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公开(公告)号：CN119939559A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510005011.7
申请日：2025-01-02
Applicant: 华南理工大学 , 广东省科学院智能制造研究所
Abstract: 本发明公开一种基于注意力机制的跨年龄身份认证方法及系统，利用视频输入设备捕获当前画面输送至后台处理；利用改进后的YOLOv11检测模型检测和截取人脸图像；建立基于注意力机制的跨年龄身份认证网络作为识别模型，对截取的人脸图像进行身份认证。本发明针对年龄变化导致身份认证准确率下降问题，构建基于注意力机制的跨年龄身份认证网络，有效地分离人脸图像中的身份相关特征和年龄相关特征，提高了跨年龄身份认证的准确率。另外，本发明采用改进的YOLOv11网络作为检测网络，也提升了人脸检测的鲁棒性和检测精度。
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公开(公告)号：CN118839921A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410920918.1
申请日：2024-07-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种多阶段取水泵站滚动优化调度方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：以设定时间段内多阶段的实际取水量与预测取水量误差最小、电价总和最低为目标，构建取水泵站的滚动优化调度模型；对利用注意力机制改进的双向长短时记忆神经网络进行训练，得到多阶段取水量预测模型；利用多阶段取水量预测模型，得到取水泵站的预测取水量值；将预测取水量值输入滚动优化调度模型中，利用改进的多目标麻雀搜索算法求解滚动优化调度模型；基于求得的解，使用逼近理想解排序法确定折衷解，折衷解即为取水泵站未来设定时间段的优化调度策略。本发明能够有效减少取水泵站的能耗，达到节能效果，且适用于长期的优化调度。
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公开(公告)号：CN118025223A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410055698.0
申请日：2024-01-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及控制技术领域，为基于长短时记忆网络的无人驾驶汽车学习型预测控制方法，包括：结合帕采卡轮胎模型建立基于阿克曼驾驶汽车模型的非线性车辆动力学模型；基于长短时记忆网络对非线性车辆动力学模型进行训练，得到优化的非线性车辆动力学模型；使用模型预测控制MPC方法作为优化的车辆动力学模型控制策略，利用模型预测控制MPC方法的最优化问题进行滚动优化；使用梯度下降法求解在线最优控制的最优化问题输出最优控制序列，将最优控制序列中的第一个元素作为下一时刻的自动驾驶汽车的实际控制输入量。本发明通过准确的模型建立和优化控制策略可以减少事故的风险，并使车辆能够适应不同路况和驾驶需求，可以提升自动驾驶汽车的安全性能。
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公开(公告)号：CN109782167B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN201811633174.6
申请日：2018-12-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/34 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积网络深度模型的齿轮减速电机品检装置及方法，所述装置包括：直流稳压电源，用于为给待检测微型直流齿轮减速电机供电；恒流适配器，用于为加速度传感器供电，以及将加速度传感器采集的电机振动信号放大后输送至数据采集器；数据采集器，用于将放大后的电机振动信号生成数字信号输送中PC机；加速度传感器，用于采集待检测微型直流齿轮减速电机空转情况下的电机振动信号；PC机，用于根据所述数字信号判断待检测微型直流齿轮减速电机的优劣。本发明解决了目前在电机品检领域广泛使用的人工检测法所带来的巨大劳动成本和疲惫检测等问题，在保证精确率的同时，提高对微型直流齿轮减速电机的品质鉴定的效率。
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公开(公告)号：CN114359687B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111483806.7
申请日：2021-12-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据双重融合的目标检测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：根据可见光‑红外目标检测数据集中任意一对可见光图像和红外图像，生成融合图像；由可见光图像和红外图像与融合图像构成数据样本；利用数据样本训练检测器，得到训练好的不同模态的检测器；根据待测的一对可见光图像和红外图像，生成待测融合图像；将待测的可见光图像和红外图像与待测融合图像分别输入训练好的对应模态的检测器，得到检测结果；将检测结果融合，得到最终检测结果。本发明综合利用像素级融合和决策级融合两种不同层级融合的优点，使可见光模态和红外模态的信息尽可能被充分利用，从而具有更优秀的全天候检测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111354007B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010132864.4
