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公开(公告)号：CN118447569A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410510905.7
申请日：2024-04-26
Applicant: 东莞理工学院
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06T7/70 , G06F17/16 , G06T17/00
Abstract: 本发明涉及人体运动预测技术领域，具体地说，涉及一种基于弱监督的自适应增强交互图卷积3D人体运动预测方法。其包括使用算法来捕捉并完成三维骨架序列建模；通过弱监督学习的方法生成不同动作拼接形成数据集；加载拼接形成形成的数据集，做自适应调整；将自适应调整后的数据集增强交互与减枝；对训练后的数据集做提取特征操作，加强特征训练；得到最终的结果并通过3D骨架DeepCap可视化。本发明优化了数据预处理流程，减少了模型的计算复杂度，还实现了动作之间流畅自然的过渡，提高预测准确率。
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公开(公告)号：CN112192962B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202011156958.1
申请日：2020-10-26
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本发明涉及电脑喷绘技术领域，且公开了一种电脑喷绘用自动续墨清洁型喷绘机，包括机体，所述机体的右上角设置有储墨箱，滚筒的下方设置有输水管，输水管的表面转动连接有喷水头，喷水头的下方活动连接有运动架，半齿轮的内部设置有驱动轴，高压水泵的右侧固定连接有进水管，进水管的外侧设置有蓄水箱。该一种电脑喷绘用自动续墨清洁型喷绘机，当喷绘完成后，关闭电磁阀同时启动驱动轴和高压水泵开始工作，高压水泵使蓄水箱中的水流进输水管中，输水管中的水流进各个喷水头内进行喷出，同时驱动轴通过半齿轮带动运动架左右往复运动，运动架带动表面的喷水头在输水管上左右往复摇摆，从而达到了具有滚筒清洁功能的效果。
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公开(公告)号：CN111976300B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202010896018.X
申请日：2020-08-31
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本发明涉及电脑喷绘技术领域，且公开了一种电脑喷绘机防止油墨沉淀机构，包括支撑板，所述支撑板的外侧滑动连接有移动机构，所述移动机构的底部固定连接有喷头。该电脑喷绘机防止油墨沉淀机构，转动转盘，使得喷墨孔与圆孔的相对位置会发生变化，进一步使得喷墨孔的相对面积发生变化，从而达到了可以调节油墨喷射压力的效果。通过不断转动转盘，使得圆孔和喷墨孔之间相对不停的运动，此时堵在喷墨孔内部干固的油墨会被粉碎，从而达到了防止喷墨孔堵塞的效果。当移动机构带动喷头来回喷墨时，此时搅拌机构在油墨盒内部不停的转动，油墨盒内部的油墨会被搅拌，从而达到了防止油墨在使用一段时间后沉淀的效果。
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公开(公告)号：CN111077824A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911371882.1
申请日：2019-12-27
Applicant: 东莞理工学院
Inventor： 李环
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了物联网控制技术领域的一种基于SOC的物联网16路继电器控制模块，所述设备域包括电压转换电路、无线网通讯模块、锁存器和16路继电器接口，所述平台域包括和无线网通讯模块通过互联网通信的物联网云平台，所述应用域包括和物联网云平台通过互联网进行通信的移动终端PC端，且所述电压转换电路提供电源给无线网通讯模块、锁存器和16路继电器接口，且所述电压转换电路、无线网通讯模块和锁存器集成化设计为单一的SOC，软件设计则采用模块化编程的方法，主要有无线网模块控制程序、云平台通信程序和远程命令解析程序，移动终端设备最终能够实现远程控制每一路的继电器以及对每一路的状态进行监控的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112686039A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011598553.3
申请日：2020-12-29
Applicant: 东莞理工学院
