机器人定位功能，在行驶过程中，顶部摄像头用于识别铺设于地面的特征码，移动机器人能够提前对自身位姿进行纠偏，提高系统的鲁棒性，底部摄像头仅当机器人在运行至特征码上方时工作，用于移动机器人的精确定位以及在旋转过程中的冗余控制，由于摄像头识别特征码在时间上为间歇性的，引入信息更新频率高，同时没有间断的IMU传感器和轮式里程计，利用IMU和里程计提供的信息进行状态预测，通过摄像头间歇性的数据实现数据融合滤波器的状态更新。
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公开(公告)号：CN113962246A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111093663.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合双模态特征的目标检测方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取训练数据集；训练数据集包括双模态图像和注释文件，双模态图像包括可见光图像和红外图像；将可见光图像输入目标检测模型中的光照感知权重生成网络，输出两种模态特征的融合权重；将双模态图像和两种模态特征的融合权重输入目标检测模型中的具有特征循环融合机制的主路网络，输出预测结果；利用两种模态特征的融合权重和预测结果以及注释文件训练目标检测模型，将待测双模态图像输入训练好的目标检测模型，得到待测双模态图像中目标的位置和类别的预测结果。本发明通过构建目标检测模型，改善了模型对环境光照变化的适应能力，提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN107766965B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201710826218.6
申请日：2017-09-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自动引导车的快递分拣方法，包括方格型引导路径及上位机，自动引导车沿方格型引导路径行驶，通过WiFi局域网跟上位机通讯，上位机分配任务及路径给自动引导车，自动引导车从取货口收取快递后沿预定路线到达分拣口，完成分拣任务。本发明提出基于融合时间窗的A*算法规划出自动引导车无冲突最优路径，并结合点边防冲突算法预防多自动引导车之间的冲突。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111723395A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010391145.4
申请日：2020-05-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种人像生物特征隐私保护与解密方法，包括：人像加密与密钥生成网络模型的构建与训练，根据人脸数据库标注信息，提取人像及其对应的身份信息，作为网络模型的输入，并利用所构建数据对所设计的网络进行训练，最终获得网络模型权重；实际人像加密与密匙存储，利用网络模型对实际采集的人像进行加密与密钥生成，并对加密人像与密钥分离存储；加密人像解密，云端服务器根据用户端的解密需求，协同处理用户的解密任务。本发明将深度学习网络技术应用到人像加密，用于生成具有相似视觉效果的加密人像；将加密人像与密钥分开存储，并利用云端协同处理方式，协助用户进行人像解码，能够降低信息泄露的可能性，实现用户快速解密。
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公开(公告)号：CN107168316B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201710366161.6
申请日：2017-05-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单双向混合路径的多AGV调度系统，包括每条引导轨道设置两个标识卡，每个路径节点设置一个标识卡，路径节点设置标识卡作为执行卡，通过AGV小车上安装的RFID阅读器读取标识卡信息上传到主控制系统，根据电子标签信息确定AGV位置，其次根据任务分配，通过A*算法得到离线路径发送给AGV小车，并在线实时监测AGV位置，通过点边防冲突算法预防多AGV之间的冲突。
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公开(公告)号：CN111461113A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010138881.9
申请日：2020-03-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变形平面物体检测网络的大角度车牌检测方法，解决现有车牌检测方法在识别大角度车牌时准确率下降的技术问题。本发明提出的变形平面物体检测网络直接检测车牌的四个角点坐标，然后对车牌图片进行仿射变换，把倾斜的车牌矫正为正角度车牌，最后对矫正后的正角度车牌进行字符识别。本发明提出的变形平面物体检测网络由YOLO方法和STN方法改进而成，同时具备车牌矫正和运行速度快的特性，可以大幅度降低车牌字符识别的难度，有效提高车牌识别在各种非限制场景下的准确率。另外，通过在实际场景应用该车牌检测方法，验证本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN110555931A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910820041.8
申请日：2019-08-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于模式识别与深度学习技术领域，公开了一种基于深度学习识别的人脸检测与门禁系统装置，包括图像采集设备、前端图像处理服务器、后端数据服务器、身份认证主机、电力驱动器、执行机构；所述身份认证主机中包含主板以及主板上外接的显示模块、键盘模块、二维码模块和语音模块。本发明使用双目深度摄像机，热成像摄像机，结合人脸防伪/活体检测算法，进一步提高了利用人脸信息进行身份认证的快速性和准确率，有效避免和减少了因为人员身份错判、误判带来的不必要损失；通过后端数据服务器建立系统工作环境中的人员信息数据库，易于数据维护和更新，更便于通过工作日志和匹配记录信息进行工作环境人员信息分析。
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公开(公告)号：CN107516315A
公开(公告)日：2017-12-26
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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