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公开(公告)号：CN113516429B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110379885.0
申请日：2021-04-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q10/087 , G06N5/01 , G05D1/69
Abstract: 本发明公开了一种基于网络拥堵模型的多AGV全局规划方法，首先建立区域化的地图，并根据运输需求给AGV分配任务，确定AGV路径的起始区域和目标区域；然后，在距离代价的基础上，引入包含转弯代价的时间代价与基于修正网络拥塞扩散模型的区域密度估值，以更新A*算法的估计代价值；最后基于改进A*算法进行区域间全局路径规划，获取连接当前区域和目标区域的路径区域集。本发明根据区域拥堵情况这一指标对传统的A*算法进行改进。本发明利用网络拥塞模型预测各个区域的拥堵情况，在调度时尽可能使AGV合理分布在各个区域内，提高了多AGV系统的运输效率的同时降低了调度算法的复杂度。
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公开(公告)号：CN113724339B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110503629.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理及机器学习技术领域，涉及一种基于颜色空间特征的少样本瓷砖分色方法。该方法包括：在预设环境下，采集第一瓷砖图像；利用角点检测、仿射变换、图像分割一系列图像处理技术将第一瓷砖图像的瓷砖区域与背景分离，并将分离后的纯净瓷砖区域从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间；将HSV纯净瓷砖区域切分成细胞单元，基于HSV色彩空间提取出瓷砖色彩特征，并通过特征选择得到瓷砖的有效色彩特征；根据采集到的带标签的第一瓷砖图像的有效色彩特征及对应标签构建数据集，完成瓷砖分色器训练；基于瓷砖分色器对第二瓷砖图像进行色差分色。本发明解决了人工瓷砖分色难度高、耗时耗力，深度学习模型训练需要大量数据的问题。
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公开(公告)号：CN115102683A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210490733.2
申请日：2022-05-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L9/00 , H04N21/235 , H04N21/4405 , G06V40/16 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及人脸隐私保护领域，公开了基于目标检测技术的人脸图像加解密方法、系统和设备。该方法包括：获取图像中的人脸区域，基于所述获得的人脸图像生成明文关联密钥，使用整数随机序列对人脸区域图像进行像素置乱、像素扩散和行列置乱，得到加密人脸图像，将加密人脸图像与非人脸区域融合得到密文图像。本发明通过结合目标检测技术，对图像中的人脸区域进行检测提取，并结合超混沌Chen系统，针对图像中的人脸区域进行局部加密，在实现人脸隐私保护功能的同时减少了加密过程的计算量，提高了加密算法的效率。
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公开(公告)号：CN114598445A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210225759.4
申请日：2022-03-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌序列的控制器加密方法，包括以下步骤：1)控制器和执行机构建立连接后，完成局域网内精确时间同步；2)控制器和执行机构根据系统时钟动态建立相同的混沌密钥序列；3)控制器根据动态混沌密钥序列对原始数据明文进行加密，将加密后的数据发送至执行机构，执行机构解密后即可重新得到原始数据。本发明利用混沌系统对初值和参数的高敏感性，动态生成密钥序列，使密钥序列完全随机，实现一次一密钥，确保所传递的数据难以被破译，避免系统遭到第三方控制，极大的保障了控制系统的安全性。
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公开(公告)号：CN112149555B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010998015.7
