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公开(公告)号：CN113086797B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110364902.3
申请日：2021-03-30
Applicant: 广东省特种设备检测研究院珠海检测院 , 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电梯液压缓冲器隐患识别深度学习装置及方法，所述装置包括磁吸式反射板、激光测距传感器和上位机。所述方法包括将电梯压入底坑对缓冲器进行压缩，随后将电梯重新提起使缓冲器复位，激光测距传感器实时采集缓冲器位移信息；构建长短时记忆模块及全连接层模块并联深度神经网络模型；构建长短时记忆模块及全连接层模块并联深度神经网络模型；长短时记忆模块识别电梯运行状态，截取完整位移变化信息、分段线性插值变换后输入全连接层模块识别缓冲器隐患；特征分析模块结合长短时记忆模块识别到的运行状态，计算特征信息，输入特征分析模块识别到隐患；分析全连接层模块输出的隐患与特征分析模块输出的隐患，确定最终隐患。
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公开(公告)号：CN113086797A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110364902.3
申请日：2021-03-30
Applicant: 广东省特种设备检测研究院珠海检测院 , 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电梯液压缓冲器隐患识别深度学习装置及方法，所述装置包括磁吸式反射板、激光测距传感器和上位机。所述方法包括将电梯压入底坑对缓冲器进行压缩，随后将电梯重新提起使缓冲器复位，激光测距传感器实时采集缓冲器位移信息；构建长短时记忆模块及全连接层模块并联深度神经网络模型；构建长短时记忆模块及全连接层模块并联深度神经网络模型；长短时记忆模块识别电梯运行状态，截取完整位移变化信息、分段线性插值变换后输入全连接层模块识别缓冲器隐患；特征分析模块结合长短时记忆模块识别到的运行状态，计算特征信息，输入特征分析模块识别到隐患；分析全连接层模块输出的隐患与特征分析模块输出的隐患，确定最终隐患。
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公开(公告)号：CN110796205B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201911065906.0
申请日：2019-11-04
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种特征映射复用编解码器架构网络及快速分割方法，该方法包括构建两路语义分割网络、确定可共用关键层结构以及逐个合并可共用关键层结构，得到特征映射复用编‑解码器架构网络优化结构；本发明在重点考虑网络语义分割准确度‑特征复用程度出发下，提出基于特征映射复用的快速复杂背景语义分割技术，基于相同特征图，完成不同视觉任务，即实现特征映射复用；通过改变共用层结构数量nshare，得到综合优化像素预测准确率PAA(nshare)、像素预测准确率PAB(nshare)、语义分割时间Tseg(nshare)指标的网络结构。在部件/零件的无漏检/无误判前提下，共用层结构可有效缩短分割时间。
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公开(公告)号：CN109255794B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201811030286.2
申请日：2018-09-05
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种标准件深度全卷积特征边缘检测方法，包括：训练全卷积特征神经网络，作为初始边缘检测模型采集标准件图像I1,I2,I3…In…IN，其中n∈[1,N],n∈Z，并通过初始边缘检测模型分别提取标准件图像，得到标准件边缘图对比标准件图像In与标准件边缘图标注标准件边缘图上的关键边缘非关键边缘与错误边缘并将关键边缘作为正样本，非关键边缘与错误边缘作为负样本，得到专家辅助标注标准件边缘图对初始边缘检测模型进行强化学习，得到新的边缘检测模型使用边缘检测模型提取标准件图像边缘，得到标准件边缘图并判断是否准确提取到关键边缘且提取到的关键边缘是否能满足需求，未能满足需求，重新执行步骤C；满足检测需求，则以为最终边缘检测模型MEdge进行应用。
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公开(公告)号：CN110782023A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911065797.2
申请日：2019-11-04
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了约简残差模块多孔卷积架构网络及快速语义分割方法，包括分析ResNet降采样残差构造块机理，在残差单元运算式基础上，推导出降采样残差单元运算式，分别定义降采样模块主路径结构、跳过路径结构的约简问题；约简降采样模块主路径结构，在不改变基本残差构造块主路径结构前提下，输入利用率相对较大的主路径约简结构；约简降采样模块跳过路径结构，在不进行特征变换前提下，输入利用率相对较大的主路径约简结构；提出约简残差降采样模块结构，并给出种五种保证高输入利用率的约简残差降采样模块结构；选择主干网络深度，训练语义分割网络实现快速语义分割应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107367680B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201710627556.7
