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公开(公告)号：CN106406091A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610851179.0
申请日：2016-09-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种电磁驱动微镜的PID控制方法及系统，其中，所述PID控制方法包括下列步骤：S1、微镜仿真系统PID控制参数调节；S2、微镜实际系统PID控制的实现；S3、PID控制器离散化；S4、参数整定和控制效果分析。本发明公开的电磁驱动微镜的PID控制方法在基于LabVIEW的微镜平台上实现，使微镜系统阶跃响应调节时间缩短，超调量显著降低，消除“零漂”问题，跟踪稳态误差明显减少，大幅提高微镜系统动态性能和静态性能。该方法优点是控制器结构简单，易于物理实现；稳定性好、工作可靠；具有较好的鲁棒性，对模型依赖小。
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公开(公告)号：CN120032099A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510037279.9
申请日：2025-01-09
Applicant: 华南理工大学 , 广东省科学院智能制造研究所
IPC: G06V10/25 , H04N1/44 , H04L9/00 , H04N21/2347 , H04N21/4408 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种低分辨率实时关键信息检测与保护方法，包括：使用网络摄像头获取的图像；使用ShuffleNetV2作为主干网络提取采样，使用Ge‑Fusion FPN模块进行多尺度特征融合，以及FCOS目标检测头，同时使用数据蒸馏与高分辨率预训练的方法，提升模型在低分辨率下的检测精确度；同时使用混沌加密的方案，对检测到的关键信息区域，进行加密，并融合到原始图像上。应用本发明技术方案，可以提升低分辨率下的目标检测速度与精度，可以应用于智能安防领域并提升网络摄像头的隐私性能。本发明通过引入混沌加密的方法，对检测图像进行实时的关键信息保护，提高了安全性。
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公开(公告)号：CN119962629A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510113897.7
申请日：2025-01-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06F18/15 , G06F18/2433 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于七分支知识蒸馏的抽水蓄能电机定子温度预测方法，该方法获取抽水蓄能电站调速系统的指标矩阵，对指标矩阵中的异常值和丢失值进行重新赋值，提出七分支知识蒸馏方法，构建7个教师模型与1个学生模型，对指标矩阵进行处理获取各个模型的训练集和测试集，将教师模型经过训练后输出的软标签作为学生模型训练集的一部分，通过定义综合损失函数对学生模型进行训练，最后将经训练的学生模型应用于抽水蓄能调速系统进行温度数据预测，实现利用包括发电机定子温度在内的检测指标对发电机定子温度进行预测的功能。
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公开(公告)号：CN114894192B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210395982.3
申请日：2022-04-15
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种应用于运动控制的双层视觉伺服导航方法，包括以下步骤：在无人车顶部安装与地面成一定角度的摄像头用于提前检测特征码，用于预测纠偏无人车行径轨迹，无人车底部安装垂直于地面向下的摄像头用于检测铺设在地面上的特征码，用于无人车的精确定位及导航。本发明通过将融通过双摄像头进行协同配合实现双层视觉伺服的导航方式。顶部摄像头在通过检测，在无人车未到达特征码时，通过视觉反馈与PID控制完成无人车的导航。当无人车到达特征码时，底部摄像头识别特征码中部图案进行精确定位，实现无人车的精准作业。
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公开(公告)号：CN117809837A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311814035.4
申请日：2023-12-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G16H50/20 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于光照感知的双波段改进YOLOv7家禽疾病检测方法及系统，所述方法包括：获取的家禽疾病检测数据集包括多个家禽的RGB‑IR图像对，且RGB‑IR图像对中有标注；利用家禽疾病检测数据集对基于YOLOv7网络架构构建的家禽疾病检测模型进行训练；模型采用两个结构相同的YOLOv7架构组成双分支网络，将两个分支内的主干网络中的第i个ELAN模块采用同一特征交互模块替代，以使不同模态特征之间发生交互作用；将待测家禽的RGB‑IR图像对输入训练好的模型，识别出家禽是否患病以及患病类别。本发明基于YOLOv7架构构建家禽疾病检测模型，提高了养殖场的检测精度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110021024B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN201910191996.1
申请日：2019-03-14
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于LBP算子和链码技术的图像分割方法，包括以下步骤：步骤1、对图像进行预处理，得到含有纹理特征的图像；步骤2、通过旋转不变的LBP算子得到LBP特征值；步骤3、选取LBP特征值最小的值作为旋转状态下的LBP算子，按照LBP算子对图像进行处理获得效果图；步骤4、对步骤3的效果图进行噪点滤波；步骤5、通过Freeman链码确定分割区域。本发明中配合链码检测通过多个特征的提取和分类来改善边缘的不连续性问题。
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公开(公告)号：CN116628734A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310390682.0
申请日：2023-04-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06V20/56 , G06V20/62 , G06V40/16 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式行车记录设备的动态隐私信息脱敏方法、系统及介质，所述方法包括：根据隐私信息定位模型对行车图像中的隐私信息进行动态定位，得到待脱敏区域；所述隐私信息定位模型采用基于卷积神经网络和Transformer融合的网络架构，以减少模型的参数数量和计算时间；根据所述待脱敏区域生成加密图像，将所述加密图像覆盖掉原行车图像对应位置的信息，得到脱敏后的图像；将脱敏后的图像存于存储介质中。本发明通过构建基于卷积神经网络和Transformer融合的网络架构，以使得模型参数轻量化，计算速度快，从而实现在嵌入式行车记录设备中动态对行车记录中的敏感信息脱敏。
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公开(公告)号：CN113724339B
公开(公告)日：2023-08-18
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：CN111460914B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010174095.4
申请日：2020-03-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于全局和局部细粒度特征的行人重识别方法，包括下述步骤：获取行人图像并进行数据预处理；采用残差网络建立图像特征提取通道，生成行人图像的高阶特征图；构建行人重识别网络的全局分支、第一局部分支和第二局部分支；训练行人重识别网络；采用全局分支进行全局特征提取得到全局特征；采用第一局部分支和第二局部分支进行局部特征提取得到局部特征；将全局特征和局部特征通过张量连接作为行人的最终特征表示，将检索行人的特征表示与查询库中其他行人在网络中输出的特征向量进行距离计算，按距离进行排序得出最终的相似度结果。本发明采用端到端地进行训练和测试，提高了识别的精度，更好地满足摄像头行人识别的要求。
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公开(公告)号：CN106355174B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201610846353.2
申请日：2016-09-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/22 , G06K7/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种快递单关键信息动态提取方法及系统，包括摄像头采集图像数据，对图像进行维纳滤波算法对退化图像进行复原，然后采用二值化处理和腐蚀膨胀处理，然后根据快递单的图像结构特征定位出关键信息所在的目标区域，进过图像的旋转变换和切割方便后期识别，通过种子填充算法实现信息的分离，最后通过模式识别算法实现信息识别。本发明提高物流行业的分拣效率，降低人工成本。
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