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公开(公告)号：CN109458980B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201811363450.1
申请日：2018-11-15
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线性回归拟合的天线下倾角测量方法，包括以下步骤：对输入的原始天线图像利用深度学习方法进行图像实例分割处理，得到分割图像；对分割图像进行掩膜处理；对掩膜处理后的分割图像进行数学线性建模拟合；所述对掩膜处理后的分割图像进行数学线性建模拟合包括以下步骤：从掩膜处理后的分割图像中提取天线边缘轮廓的像素值坐标，截取位于天线右端边缘的像素值；通过数学线性建模拟合的方法将像素值坐标拟合成一条直线进而得到天线下倾角角度。通过对天线图像进行深度学习网络结合掩膜和线性拟合的处理得到天线下倾角角度，建立一种方便、安全、有效、准确的天线测量方法。
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公开(公告)号：CN112016245A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010812020.4
申请日：2020-08-13
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了基于自注意力变形网络的磁暴预测方法、装置及存储介质，其中方法包括输入卫星磁测数据和太阳高能粒子数据；提取卫星磁测数据的第一特征；提取太阳高能粒子数据的第二特征；基于第一特征和第二特征进行分类得到地磁指数；第二特征提取模块包括设有多个编码子层的编码器和设有多个解码子层的解码器，每个编码子层包括第一多头自注意力结构和第一全连接前向网络；每个解码子层包括多头自注意力结构、第二多头自注意力结构和第二全连接前向网络处理。能实现准确的磁暴预测；能并行计算，减少计算复杂度，提高计算效率；使模型更具可解释性。
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公开(公告)号：CN111833356A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010543134.3
申请日：2020-06-15
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了脑部胶质瘤图像分级方法、装置及存储介质，对输入的脑部胶质瘤图像作归一化处理和作感兴趣区域的增强处理，提高鲁棒性和分级的准确性；基于弱监督原理的掩膜处理能精准地为脑部胶质瘤图像中脑部胶质瘤对应的区域加上掩膜，进一步提高鲁棒性和分级的准确性，进而减少了对大量有真值标签的训练样本数据的依赖性；通过宽度学习网络避免了大规模耗时的网络训练，解决了获取更高精度时，增加网络层数而导致梯度消失和训练缓慢的问题。
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公开(公告)号：CN111796603A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010548114.5
申请日：2020-06-16
Applicant: 五邑大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种烟雾巡检无人机系统、巡检检测方法和存储介质，烟雾巡检无人机系统，包括无人机、5G基站和地面服务器；无人机包括：信息采集模块，获取实时图像和无人机的飞行状态信息；第一信息处理模块，根据实时图像和飞行状态信息来构建地图、规划路径和控制无人机进行自动避障；运动模块，包括螺旋桨和与螺旋桨连接的电机；第一控制模块；5G通信模块，无线连接至5G基站；地面服务器包括：第二信息处理模块，获取来自信息采集模块的实时图像，并根据实时图像得到烟雾检测结果；第二控制模块，根据烟雾检测结果通过5G基站、5G通信模块和第一控制模块发送控制指令至运动模块以使无人机对火势进行勘察。
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公开(公告)号：CN111652079A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010396676.2
申请日：2020-05-12
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了应用于流动人群的表情识别方法、系统及存储介质，其中方法包括：构建三个数据库；分别预训练人脸检测网络、预训练超分辨率生成网络和表情识别网络；分别对三个网络进行域适应；将流动人群的图像输入至由三个网络组成的表情识别模型进行表情识别；在预训练和域适应的过程中，对于三个网络分开训练，对于不同的网络采用不同的数据进行训练提高分类精度，且先通过非指定场合的图像预训练再通过指定场合的图像域适应进一步提高分类精度；对于流动人群的低分辨率图像，使用超分辨率生成网络提高图像的分辨率，大大提高表情识别模型整体的表情识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111582051A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010303295.5
申请日：2020-04-17
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的毒品原植物识别方法、系统及存储介质，包括：无人机进行图像采集；对所述图像进行区分选择出大麻近红外图像和大麻伪彩色图像；对所述大麻近红外图像和所述大麻伪彩色图像进行特征提取；将所述大麻近红外图像和所述大麻伪彩色图像提取出来的特征量进行融合并用于训练分类网络，得到大麻判别模型；基于大麻判别模型，利用对抗迁移学习技术，生成毒品原植物判别模型，然后利用毒品原植物判别模型进行识别处理，从而能够快速灵活地识别出毒品原植物，帮助公安机关打击非法毒品交易者，减少不必要的人工巡查时间。
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公开(公告)号：CN111563422A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010303431.0
申请日：2020-04-17
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本申请公开了一种基于双模态情绪识别网络的服务评价获取方法及其装置，通过预先训练好的特征提取网络从所获取的视频信息和语音信息中提取出视频特征和语音特征，并将所述视频特征和所述语音特征进行融合，将得出的融合特征输入至预先训练好的深度卷积神经网络中，所述深度卷积神经网络包括标签互不相同的第一分类器和第二分类器，通过所述第一分类器和所述第二分类器分别得出不同类型的第一评价信息和第二评价信息，使得合并后的服务评价信息更加客观和具有参考价值，并且，通过预先训练好的深度卷积神经网络实现了服务评价信息的自动获取，使得获取过程高效、准确且不会对客户造成打扰。
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公开(公告)号：CN111474954A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010299312.2
申请日：2020-04-16
Applicant: 五邑大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了无人机集群应急指挥系统、方法及存储介质，所述方法包括：通过应急通信车发送语音信息；根据语音信息识别出目的地信息，使多架中继无人机和多架工作无人机飞往目的地；使多架中继无人机构建通信链路；使多架工作无人机通过通信链路与控制后台连接，并通过识别技术检测异常事件。利用无人机不受地形限制的特点，将无人机作为中继节点，通过应急通信车和中继无人机的配合实现通信链路的构建，同时工作无人机利用构建的通信链路与控制后台连接，通过识别技术检测异常事件，对应急指挥起到有效的辅助作用。
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公开(公告)号：CN111444786A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010170192.6
申请日：2020-03-12
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开一种基于无人机群的人群疏散方法、装置、系统及存储介质，使用无人机协调合作进行疏散引导，引进多主体强化学习方法提出路径规划方案。其中的多主体强化学习方法，具备较强的环境适应能力和自学习能力，能够针对不同实际场景提出人群疏散路径，再结合高效便捷的无人机，使得该系统可在短时间内快速疏散人群，能为管理公共突发事件提供辅助决策支持，不仅适用于人群密集的公共活动区域，还可以应用到地震、海啸等自然灾害发生时的人群疏散。
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公开(公告)号：CN111428595A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010176992.9
申请日：2020-03-13
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了水底视觉垃圾清理机器人及其运作方法，其中机器人包括机器人主体、通信模块、具有宽度学习网络的垃圾图像识别模块、路径规划模块和中央处理器；其中，宽度学习网络被配置为：具有m组无监督学习模块，自动编码器对进行特征提取，将无监督学习模块的输出作为特征节点，将所有特征节点所组成的特征集H；通过激活函数从特征集H提取增强节点，将所有增强节点组成节点集E；利用代价敏感型分类方法得到权重，并进行分类。解决了因分类时类别不平衡存在错分代价不等的情况而引发的代价敏感问题，提供了鲁棒性强且时效性好的垃圾图像识别模块。
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