申请日：2020-02-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纯机器视觉定位的投影交互方法，包括以下步骤：S1、对视觉传感器采集的源图像进行灰度化处理，定位出图像中投影区域的边界和四个顶点；S2、建立起由源图像坐标系至投影场景坐标系的坐标映射关系，求解坐标变换矩阵H；S3、基于深度学习中的目标检测算法检测源图像中的交互载体在投影平面上的触点位置；S4、通过步骤S2建立好的坐标变换关系将触点映射至投影场景坐标系下，完成人机交互。针对目前基于红外定位的投影交互方案依赖红外设备的弊端，本发明采用基于直线检测的方法定位出投影平面，采用纯视觉方式定位实现触点检测，通过坐标映射关系，将交互载体坐标映射至投影场景坐标系中，实现精准的交互。
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公开(公告)号：CN110706334B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201910916885.2
申请日：2019-09-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明的目的是提出一种基于三目视觉的工业部件重构方法，以推动机器视觉技术在工业生产的应用，提高工业机器人自主识别作业环境以及作业部件的能力。具体包括如下步骤：A、特征提取：利用呈直角等腰三角形排列的三个摄像机来获取原始图像，然后利用Canny滤波器的检测方法实现图像梯度方向的特征提取；B、将提取到的图像特征进行关联：首先要分析出需要进行关联的特征；然后使用SAD算法来对特征之间的相似性进行度量；再使用一般配置来对极线关联变换进行计算；最后对相关的像素点的准确性进行计算；C、3D重建：利用B步骤中得到的相关联的像素点得到两条投影射线，并做出所述两条投影射线的公垂线段，以所述公垂线段的中点作为3D点来实现三维重建。
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公开(公告)号：CN115326053A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210995947.5
申请日：2022-08-18
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双层视觉的移动机器人多传感器融合定位方法，采用新型特征码实现顶部底部摄像头的协同识别定位功能，同时利用获得的位姿信息用于移动机器人的数据融合算法，实现高精度的机器人定位功能，在行驶过程中，顶部摄像头用于识别铺设于地面的特征码，移动机器人能够提前对自身位姿进行纠偏，提高系统的鲁棒性，底部摄像头仅当机器人在运行至特征码上方时工作，用于移动机器人的精确定位以及在旋转过程中的冗余控制，由于摄像头识别特征码在时间上为间歇性的，引入信息更新频率高，同时没有间断的IMU传感器和轮式里程计，利用IMU和里程计提供的信息进行状态预测，通过摄像头间歇性的数据实现数据融合滤波器的状态更新。
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公开(公告)号：CN113962246A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111093663.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合双模态特征的目标检测方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取训练数据集；训练数据集包括双模态图像和注释文件，双模态图像包括可见光图像和红外图像；将可见光图像输入目标检测模型中的光照感知权重生成网络，输出两种模态特征的融合权重；将双模态图像和两种模态特征的融合权重输入目标检测模型中的具有特征循环融合机制的主路网络，输出预测结果；利用两种模态特征的融合权重和预测结果以及注释文件训练目标检测模型，将待测双模态图像输入训练好的目标检测模型，得到待测双模态图像中目标的位置和类别的预测结果。本发明通过构建目标检测模型，改善了模型对环境光照变化的适应能力，提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN107766965B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201710826218.6
申请日：2017-09-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自动引导车的快递分拣方法，包括方格型引导路径及上位机，自动引导车沿方格型引导路径行驶，通过WiFi局域网跟上位机通讯，上位机分配任务及路径给自动引导车，自动引导车从取货口收取快递后沿预定路线到达分拣口，完成分拣任务。本发明提出基于融合时间窗的A*算法规划出自动引导车无冲突最优路径，并结合点边防冲突算法预防多自动引导车之间的冲突。
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