申请日：2017-07-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/26
Abstract: 本发明公开了一种LED光源产品电特性参数多工位单参数智能并发测试装置及方法，所述装置包括：上位机、电参数测量模块、工位切换控制器模块和电源模块；所述上位机分别与电参数测量模块、工位切换控制器模块和电源模块进行通讯并控制；电参数测量模块，实时测量LED的电参数，并将所述电参数传到上位机进行处理、存储与分析；工位切换控制器模块，与被测多工位LED相连接，并对接入的多工位LED进行电路切换，使被测LED分时接通电源模块与电参数测量模块；电源模块，根据测试需要输出不同的电流或电压。本发明在保证LED光源产品电特性参数测试完全按照标准进行测试的前提，通过智能算法进行调度，实现了多工位的并发测试，极大节省了检测时间，提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN105184256B
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201510562839.9
申请日：2015-09-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种浪涌测试受试设备状态灯图像模式识别方法，所述方法包括：利用相机采集状态灯RGB图像，将图像转换为HSI颜色空间下图像，获取各个状态灯的亮状态样本Sn(n＝1、2……)；根据Sn中所有像素点亮度计算得图像熵值Hn，根据Hn确定高亮度与低亮度间的阈值It，保留高亮度集合L，计算L的颜色平均值将高亮度集合二值化后得到集合Lt，并计算Lt的离心率eL、像素个数NL，则样本Sn的特征Cn可表示为五元数组样本Sn为m×n阶图像矩阵，当摄像机获取图像P后，获取待识别m×n阶图像矩阵SP，按照样本构建方法获得SP的五元数组以不相关系数kP‑n＝f(CP,Cn)衡量SP与Sn的不相似程度，设置阈值kon，若图像P中，存在矩阵SP使得kP‑n≤kon，则n号状态灯亮。
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公开(公告)号：CN104599255B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510092315.8
申请日：2015-03-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种FPC图像表面曲向消除方法，所述方法包括：确定FPC基材具体参数；根据同轴光在表面曲向反射规律，建立表面曲向与图像灰度值数学模型，计算灰度梯度上限gmax、可识别的表面曲向区域像素个数下限nω；根据定位孔获得方向向量d，计算FPC图像平行、垂直于d方向的灰度梯度矩阵；以连续nω个像素灰度梯度c∈[gmin,gmax]为条件，获得疑似表面曲向区域，计算疑似表面曲向区域灰度梯度均方差ε，确定是否表面曲向；寻找表面曲向区域的真实灰度值并替代表面曲向区域灰度值。本发明实现了保留图像中折痕缺陷、挠度阈值可自定义的FPC图像表面曲向消除，还原表面曲向处线路真实情况，提高图像的信噪比与峰值信噪比。
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公开(公告)号：CN104897250A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510358402.3
申请日：2015-06-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01F25/00
Abstract: 本发明提供一种抗强谐波干扰的多台位流量计基波相位脉冲补偿方法，所述方法包括：获取流量计及标准表输出脉冲信号，用前置截止频率可调数字Butterworth滤波器提取基波信号y(t)，利用自适应陷波器状态变量周期轨道计算计数起止时刻基波相位，获取测量时间内的测得脉冲个数值，根据相位补偿原理计算得到补偿计数值，得到计数补偿后的精确计数值，实现脉冲计数补偿。本发明实现了在强谐波干扰下正确提取基波信号、获取基波相位、对多路不同步脉冲信号进行精度补偿，可有效提高流量计的检定精度。
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公开(公告)号：CN116702175A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310702987.0
申请日：2023-06-14
Applicant: 华南理工大学 , 广州计量检测技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种计量AI机器视觉测量系统的防篡改可信增强机制及实现方法，机制包括在图像采集、图像处理、AI识别环节中的图像数据，采用未加密数据传输形式；在AI识别、测量程序、计量结果环节中产生的过程数据、结果数据，进行加密传输，以链式在前一环节进行数据验证。方法包括：接收计量任务，采集图像，执行相应图像处理、AI识别、测量程序及计量程序，形成测量结果与计量结论；图像采集时，保留视觉传感数据，对视觉传感数据、图像进行摘要，形成密文；图像处理、AI识别时，对图像进行摘要，形成密文；对过程数据、测量结果进行加密；计量结果时，整合图像、过程数据、测量结果，并验证图像、解密过程数据、测量结果，形成测量结果及计量结论，采用计量结果对应的识别码及加密算法进行加密。
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