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公开(公告)号：CN115326053B
公开(公告)日：2025-04-01
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：CN119618933A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411884116.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 广东栗子科技有限公司 , 华南理工大学 , 广东省科学院智能制造研究所
IPC: G01N15/06
Abstract: 本申请涉及净水技术领域，提供了一种滤芯寿命检测方法、装置、水处理设备及存储介质，本申请通过检测待测滤芯的下游溶解性物质含量值，并根据待测滤芯的类型确定溶解性物质含量阈值，最后根据下游溶解性物质含量值与确定的溶解性物质含量阈值检测待测滤芯的寿命是否达到预设的更换标准，实现了滤芯寿命检测的智能化和自动化。这种基于数据驱动的决策方式，相较于传统的基于经验或固定周期的更换方式，更加科学、准确。
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公开(公告)号：CN118196451A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410136748.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06T7/00 , G06T5/73
Abstract: 本发明公开了借助特征一致性从单目图像中进行立体匹配方法和系统。所述方法包括：首先从单幅真实图像中生成经过锐化的视差图；然后使用这些不完美的视差图和单幅真实图像来合成立体图像对用于立体匹配模型的训练；最后将立体匹配模型的特征提取层换成教师‑学生模型，同时对模型的输出施加一个双目对比特征的约束。本发明与现有技术相比，采用数据合成的方法生成大量立体图像对数据集以解决立体匹配任务训练数据不足的问题；本发明对立体匹配模型的特征提取结构进行改造，提高网络的域泛化能力。本发明采用数据增强与具有对比学习结构的立体匹配模型相互结合使得整个系统的准确性得到显著提高。
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公开(公告)号：CN114998667B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210497054.8
申请日：2022-05-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
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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公开(公告)号：CN116736847A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310619849.6
申请日：2023-05-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02 , G06Q10/047 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种矩阵制造车间车辆路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，矩阵制造车间包括多台AGV和多个任务，所述方法包括：根据AGV的行驶距离和任务的交货时间，通过最近邻算法和随机算法获得初始化的种群；采用改进的遗传算法对种群进行迭代处理直到满足迭代条件，获得总成本最小的多条AGV路径；采用改进的遗传算法对种群进行迭代处理，包括：采用交叉操作和变异操作更新种群；基于约束条件，对更新后种群进行优化，对优化后的后代采用合并操作进行优化并将结果作为下一次迭代的种群。本发明将行驶距离和交货时间作为评价指标，通过采用最近邻算法和随机算法获得高质量的初始化路径解，以有效地引导改进的遗传算法进行高效搜索。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111461113B
公开(公告)日：2023-02-14
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：CN111723395B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010391145.4
申请日：2020-05-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06V40/16 , G06V10/774
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；实际人像加密与密钥存储，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：CN113724339A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110503629.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理及机器学习技术领域，涉及一种基于颜色空间特征的少样本瓷砖分色方法。该方法包括：在预设环境下，采集第一瓷砖图像；利用角点检测、仿射变换、图像分割一系列图像处理技术将第一瓷砖图像的瓷砖区域与背景分离，并将分离后的纯净瓷砖区域从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间；将HSV纯净瓷砖区域切分成细胞单元，基于HSV色彩空间提取出瓷砖色彩特征，并通过特征选择得到瓷砖的有效色彩特征；根据采集到的带标签的第一瓷砖图像的有效色彩特征及对应标签构建数据集，完成瓷砖分色器训练；基于瓷砖分色器对第二瓷砖图像进行色差分色。本发明解决了人工瓷砖分色难度高、耗时耗力，深度学习模型训练需要大量数据的问题。
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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：CN113112819A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110325403.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于交通速度预测技术领域，涉及一种基于改进LSTM的图卷积交通速度预测方法，包括：对交通速度数据进行预处理，构建城市路网的拓扑结构图和构建交通速度预测模型的输入；构建基于改进LSTM的图卷积网络交通速度预测模型，交通速度预测模型使用图卷积模块获取交通速度的空间相关性，使用改进LSTM模块捕获由特征矩阵序列表示的片段序列中交通速度的时间相关性；对交通速度预测模型进行训练，并评估交通速度预测模型；基于训练好的交通速度预测模型进行交通速度预测。本发明使用改进的LSTM模型能避免模型训练时出现梯度消失和梯度爆炸问题，更好地获取交通数据的时间相关性。本发明具有预测速度快、预测精度高等优点。
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