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公开(公告)号：CN109903373A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910121232.5
申请日：2019-02-19
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度残差网络的高质量人脸生成方法，过程如下：数据集设计步骤，整合当前主流的人脸数据集，通过软件生成低质量人脸与高质量人脸的数据对；模型设计与训练步骤，对多尺度残差网络的设计以及利用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，针对现实所获取的人脸图像，进行模型处理后，得到预测结果。本发明将深度学习网络技术应用到高质量人脸的生成任务，用来生成具有高分辨、低模糊程度、低噪声的彩色人脸图像；用深度学习网络的方法，能够减少人工绘制的时间与成本，为后续人脸的特征提取与识别打下坚实基础。
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公开(公告)号：CN109814711A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910003074.3
申请日：2019-01-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肤色提取和卷积神经网络的虚拟交互系统和方法，所述系统包括投影仪、近红外激光、带近红外滤光片的摄像头、普通摄像头和电脑。所述方法包括步骤：打开近红外激光形成近红外激光面，投影仪将交互界面投向近红外激光面；采集用户做出双手动作时刻的画面和作用物触及近红外激光面时的画面；通过图像处理获取作用物触及点位置信息，利用肤色在Ycbcr颜色空间中的分布特性构建高斯模型从做出双手动作时刻的画面中提取肤色区域；通过基于卷积神经网络的人手分类器在潜在区域中实现对双手位置的确定；通过双手距离与作用物初始速度的线性关系获得作用物的初始速度。本发明提高了定位的准确性和识别精度，提高用户真实感官体验。
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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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公开(公告)号：CN106847270A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611135819.4
申请日：2016-12-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种双门限地名语音端点检测方法，从第一帧信号开始判断每帧语音信号的能量与最低能量阈值、最高能量阈值的大小，判断过零率与过零率阈值的大小，从而确定下一帧信号如何进行检测，并在可能进入语音状态的情况下，通过增加变量来对语音段前面出现的发音轻时间端的语音信号进行保留。本发明结合孤立词的地名语音信号的特点，对传统的双门限方法进行改进，能够保证轻音且持续时间很短的语音信号的前一部分不会被判定为噪声，从而避免丢失语音信号，提高了端点检测的准确性以及现场应用环境的适应性，降低了对环境的要求。
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公开(公告)号：CN106355269A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610710444.3
申请日：2016-08-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的商品条码注册量预测方法，该方法包括步骤如下：对商品条码注册量的自相关分析图进行分析，生成训练样本；建立BP神经网络，利用生成的训练样本进行训练，以得到商品条码注册量预测模型；利用预测模型对商品条码注册量进行预测。本发明考虑了商品条码注册量数据的非线性特征，能够实现对商品条码注册量的高精度预测。本发明在保证高预测精度的前提下采用单隐含层BP神经网络，跟多隐含层神经网络相比大大降低了计算难度和复杂度，具有简单易操作的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103078981B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201210557456.9
申请日：2012-12-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04M1/23
Abstract: 本发明公开了一种手机全键盘及具有该键盘的手机，该手机全键盘包括显示于触摸屏上的软件半键盘，以及设置在手机硬件上的硬件半键盘，硬件半键盘和带有触摸屏的手机机体为双层滑动结构，手机在不使用全键盘时，处于仅带有触摸屏的手机机体可见的收拢状态；在使用全键盘时，处于硬件半键盘和带有触摸屏的手机机体均可见的展开状态。还包括一触发模块，用于在监测到手机通过滑动结构处于展开状态时传送指令到触摸屏，使需要采用全键盘进行输入时在触摸屏上显示软件半键盘。该手机具有上述全键盘。本发明将软件全键盘和硬件全键盘相结合，提供了一种手机全键盘，其输入习惯更接近于传统计算机键盘，提高了输入速度，且便携性较好，成本低、使用简单。
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公开(公告)号：CN104656902A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510088884.5
申请日：2015-02-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于Android的视觉处理人机交互投影方法，包含以下顺序的步骤：Android设备通过HDMI接口接入投影仪，投影仪实时高清地将Android界面投影到平面上；基于嵌入式的视觉处理设备实时采集手指在屏幕上的图像，找出亮斑轮廓；经过滤波获得有效操作的手指坐标；基于嵌入式的视觉处理设备通过USB接口接入Android设备；USB响应函数实时处理基于嵌入式的视觉处理设备获得的手指坐标，从而实时操纵Android设备的操作界面。本发明的方法及系统，具有脱离主机端操作、轻便、操作自由、实体操作感强等优点。
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公开(公告)号：CN103078981A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201210557456.9
申请日：2012-12-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04M1/23
Abstract: 本发明公开了一种手机全键盘及具有该键盘的手机，该手机全键盘包括显示于触摸屏上的软件半键盘，以及设置在手机硬件上的硬件半键盘，硬件半键盘和带有触摸屏的手机机体为双层滑动结构，手机在不使用全键盘时，处于仅带有触摸屏的手机机体可见的收拢状态；在使用全键盘时，处于硬件半键盘和带有触摸屏的手机机体均可见的展开状态。还包括一触发模块，用于在监测到手机通过滑动结构处于展开状态时传送指令到触摸屏，使需要采用全键盘进行输入时在触摸屏上显示软件半键盘。该手机具有上述全键盘。本发明将软件全键盘和硬件全键盘相结合，提供了一种手机全键盘，其输入习惯更接近于传统计算机键盘，提高了输入速度，且便携性较好，成本低、使用简单。
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公开(公告)号：CN103049092A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210556939.7
申请日：2012-12-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F3/02
Abstract: 本发明公开了一种摇杆式QWERTY键盘，包括若干个由可按压摇杆和固定在摇杆末端的支撑片构成的摇杆单元；用于对摇杆进行按键约定和模式设置，并检测摇杆状态及状态变化以确定被触发按键编号及动作的微处理器；与计算机连接的用于将按键编号及动作发送出去的按键发送接口；以及用于显示工作状态的LED指示灯。所述摇杆单元与微处理器连接，微处理器分别与按键发送接口和LED指示灯连接，所述LED指示灯位于摇杆单元的左侧。本发明的一种摇杆式QWERTY键盘通过切换模式可实现普通键盘或鼠标的操作，而且减少了空间上的束缚，方便携带，并保留与传统QWERTY键盘较接近的输入习惯，可广泛运用于PC、手机等领域。
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公开(公告)号：CN102520805A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110442742.6
申请日：2011-12-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了基于非光投影的输入方法和键盘，所述方法为：用线形激光器的出射光平行覆盖于显示有键盘图案的平面上方，手指触碰键盘图案中的按键，出射光在手指指尖产生光斑，通过摄像头获取包含有光斑的图像，处理器接收摄像头获取的图像，对所述光斑进行定位，得到光斑中心在图像中的坐标，由光斑中心的坐标换算出光斑中心在键盘图案区域坐标系中的坐标，并最终对应到键盘按键编号，该按键编号对应的键盘按键即为手指所触碰的键盘图案中的按键。所述键盘包括供输入者触碰并供摄像头拍摄的键盘图案和用于产生出射光的线形激光器，所述出射光平行覆盖于键盘图案上方。本发明彻底解决了传统键盘存在的不可防水的问题。
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