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公开(公告)号：CN109801302A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811531451.2
申请日：2018-12-14
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的高压输电线路异物检测方法，该方法是在输电线路正下方布置双目摄像头，对双目摄像头进行标定得到内外参数，令双目摄像头呈仰角拍摄输电线路图像，并通过云台调整双目摄像头的仰角大小，以实现对输电线路更广泛的范围监测；然后对双目摄像头采集的图片进行预处理，获取图像中输电线路ROI区域，并通过概率Hough直线检测提取左视图和右视图中的输电线路，对输电线路进行三维重建，获得输电线路的空间直线方程；对ROI区域图像提取特征点，获取特征点空间坐标，计算特征点到输电线路拟合的空间直线的欧式距离判断输电线路上是否存在异物。本发明可以实现对输电线路的安全的实时监控，保障输电供电安全。
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公开(公告)号：CN109344856A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201810910833.X
申请日：2018-08-10
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多层判别式特征学习的脱机签名鉴别方法，包括：采集签名图像并进行预处理；建立多层判别式特征学习神经网络模型并进行训练；进行签名图像的特征提取，并进行特征归一化；针对每位用户的签名数据，取其中的真签名特征作为正样本，除该用户之外的其他用户的真签名特征作为负样本，通过正样本加权，训练二分类SVM模型；对于待鉴定签名图像，进行特征提取并归一化，然后用SVM模型鉴定其真伪。本发明充分利用深度网络模型的特征学习能力，以及签名数据中不同层次、多尺度特征，基于深度网络模型和二分类SVM模型，实现了高精度的脱机签名鉴定方法，具有准确率高、适应性好等特点，具有较好的实用价值。
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公开(公告)号：CN119591885A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411757609.3
申请日：2024-12-03
Applicant: 华南理工大学 , 广州酒家集团利口福食品有限公司 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种胞外制备米糠蛋白‑余甘子多糖共价接枝物的方法，涉及生物技术领域。该方法包括以下步骤：将余甘子鲜果、米糠蛋白和水混合后，在超声辅助作用下，采用闪式提取器进行提取处理，之后过滤得到滤液，将该滤液进行浓缩处理，得到浓缩液，之后通过醇沉处理得到沉淀，冷冻干燥后得到该米糠蛋白‑余甘子多糖共价接枝物。该方法通过结合闪式提取器的最大转速剪切和超声辅助作用，实现了一步法高效提取余甘子多糖，并通过控制美拉德反应条件，在提取多糖的同时形成米糠蛋白‑余甘子多糖共价接枝物，不仅显著提高了接枝产物的产率和纯度，还保证了产物结构的稳定性和功能性的最大化。
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公开(公告)号：CN114066729B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111223961.5
申请日：2021-10-19
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06T3/4053 , G06T5/20 , G06T5/30 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种可恢复身份信息的人脸超分辨率重建方法，包括：1)准备训练数据，包括低分辨率输入图像、高分辨率目标图像和目标面部掩膜；2)构建人脸超分辨率网络，由相互协作的主、副两个分支组成；3)将低分辨率图像送入步骤2)中网络，得到高分辨率图像和副分支输出的面部掩膜；4)计算总损失，其包括掩膜像素损失、面部掩膜损失和感知特征损失；5)根据步骤4)中的总损失对网络参数进行优化和更新；6)验证步骤5)中的网络性能是否达标，若达标，则停止训练；若不达标，则重复步骤1)‑6)。本发明解决了现有的人脸超分辨率重建方法生成的人脸图像识别率低的问题。
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公开(公告)号：CN117712806A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311477933.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院 , 横琴东辉科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种宽调谐低噪声窄线宽单频光纤激光器，激光二极管泵浦源、波分复用器的a端、波分复用器的c端、第一掺杂光纤、可调滤波器、第一光隔离器、第一光耦合器的d端、第一光耦合器的e端和光环形器的g端顺次连接；光环形器的h端、第二掺杂光纤和法拉第反射镜顺次连接；光环形器的i端和第二光耦合器的j端相连；第二光耦合器的k端和第三光耦合器的m端连接；第二光耦合器的l端、半导体光放大器、第二光隔离器和第三光耦合器的n端顺次连接；第三光耦合器的o端与波分复用器的b端连接。本发明利用光纤放大器与半导体光放大器两种增益介质混合增益，实现宽范围、低噪声、窄线宽的稳定单频激光输出，可广泛应用于光纤及激光技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117559202A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311325378.4
