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公开(公告)号：CN110809037B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201911034898.3
申请日：2019-10-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度多元特征的物联网皮肤镜系统，包括手持皮肤镜终端、皮肤镜服务器、在线专家系统和用户应用模块，手持皮肤镜终端通过内置一张4G物联网卡实现无线通讯，使得设备使用不受区域地点限制，调用远程高性能服务器计算机辅助医疗诊断；皮肤镜服务器中的基于深度多元特征的皮肤病模型通过结合深度特征和手工选取的多元特征实现一种通用性更高的皮肤病检测方法。本发明可以解决皮肤病人不便前往医院检查和医院所在地区偏僻无法配置高性能皮肤镜设备的问题，提高了计算机辅助医疗诊断的有效性，整合了不同地区的医疗资源。
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公开(公告)号：CN110809037A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911034898.3
申请日：2019-10-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度多元特征的物联网皮肤镜系统，包括手持皮肤镜终端、皮肤镜服务器、在线专家系统和用户应用模块，手持皮肤镜终端通过内置一张4G物联网卡实现无线通讯，使得设备使用不受区域地点限制，调用远程高性能服务器计算机辅助医疗诊断；皮肤镜服务器中的基于深度多元特征的皮肤病模型通过结合深度特征和手工选取的多元特征实现一种通用性更高的皮肤病检测方法。本发明可以解决皮肤病人不便前往医院检查和医院所在地区偏僻无法配置高性能皮肤镜设备的问题，提高了计算机辅助医疗诊断的有效性，整合了不同地区的医疗资源。
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公开(公告)号：CN112149550B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202010992484.8
申请日：2020-09-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的自动驾驶车辆3D目标检测方法，该方法是通过自动驾驶车辆上的IMU惯性测量仪、激光雷达和相机组之间的相对位置关系得到相机外参，通过相机外参和相机内参得到激光点云坐标系到相机坐标系的映射关系，计算各个层次的特征对应关系，并通过神经网络将激光点云数据和相机图像数据的信息进行融合来提取车辆周围的检测目标的类别和3D包围盒。本发明通过激光雷达点云和光学相机图像的多层次深度融合的方式，有效解决当前自动驾驶领域的3D目标检测中小目标检测困难和单一框架检测单一类别的问题，推动自动驾驶车辆落地进程。
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公开(公告)号：CN112927264B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110207735.1
申请日：2021-02-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机跟踪拍摄系统及其RGBD跟踪方法，系统包括存储与服务模块、跟踪控制模块、数据传输模块，每个模块由基本程序语言与机器学习算法框架实现并应用于无人机设备中。存储与服务模块为跟踪任务提供统一的模型训练接口，用于模型的存储与优化；跟踪控制模块使用目标跟踪算法实时跟踪拍摄对象，实现复杂环境下的无人机跟踪拍摄；数据传输模块用于图像数据与跟踪控制指令的传输。本发明实现了无人机脱离手动控制下的自动跟踪拍摄功能，且可以解决无人机在复杂拍摄环境中容易因遮挡因素丢失目标的问题，提高了无人机拍摄技术在更多场景中的可用性。
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公开(公告)号：CN112149550A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010992484.8
申请日：2020-09-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的自动驾驶车辆3D目标检测方法，该方法是通过自动驾驶车辆上的IMU惯性测量仪、激光雷达和相机组之间的相对位置关系得到相机外参，通过相机外参和相机内参得到激光点云坐标系到相机坐标系的映射关系，计算各个层次的特征对应关系，并通过神经网络将激光点云数据和相机图像数据的信息进行融合来提取车辆周围的检测目标的类别和3D包围盒。本发明通过激光雷达点云和光学相机图像的多层次深度融合的方式，有效解决当前自动驾驶领域的3D目标检测中小目标检测困难和单一框架检测单一类别的问题，推动自动驾驶车辆落地进程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110084794B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201910321615.7
申请日：2019-04-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力卷积神经网络的皮肤癌图片识别方法，包括步骤：1)图像的预处理，包括图像翻转、旋转和仿射变换；2)图像不均衡采样，对图像进行欠采样；3)建立卷积神经网络框架，包括卷积层、池化层和全连接层；4)建立注意力机制，包括通道注意力模块和空间注意力模块；5)设计注意力卷积神经网络，实现皮肤癌图片的识别。本发明增加注意力模块后的网络能够更准确的定位在局部区域，挖掘图片具有区别性的特征。6)迁移学习，使用预训练网络的参数对本卷积神经网络参数进行初始化。通过本发明方法可以有效提高对皮肤癌图片识别的准确率，在一定程度上，推动了人工智能在医疗行业的发展。
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公开(公告)号：CN109993103A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910246695.4
申请日：2019-03-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云数据的人体行为识别方法，包括步骤：1)获取基础数据，包括深度图数据、相机参数；2)对数据做预处理，包括对深度图进行平滑处理，深度图到点云的转换，对点云数据做归一化处理；3)把处理过后的数据输入到网络中进行行为识别。本发明提出了基于点云数据的深度学习人体行为识别，能够直接利用从深度图获取到的点云数据进行人体行为识别，并取得了不错的结果。
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公开(公告)号：CN112380986B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202011266996.2
申请日：2020-11-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种抗复杂街道背景干扰的车型检测方法、系统及存储介质，其中方法包括以下步骤：从监控视频中获取原始帧图像；将所述原始帧图像输入车型检测模型进行检测，输出包含车辆位置信息和车型类别信息的检测结果；其中，所述车型检测模型采用注意力机制替换网络中的残差连接。本发明在车型检测模型中结合了注意力机制，可以在很大程度上克服复杂背景下车辆无法被检测以及车型无法正确分类的问题，提高车型检测模型车型检测效率和准确度，可广泛应用于计算机智能监控视频处理领域。
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公开(公告)号：CN112927264A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110207735.1
申请日：2021-02-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机跟踪拍摄系统及其RGBD跟踪方法，系统包括存储与服务模块、跟踪控制模块、数据传输模块，每个模块由基本程序语言与机器学习算法框架实现并应用于无人机设备中。存储与服务模块为跟踪任务提供统一的模型训练接口，用于模型的存储与优化；跟踪控制模块使用目标跟踪算法实时跟踪拍摄对象，实现复杂环境下的无人机跟踪拍摄；数据传输模块用于图像数据与跟踪控制指令的传输。本发明实现了无人机脱离手动控制下的自动跟踪拍摄功能，且可以解决无人机在复杂拍摄环境中容易因遮挡因素丢失目标的问题，提高了无人机拍摄技术在更多场景中的可用性。
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公开(公告)号：CN112380986A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011266996.2
申请日：2020-11-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种抗复杂街道背景干扰的车型检测方法、系统及存储介质，其中方法包括以下步骤：从监控视频中获取原始帧图像；将所述原始帧图像输入车型检测模型进行检测，输出包含车辆位置信息和车型类别信息的检测结果；其中，所述车型检测模型采用注意力机制替换网络中的残差连接。本发明在车型检测模型中结合了注意力机制，可以在很大程度上克服复杂背景下车辆无法被检测以及车型无法正确分类的问题，提高车型检测模型车型检测效率和准确度，可广泛应用于计算机智能监控视频处理领域。
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