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公开(公告)号：CN112750334B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202011543270.9
申请日：2020-12-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Petri网的场馆自动驾驶车辆集中控制方法，包括以下步骤：S1、确定场馆实际大小、座位数量、配套设施建设情况和周边道路交通情况；S2、根据场馆实际人流量使用道路通行能力(HCM)计算PRT车站停靠能力，使用泊松分布模拟人流到达时间，确定所需最大吞吐量，并设计车站样式；S3、基于赋时Petri网建立无信号交叉口控制模型，将针对车站的建模分为两个部分：对各条车道的停车过程建模和对公共资源的分配控制建模；S4、使用中央控制站控制模式进行车辆集中控制。本发明属于自动驾驶控制领域，通过优化算法合理设计PRT站点数量，在保证服务质量的基础上达到资源最大利用。
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公开(公告)号：CN108903664B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201810730127.7
申请日：2018-07-05
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的饮水机取水杯液位检测方法，包括如下步骤：S1、检测是否有取水杯需要加水；S2、检测需要加水杯杯口中的最大内接圆，即为加水区域；S3、向加水区域内加水；S4、加水过程中采用图像识别动态检查加水区域内液位值，若达到指定液位高度则停止加水，反之，则返回步骤S3；S5、当水面相对稳定时,采用图像识别静态检查加水区域内液位值，若达到指定液位高度则停止检测过程，反之，则返回步骤S3。本发明简单易行，能够适应多种材质以及多种高度的取水杯完成自动加水及水满停水的功能。
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公开(公告)号：CN112750334A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011543270.9
申请日：2020-12-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Petri网的场馆自动驾驶车辆集中控制方法，包括以下步骤：S1、确定场馆实际大小、座位数量、配套设施建设情况和周边道路交通情况；S2、根据场馆实际人流量使用道路通行能力(HCM)计算PRT车站停靠能力，使用泊松分布模拟人流到达时间，确定所需最大吞吐量，并设计车站样式；S3、基于赋时Petri网建立无信号交叉口控制模型，将针对车站的建模分为两个部分：对各条车道的停车过程建模和对公共资源的分配控制建模；S4、使用中央控制站控制模式进行车辆集中控制。本发明属于自动驾驶控制领域，通过优化算法合理设计PRT站点数量，在保证服务质量的基础上达到资源最大利用。
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公开(公告)号：CN112508985A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011521872.4
申请日：2020-12-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/13 , G06T7/73 , G06F16/587 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种基于语义分割的SLAM回环检测改进方法，包括以下步骤：一、获取道路场景语义分割的通用数据集；二、使用RGB摄像头获取环境图像，在不同种环境状况下采集道路环境图像；三、获取语义分割预测的各个像素的分类结果；四、根据分类结果，获取语义分割图中包含对应类别的对象特征向量；五、构建包含语义信息的地点模型；六、通用数据集中的图像经过地点模型分析得到语义地点向量，创建地点的图像库，存入包含地点语义信息的向量，七、匹配待检测图像和图像库中图像的相似度；八、进行闭环检测，如果找到相似度超过阈值的向量，则代表当前图像是闭环节点，否则把当前图像加入到已有的图像库中。
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公开(公告)号：CN107798326B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201710983538.2
申请日：2017-10-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种轮廓视觉检测方法，所述方法包括下列步骤：工件亚像素边缘的提取、去噪以及轮廓补齐，轮廓匹配，偏差计算。本新型工件轮廓缺陷视觉检测的高精度算法先提取了工件轮廓，再基于形状上下文特征进行轮廓匹配，然后根据迭代最近点算法进行精确匹配，最后通过邻域法计算匹配偏差。根据大量实验对比，采用本新型轮廓视觉检测方法可以精确检测工件任意形状的轮廓缺陷，检测精度可以达到0.5个像素点，将其应用在工业检测上，可以智能化、高精度地检测精密固件的加工和生产，大幅地提高生产效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111582083A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010336136.5