IPC: G06F40/289 , G06F40/253 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的文本特征提取方法，包括以下步骤，步骤一，系统初始化；步骤二，数据输入；步骤三，词性标注；步骤四，训练机器学习分块模型；步骤五，文本分块；步骤六，文本输出；所述步骤一中，SVO分块文本提取器的一侧外壁上设置有显示器，所述步骤二1)中，外部设备的数据可通过交互网络模块输入SVO分块文本提取器，所述步骤五2)中，SVO分块文本是语义上相关的标记组，该发明在非结构化文本中识别多个词性标记，并使用机器学习块模型从多个词性标记中确定多个SVO分块文本，机器学习分块模型在一个标注了主语‑动词‑宾语(SVO)的训练数据上进行训练，本发明降低了文本特征提取的时间成本，并且无须手动开发和更新规则。
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公开(公告)号：CN112612896A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011598471.9
申请日：2020-12-29
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本发明公开了一种利用分类文本来确定机器学习算法结果目标类型的优化方法及系统，包括步骤一，语言处理；步骤二，分类目标；步骤三，生成文本；步骤四，性能测量；步骤五，学习算法；步骤六，确定结果；该利用分类文本来确定机器学习算法结果目标类型的优化方法及系统包括以下过程：将文本进行自然语言化处理，确定文本的特征及其之间的关系；分类器基于文本的特征和特征间关系确定一个目标类型，将文本特征及其关系输入到不同的机器学习算法中计算结果，并对每个结果进行评价；最终选择至少一种机器学习算法产生的与目标类型高度相关的结果，通过本发明方法将多种机器学习算法进行整合，可有效提高结果输出精度。
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公开(公告)号：CN102208038B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201110175101.9
申请日：2011-06-27
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉词典的图像分类方法，涉及数字图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：抽取训练图像数据集的联合局部特征；S2：通过基于移动均值和区域哈希法的聚类算法对所述联合局部特征进行向量矢量化，从而选择聚类中心个数，以形成视觉词典；S3：根据所述视觉词典生成图像的特征表示，以建立图像分类器；S4：根据所述图像分类器分类所述训练图像数据集中的图像。本发明能够获得最具区分度的视觉词典，从而使分类方法对图像数据集的样本空间分布具有自适应性，可以抵抗各种仿射变换和光照变化，对于局部异常、噪声干扰、以及复杂背景具有更好的鲁棒性，而且具有很强的通用性，可以用于各种类型的图像分类，因而具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN102208038A
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN201110175101.9
申请日：2011-06-27
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉词典的图像分类方法，涉及数字图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：抽取训练图像数据集的联合局部特征；S2：通过基于移动均值和区域哈希法的聚类算法对所述联合局部特征进行向量矢量化，从而选择聚类中心个数，以形成视觉词典；S3：根据所述视觉词典生成图像的特征表示，以建立图像分类器；S4：根据所述图像分类器分类所述训练图像数据集中的图像。本发明能够获得最具区分度的视觉词典，从而使分类方法对图像数据集的样本空间分布具有自适应性，可以抵抗各种仿射变换和光照变化，对于局部异常、噪声干扰、以及复杂背景具有更好的鲁棒性，而且具有很强的通用性，可以用于各种类型的图像分类，因而具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN212207132U
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201922393214.0
申请日：2019-12-27
Applicant: 东莞理工学院
Inventor： 李环
IPC: G01N21/88 , G01N21/956 , G01M13/00 , G06K9/00
Abstract: 本实用新型公开了按键自动化检测技术领域的一种基于OCR识别的自动化按键检测系统，包括设备端，所述设备端包括单片机，所述单片机分别电性输入连接电压转换电路和红外传感器，所述单片机分别电性输出连接自动按键驱动电路、两相电机驱动电路和双舵机组，所述单片机双向电性连接CH340串口电路，所述CH340串口电路双向电性连接PC端，利用OCR技术、双舵机组结构、DM542数字两相电机、自动按键组以及工业摄像头组成整个系统，设备能够实现无人干扰的情况下使用工业摄像头采集并识别键盘字符，启动自动按钮组并对按键的好坏进行检测，设备可以长时间稳定、有效地工作，可以很好的实现自动化的检测按键，使键盘生产成本有效减低。
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