公开(公告)号：CN108182496A

公开(公告)日：2018-06-19

申请号：CN201810001833.8

申请日：2018-01-02

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 黄铎 ,  赵立华 ,  皮思远 ,  方小山 ,  王成芳 ,  金蓉

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q30/02 ,  G06Q50/26 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种城市互联网开放数据获取处理分析方法，包括步骤：1)城市互联网开放数据目录页处理；2)基于网站模板的网站内容页关键价值信息提取；3)信息后处理及分析。本发明根据互联网网站多样性的特点提出基于模板提取具有分析价值的数据，并同时进行简单的统计分析，提升了系统能够适用的范围，从而克服了人工手动获取城市互联网开放数据的低效率问题，有效简化城市互联网开放数据获取与分析的流程，为城市互联网开放数据获取提供新的方法，具备良好的扩展性。

公开(公告)号：CN106874914B

公开(公告)日：2019-05-14

申请号：CN201710021710.6

申请日：2017-01-12

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 皮思远 ,  肖南峰

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06K9/66 ,  G06N3/08 ,  B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的工业机械臂视觉控制方法，包括步骤：1)目标物体视觉信息采集与预处理；2)训练与调整深度卷积神经网络模型；3)验证模型与保存模型。本发明结合深度卷积神经网络提取不同姿态的目标物体的理想抓取位置，提升了系统能够适用的范围，从而克服了传统视觉控制发放识别特定目标物体差问题，有效简化工业机械臂的使用难度，为工业机械臂控制提供新的方法，具备良好的扩展性。

公开(公告)号：CN106874914A

公开(公告)日：2017-06-20

申请号：CN201710021710.6

申请日：2017-01-12

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 皮思远 ,  肖南峰

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06K9/66 ,  G06N3/08 ,  B25J9/16

CPC classification number: G06K9/4652 ,  B25J9/1664 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/66 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的工业机械臂视觉控制方法，包括步骤：1)目标物体视觉信息采集与预处理；2)训练与调整深度卷积神经网络模型；3)验证模型与保存模型。本发明结合深度卷积神经网络提取不同姿态的目标物体的理想抓取位置，提升了系统能够适用的范围，从而克服了传统视觉控制发放识别特定目标物体差问题，有效简化工业机械臂的使用难度，为工业机械臂控制提供新的方法，具备良好的扩展性。