申请日：2023-10-12
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院 , 横琴东辉科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高功率DBR单频光纤激光器，包括：单模泵浦光源，作为纤芯泵浦的泵浦源；n个多模泵浦光源，作为包层泵浦的泵浦源；(N+1)×1泵浦信号合束器，所述(N+1)×1泵浦信号合束器用于实现将纤芯泵浦和包层泵浦结合的混合泵浦，通过信号端和泵浦端分别将单模泵浦光和多模泵浦光耦合进双包层高增益光纤的纤芯和内包层；高反双包层光纤光栅；双包层高增益光纤；低反双包层光纤光栅；包层光滤除器；光纤隔离器。本发明通过使用双包层高掺杂增益光纤，再利用合束泵浦的方式，实现了将吸收效率高、引入噪声低的纤芯泵浦方式和输出功率大的包层泵浦方式结合起来的混合泵浦。实现直接从DBR谐振腔中获得高功率的单频激光输出。
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公开(公告)号：CN117409398A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311245964.8
申请日：2023-09-26
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06V20/60
Abstract: 本发明公开了一种基于最近邻刻度值的指针式仪表视觉读数方法，包括：1)使用目标检测网络提取表盘上的字符和指针；2)对所有字符间的位置进行计算，将字符合并生成刻度值；3)根据所有刻度值的位置计算得到表盘中心点；4)根据检测得到的指针边界框和表盘中心点，计算得到指针方向；5)根据指针方向找到指针末端点最近的两个刻度值，计算得到读数值。本发明利用了目标检测网络，将字符合并生成刻度值，构建了基于刻度值的读数体系，通过刻度值位置计算得到表盘中心点，根据指针边界框和表盘中心点构建，具有良好的通用性和精度，可不依赖先验读数信息完成有效的仪表读数。
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公开(公告)号：CN112163596B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202010919026.1
申请日：2020-09-04
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06V20/62 , G06V30/19 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景文本识别方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法包括：将残差卷积神经网络作为文本图像编码器，对文本图像进行特征提取，得到特征图；构建连接时序分类解码器和二维注意力解码器；并联连接时序分类解码器和二维注意力解码器，使两者共享文本图像编码器的输出；将特征图输入连接时序分类解码器，转换成一维特征序列，并将一维特征序列译码成第一文本序列；将特征图输入二维注意力解码器，转换成二维特征序列，并将二维特征序列译码成第二文本序列；利用输出选择策略对第一文本序列和第二文本序列进行优选，输出文本识别结果。本发明实现了对长短不一，线性文
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公开(公告)号：CN108543179B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN201810467832.2
申请日：2018-05-16
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种小分子水骨伤治疗仪，主要由壳体、处理器、药水混合喷淋装置、气压调节装置和回收装置组成：壳体为带有中空内通道的结构；药水混合喷淋装置的混合静置区位于壳体内部上端，高压喷头均匀分布在中空内通道外周上，高压喷头与预混合静置区相连，储存罐与预混合静置区连接；预混合静置区内设有电动搅拌器；气压调节装置的多个开口从径向分布于中空内通道的至少一端，每个开口内设有可变形橡胶，微型气压泵通过充气软管与可变形橡胶相连；本发明采用小分子水作为媒介混合药液，能有效渗透进人体的内部，促进新陈代谢；高压喷头的规律性排布能使药液均匀地进入人体，带有压力的药液能更有效渗透进人体的内部。
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公开(公告)号：CN112381004B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202011282994.2
申请日：2020-11-17
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于骨架的双流自适应图卷积网络行为识别方法，包括步骤：1)视频图像采集；2)标注视频中人体的骨架信息和行为类别，构建训练集；3)构建自适应空间域图卷积单元Convs和自适应时间域图卷积单元Convt；4)利用自适应空间域图卷积单元Convs和自适应时间域图卷积单元Convt构建自适应图卷积模块；5)利用自适应图卷积模块构建自适应图卷积网络；6)利用自适应图卷积网络构建双流自适应图卷积网络；7)利用训练集训练双流自适应图卷积网络；8)利用训练得到的双流自适应图卷积网络对视频图像中的人体行为进行识别。通过本发明可有效提升人体行为种类识别的准确度，为各种计算机视觉处理应用打下了良好的基础。
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