申请日：2020-04-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提供一种基于消失点估计与语义分割的车道线检测方法。本方法车道线检测方法包括：首先通过卷积神经网络检测消失点，其次通过估计的消失点坐标进行自参数学习的逆透视变换，将图像投影到易于网络学习的俯视视角中。在俯视图中，通过语义分割网络进行二值分割，随后进行后处理实例化，得到车道线拟合方程并在原图中显示。本方法利用卷积神经网络强大的特征提取能力，解决了不同道路场景下的车道线检测问题，并且节省了车道线检测算法实例化操作的时间。本发明技术方案能有效检测模糊车道线边缘并抑制噪声，对消失点和直线的检测耗时少且准确性高，并且提高车道线识别实时性。
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公开(公告)号：CN111581313A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010336144.X
申请日：2020-04-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于实例分割的语义SLAM鲁棒性改进方法，首先通过实例分割网络对关键帧进行实例分割，建立先验语义信息；然后计算特征点光流场对物体进一步区分，识别出场景真正运动物体并将属于动态物体的特征点去除；最后进行语义关联，建立无动态物体干扰的语义地图。本发明与现有技术相比，采用深度学习与光流相互结合的方法建立语义地图且在彩色图的基础上增加深度图，赋予系统建立稠密三维点云语义地图的能力；另外，采用Mask-RCNN框架实时语义分割，通过光流信息估计的动态特征点与像素级别的语义信息相互结合可计算物体动态信息。本发明采用深度学习与光流相互结合使得整个系统的鲁棒性得到显著提高，能将其应用于动态场景下实时语义地图构建。
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公开(公告)号：CN110007655A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910319911.3
申请日：2019-04-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种对LED封装线生产数据的采集和追踪系统及方法，该系统包括扫描枪、打印机、WIFI模块、VGA接口、触摸屏、主控板卡和后台计算机；扫描枪通过串行接口连接到主控板卡，打印机通过串行接口连接到主控板卡，WIFI模块与主控板卡连接，VGA接口和触摸屏均与主控板卡连接，主控板卡与后台计算机无线连接。所述方法包括以下步骤：1)对人员等进行ID化工作；2)对料盒进行ID化工作；3)使用扫描自身的人员ID，发送到后台计算机；4)扫描该工序输入物料ID后扫描加入该物料的机器ID，发送到后台计算机；5)扫描输入半成品物料ID之后再扫描接收该半成品物料的机器ID；6)通过VGA接口采集图片等。
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公开(公告)号：CN105744258B
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201610038589.3
申请日：2016-01-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种单相机双目视觉传感器，包括右反射镜、左反射镜、彩色环形结构光、外框架、摄相机，其中外框架包括可调支架、可调支架、摄相机安装槽、和底座。本发明以精密机械设计为基础，摄相机经过左右反射镜成像形成光轴垂直的两个虚拟相机，彩色环形结构光使测量物体表面形成连续的彩色光模式。相当于在双目视觉技术中，用两个摄相机在不同方向拍摄获得目标物体特征。本发明还公开了一种单相机双目视觉传感器调试方法。本发明采用单相机结合左右反射镜和彩色环形结构光的创新结构，极大程度上降低了由于双摄相机固有内参的差异对三维重构的影响，简化实时运算实现了更好的三维重构的时间同步性。
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公开(公告)号：CN104002481A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410199927.2
申请日：2014-05-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: B29C67/00
Abstract: 本发明公开了一种可重构铸造成型快速3D打印方法，基于可重构铸模，包括步骤：步骤1、基于Solidwork、Pro/E三维建模软件建立零部件的三维模型；步骤2、对所述三维模型进行解析，获得stl格式的标准格式模型；步骤3、解析stl格式的标准格式模型获得包络球运动轨迹的g代码；步骤4、以g代码作为驱动，对可重构铸模进行重构，使重构的铸模与三维零件模型匹配；步骤5、基于重新构造的可重构铸模，向铸模腔内浇灌加热后的液态半液态3D打印材料；步骤6、浇灌完成后，对铸模进行拆卸，获得成型成性的零件模型。本发明采用基于铸造及可重构铸模的方式实现零部件的成型成性，大大提高零件3D打印的速度和效率及适用范围。
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