公开(公告)号：CN118247807A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410286456.2

申请日：2024-03-13

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 王骁行 ,  史景伦 ,  张溢

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种拥挤场景下的多人人体姿态估计方法、系统及介质，方法包括：获取待估计拥挤场景图片，将待估计拥挤场景图片输入预训练的深度学习网络模型，得到初步特征，进而将初步特征输入预设的残差金字塔模块，得到融合特征；将融合特征输入门控自注意力模块，得到全局特征，进而将全局特征输入个体信息特征提取模块，得到各个体对应的个体信息特征；将全局特征和个体信息特征输入全局空间解耦模块，得到各个体对应的深层个体特征；将深层个体特征输入预先训练好的人体姿态估计模型，得到人体姿态估计结果。本发明能够提高系统在拥挤场景下的多人人体姿态估计的精确度和运算速度，可广泛应用于人体姿态估计领域。

公开(公告)号：CN113011441B

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202110307425.7

申请日：2021-03-23

Applicant: 华南理工大学 ,  广东微步智能科技有限公司

Inventor： 傅钎栓 ,  史景伦 ,  陈汉营

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种目标检测方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括以下步骤：输入待检测图片，对所述待检测图片进行特征提取，获得不同感知域的特征图；根据所述特征图获取候选框的偏移量，根据所述偏移量对所述特征图进行特征对齐，得到对齐特征图；根据所述对齐特征图提取方向特征，根据所述方向特征获取所述候选框的最终的偏移量；根据所述方向特征获取方向无关特征，根据所述方向无关特征对所述候选框的种类进行预测。本发明先提取检测图片的特征，根据提取的特征解决候选框旋转造成特征不对齐的现象，以及通过提取方向特征对候选框进行预测，提高预测精准度，可广泛应用人工智能技术领域。

公开(公告)号：CN108197111B

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN201810020999.4

申请日：2018-01-10

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 史景伦 ,  洪冬梅 ,  王桂鸿 ,  张福伟

IPC: G06F40/258 ,  G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F16/35 ,  G06F16/34

Abstract: 本发明公开了一种基于融合语义聚类的文本自动摘要方法，包括：文本预处理步骤，对原始文档进行预处理，并统计关键词在文本中的词频信息；权重计算步骤，融合局部权重，全局权重和引入相关权重来确定关键词在句子中的贡献度；语义分析步骤，将文本矩阵进行奇异值分解，得到语义分析模型，以此计算每个句子的语义向量；聚类步骤，对计算的句子语义向量在语义空间中通过聚类算法得到K个句子簇；句子选择步骤，在每一个句子簇中计算句子权重，根据排名来挑选前n个句子组成摘要，并去除冗余。本发明简单实用，对文本进行特征表示，融入上下文的语义联系，更充分的显示句子之间和词语之间的共现关系，生成的摘要更能契合文本的主题思想。

公开(公告)号：CN111402128A

公开(公告)日：2020-07-10

申请号：CN202010108622.1

申请日：2020-02-21

Applicant: 华南理工大学 ,  广州梦辉机器人有限公司

Inventor： 史景伦 ,  杨鹏 ,  梁可弘 ,  陈学斌 ,  林阳城

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/50 ,  G06T7/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度金字塔网络的图像超分辨率重建方法，包括以下步骤：S1、对输入图像进行浅层特征提取；S2、将浅层特征通过K个多尺度残差模块进行特征融合以及特征增强，得到更丰富的深层次特征；S3、使用转置卷积对深层次特征进行上采样；S4、利用残差学习对图像进行重建；S5、将重建后的图像作为当前金字塔网络的输出，同时作为下一层金字塔网络的输入，继续采用步骤S1-S4进行训练，以得到更高分辨率的图像。本发明采用了多尺度残差模块，对特征进行融合以得到更丰富的特征；同时采用拉普拉斯金字塔网络，以逐步上采样重建高分辨率图像；通过本发明的方法，可以重建出细节更丰富、质量更高的图像。

公开(公告)号：CN109978176A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910162280.9

申请日：2019-03-05

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 王桂鸿 ,  史景伦 ,  邓丽 ,  张宇

IPC: G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于状态动态感知的多智能体合作学习方法，通过自主训练获得协调完成任务目标的多智能体控制系统，步骤如下：对各个智能体分别进行状态编码；对每个智能体构建一个动态感知层对其状态集合进行处理，将动态长度的状态集合映射成固定长度的特征；每个智能体的特征输入到各自带有通信单元的Q值网络，从网络输出中选取具有最大Q值的动作作为决策动作；各智能体将动作执行于环境，从环境中获取反馈奖励后，对所有智能体的动态感知层参数和Q值网络参数进行更新；使用上述框架训练多智能体，获得多智能体合作控制系统。本发明适用于要求动态数量游戏角色合作完成任务的游戏系统中，可作为游戏中多智能体的人工智能系统。