申请日：2020-09-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/774 , G06Q10/087 , G06Q10/047 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于全局视觉的多仓储AGV追踪方法，包括以下步骤：1)拍摄仓库的全局图像，并将其发送到控制中心；2)对全局图像进行处理，追踪系统在第一帧利用目标检测算法对多台AGV进行识别，并根据AGV顶部的AprilTag码确定每台AGV的ID及位姿；3)将仓库分为若干区域，调度系统获取控制中心发送的AGV位姿信息后利用分层规划算法进行每台AGV的路径规划；4)将每台AGV的路径信息与多AGV追踪算法结合，预测AGV的位置，用一个边界框框选出AGV所在区域，确定每台AGV的信息；5)控制中心将路径信息转化成的速度指令发送至AGV，控制AGV，完成货物的分拣任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114371702A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111556630.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于视觉伺服的非线性模型预测控制方法，无人车安装四个麦克纳姆轮，得益于麦克纳姆轮特有的结构，无人车能进行全向运动，提高了无人车的灵活性；无人车的底部安装一个竖直向下的摄像头用于检测地面上的特征码，辅助无人车的定位和导航；本发明将非线性模型预测控制与无人车的运动学模型相结合，建立基于视觉伺服的无人车分层控制方法，包括线性模型预测控制和PID控制；外部的非线性模型预测控制计算出无人车的速度值，在满足各类约束的情况下控制无人车运动到特征码的正上方，并确保在控制过程中特征码始终在底部摄像头的视野内；内部的PID控制器负责将速度指令转换为每个电机的转速，控制无人车按照指令运动。
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公开(公告)号：CN110780671A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911046869.9
申请日：2019-10-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于全局视觉的仓储导航智能车调度方法，包括以下步骤：1）利用仓库天花板上的顶部摄像头拍摄全局图像；2）对全局图像进行处理来追踪仓储内的智能车并利用卷积神经网络识别来识别每台AGV的编号；3）将仓库分为若干个区域，利用全局控制器发送指令控制AGV，使AGV按照路线运行；4）利用改进A*算法进行区域路径规划，得到最优的AGV从当前区域到达目标区域的途径区域集；5）利用时间窗算法进行区域内路径规划，使AGV安全地从当前区域驶出；6）利用分段式PID控制算法使AGV能够沿规划路径完成既定运输任务。本发明充分地将AGV通行任务分配给各个区域，提高了AGV仓储系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN115102683B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210490733.2
申请日：2022-05-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L9/00 , H04N21/235 , H04N21/4405 , G06V40/16 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及人脸隐私保护领域，公开了基于目标检测技术的人脸图像加解密方法、系统和设备。该方法包括：获取图像中的人脸区域，基于所述获得的人脸图像生成明文关联密钥，使用整数随机序列对人脸区域图像进行像素置乱、像素扩散和行列置乱，得到加密人脸图像，将加密人脸图像与非人脸区域融合得到密文图像。本发明通过结合目标检测技术，对图像中的人脸区域进行检测提取，并结合超混沌Chen系统，针对图像中的人脸区域进行局部加密，在实现人脸隐私保护功能的同时减少了加密过程的计算量，提高了加密算法的效率。
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公开(公告)号：CN114220143A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111426059.3
申请日：2021-11-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种佩戴口罩的人脸识别方法，包括以下步骤：设备摄像头采集实时画面，将画面输入到训练好的口罩检测模型，若检测到佩戴口罩，则将人像输入眼部检测模型，把检测到的眼部图像输入到眼部特征提取网络，得到眼部特征；若未检测到配对口罩，则将人像输入到人脸特征提取网络，得到人脸特征，把特征与对应特征库比对余弦相似度，输出满足条件的识别结果。本发明考虑了佩戴口罩的人脸与正常人脸的差异，充分利用可识别区域，同时也对特征库做分离，使设备既能识别正常人脸，又能识别佩戴口罩的人脸，提高识别精度。
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公开(公告)号：CN110780671B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201911046869.9
申请日：2019-10-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于全局视觉的仓储导航智能车调度方法，包括以下步骤：1）利用仓库天花板上的顶部摄像头拍摄全局图像；2）对全局图像进行处理来追踪仓储内的智能车并利用卷积神经网络识别来识别每台AGV的编号；3）将仓库分为若干个区域，利用全局控制器发送指令控制AGV，使AGV按照路线运行；4）利用改进A*算法进行区域路径规划，得到最优的AGV从当前区域到达目标区域的途径区域集；5）利用时间窗算法进行区域内路径规划，使AGV安全地从当前区域驶出；6）利用分段式PID控制算法使AGV能够沿规划路径完成既定运输任务。本发明充分地将AGV通行任务分配给各个区域，提高了AGV仓储系统的运行效率。
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