公开(公告)号：CN108599994A

公开(公告)日：2018-09-28

申请号：CN201810253899.6

申请日：2018-03-26

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 田龙伟 ,  史景伦

IPC: H04L12/24 ,  H04W28/16

Abstract: 本发明目的是通过统计并聚类所有网络流的服务质量需求，分别构造适合每类流量传输的网络切片，以更好地利用网络资源、保障网络服务质量；在每个切片更新周期T内，其主要步骤包括：收集用户的SLA(服务等级合约)与全网物理链路资源容量C与可用资源R；统计各流量需求的QoS特性，得到OD流量特性；对OD流量特性聚类，得到典型的QoS需求类别与规模；将每类QoS需求的流量装配到物理链路中，得到适合承载相应QoS类流量的网络切片，由SDN控制器下发切片信息至转发设备的切片维护表；当SDN转发设备收到客户的数据流时，根据QoS请求寻找适合传送的切片进行转发，同时监测切片内资源利用率与SLA违约等切片性能情况。

公开(公告)号：CN105326625B

公开(公告)日：2018-04-27

申请号：CN201510769612.1

申请日：2015-11-11

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 史景伦 ,  赵伟健 ,  阳南珍 ,  袁斌

IPC: A61H1/02

Abstract: 本发明公开了可穿戴仿生外骨骼机械腿康复装置的坐下模式控制方法。该方法先控制模块通过采集到的信号判断用户姿态是否同时满足触发条件C1、C2、C3和C4；若控制模块检测到用户满足坐下触发条件，控制模块向髋部电机和膝部电机发出指令，髋部电机开始以加速度a0从静止匀加速至速度v0，以v0转动，∠髋减小，带动用户躯干与大腿产生相对角度运动；同时，膝部电机也开始以加速度a0从静止匀加速至速度v0，然后以恒定速度v0转动，∠膝减小，带动用户大腿与小腿产生相对角度运动；本发明可帮助患者初期进行坐下训练，这样可以增强关节活动度和肌肉力，同时也有利于逐步提高患者对外骨骼的适应性，为后期的行走动作打好基础。

公开(公告)号：CN103226198A

公开(公告)日：2013-07-31

申请号：CN201310082251.4

申请日：2013-03-14

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 史景伦 ,  张楠 ,  徐初杰 ,  李咏梅

IPC: G01S15/06 ,  G01S15/50

Abstract: 本发明公开了基于多普勒效应的水下目标定位方法和装置，该装置的第一圆盘、第二圆盘和第三圆盘分别位于三个相互正交的平面上，分别与旋转驱动装置连接；三个水声阵列信号收发器分别位于第一圆盘、第二圆盘和第三圆盘上；信号接收发射器位于水下定位目标上；第一微处理器分别与水声阵列信号收发器、GPS接收器和信号接收发射器信号连接；水声阵列信号收发器和信号接收发射器与第一微处理器信号连接；第一圆盘、第二圆盘和第三圆盘的中心点位于同一条直线上；本发明利用了多普勒效应，只通过测量声波信号频率的多普勒频差来定位，避免了传统水声定位系统所采用的基于时延差或相位差来对水下目标的定位方法的复杂性。

公开(公告)号：CN101776613B

公开(公告)日：2011-12-07

申请号：CN200910214324.4

申请日：2009-12-29

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 史景伦 ,  张荣锋 ,  韦岗 ,  熊尚坤

IPC: G01N21/84 ,  G01N21/01 ,  G08C17/02

Abstract: 本发明公开了基于光纤图像传输的培养箱内细胞实时观测方法及装置。该装置透明的细胞培养盒位于细胞培养箱内，物镜位于透明的细胞培养盒前端，光纤传像束前端与物镜连接，后端设有目镜，光纤传像束还与位移微调装置连接；CCD摄像机位于镜后端，与第二无线收发模块连接；计算机与第一无线收发模块连接，第一无线收发模块与第二无线收发模块信号连接。本发明能够方便灵活的对培养箱内的细胞进行观测，不需要将活细胞取出培养箱采用终点法进行观测，而是能够在培养箱内进行实时观测，为细胞培养的观察和分析提供了方便快捷的方法，同时通过该装置可以实现对整个细胞培养过程的全程观测，大大提高了整个细胞培养的效率和质量。

公开(公告)号：CN119762947A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411677127.7

申请日：2024-11-22

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 邓怿莹 ,  史景伦 ,  杨静雅

IPC: G06V10/98 ,  G06V20/40 ,  G06V10/766 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种无参考视频质量评估模型的训练方法、识别方法、系统、设备及介质，其中，该训练方法包括获取标注好的视频数据集；对视频数据集进行映射提取处理，得到视频的时空特征；将时空特征输入至初始化的STGRU模块中进行特征融合处理；通过回归模块将融合后的时空特征映射到视频质量分数；使用优化算法和损失函数对模型进行训练，得到训练好的无参考视频质量评估模型。该训练方法从空间和时间两个关键维度来深入提取视频的特征，不仅可以提高无参考视频质量评估模型对待评估视频的时空特征提取能力，还能提高对用户生成视频的评估准确性，同时，无参考视频质量评估模型的架构设计较为通用。本发明可广泛应用于视频质量评估技术领域。