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公开(公告)号：CN113673508B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110855209.6
申请日：2021-07-28
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: G06V30/19 , G06V30/146 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T3/60 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种指针式仪表图像数据合成方法，包括：1)构建表盘定位数据集和准备待增强数据集，训练表盘检测网络，使用网络输出表盘图像；2)量程量纲数据集的构建，训练字符识别网络，使用网络输出量程量纲的文字信息；3)下载不同风格字符数据集，训练字符生成GAN网络，使用网络输出新的量程量纲图像替换原量程量纲图像，输出量程量纲增强表盘图像；4)指针刻度数据集的构建，训练Mask R‑CNN网络，使用网络输出指针刻度的掩模，对指针和刻度进行形态学变换，对指针进行旋转，生成新的指针图像和刻度图像，输出指针刻度增强表盘图像，嵌入原仪表图像表盘位置。本发明具有多样性、灵活性以及在不同背景下有更好的泛化能力，扩增可供读数仪表数据。
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公开(公告)号：CN111401358B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010114874.5
申请日：2020-02-25
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: G06V30/146 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的仪表表盘校正方法，包括步骤：1)仪表表盘数字数据集的构建与预处理；2)针对识别对象及应用场景的特点，设计匹配的神经网络；3)对设计的神经网络模型装载训练参数进行训练，训练过程中进行在线数据增强，训练完毕后得到数字定位模型；4)将待识别的仪表表盘图像经预处理后输入已训练的数字定位模型中，得到图像中数字的位置与类别实现仪表表盘数字粗定位，使用图像处理技术进行数字精定位；5)利用数字精定位位置信息使用图像处理技术进行椭圆拟合以及特征点位置提取；6)由特征点位置求取变换矩阵，通过仿射变换完成仪表表盘校正。本发明可在保证泛化能力的同时得到高精度的仪表表盘校正效果。
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公开(公告)号：CN111291709B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010114880.0
申请日：2020-02-25
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图像处理的手指静脉图像质量评价方法，包括步骤：1)获取原始采集手指静脉感兴趣区域图片；2)利用均值滤波和中值滤波滤除图像噪声，得到去除噪声后的图像；3)利用同态滤波增强去除噪声后的图像的对比度，得到对比度增强后的图像；4)利用方向纹理滤波增强对比度增强后的图像的纹理细节，得到纹理增强后的图像；5)设置阈值，对纹理增强后的图像进行二值化处理，得到手指静脉二值图像；6)利用连通域信息，对手指静脉二值图进行连通域分析，去除面积小于阈值区域，并统计剩余区域面积，获得图像质量分数。本发明可有效地反映了采集到的手指静脉图像质量，从而有效解决没有通用的手指静脉图像质量评价方法的问题。
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公开(公告)号：CN113076899B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110387931.1
申请日：2021-04-12
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06V20/40 , G06V10/44 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于目标跟踪算法的高压输电线路异物检测方法，包括：输电塔上摄像装置的安放和数据传输；高压输电线异物的收集和标注；训练yolov5模型，并进行优化；对检测范围使用Hough直线检测，得出高压输电线路大致范围；对视频流进行检测，使用soft‑nms算法对检测结果进行优化，并选取待跟踪的目标；基于DeepSort目标跟踪算法，使用卡尔曼滤波预测跟踪目标位置；使用匈牙利算法对预测目标和检测目标求关联度，并进行匹配；根据已有的跟踪目标轨迹，得出其是否会达到高压输电线路区域；根据跟踪目标的最终位置，得出其是否是影响高压输电线路的异常目标。该方法能够实现及时，精确的检测出接近和附着在输电线路上的异物，并快速发出报警。
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公开(公告)号：CN112990198B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110300300.1
申请日：2021-03-22
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 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/091 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种用于水表读数的检测识别方法、系统及存储介质，包括采集并标注含有水表表盘的图像；对图像进行数据处理与数据增强；构建教师网络与学生网络；对教师网络和学生网络分别进行训练；使用训练后的教师网络和数据标注信息共同指导训练学生网络，最后将待识别表盘图像输入学生网络进行识别。本发明能较好地应对水表图像检测需求，并能以较小的运算量达到较好的检测性能，从而提高实际生产应用时算法的运算速度，降低算力需求，提高并发处理能力，因此具有较好的实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115435623A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211220195.1
申请日：2022-10-08
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: 本发明涉及一种可视化自动热管二次除气机构，包括加热装置、热像仪、固定装置、密封装置和切断装置；固定装置用于固定热管为竖直状态且使储气管位于热管上方；加热装置用于加热热管以使热管内不凝气体往储气管方向移动；热像仪用于显示不凝气体移动过程中热管的热量变化；密封装置用于当热管的热量变化满足预设时密封储气管；切断装置用于切断密封后的储气管。通过加热装置加热热管下端，将不凝气体赶至储气管内，利用热像仪能够观察热管内不凝气体是否消除，简单有效地判断储气管切除时机，有利于缩短热管二次除气工艺流程，能够制备得到更高质量的热管。本发明还涉及一种可视化自动热管二次除气机构的除气方法。
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公开(公告)号：CN115420126A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211220232.9
申请日：2022-10-08
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: 本发明涉及一种具有耐腐蚀和绝缘的热管结构，包括管体和封头，管体和封头均采用金属陶瓷材料制备，管体一端设有开口，管体开口密封连接于封头，管体和封头之间设有蒸汽腔；蒸汽腔内设有吸液芯，吸液芯外侧壁抵接于管体内侧壁；蒸汽腔内抽真空并灌注有液体工质。热管结构的管体和封头采用金属陶瓷材料制备，具有耐腐蚀和绝缘的特性，能够满足耐腐蚀和绝缘的行业需求；管体蒸汽腔内设有吸液芯，管体开口密封连接于封头，保证蒸发腔的密封性能，使得热管结构能够基于相变原理实现高效散热，不会发生管内氧化、脱碳的现象，能够保持热管的良好散热性能。本发明还涉及一种具有耐腐蚀和绝缘的热管结构的制备方法。
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公开(公告)号：CN113076904B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110403803.1
申请日：2021-04-15
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深度学习的室外停车场空余车位检测方法，通过位于停车场上方的高空摄像头采集图片，对PSPNet网络模型改进用于提取图像中的车位线，通过直线检测及轮廓提取，并结合相应的车位线填补方法获得图像中所有车位的位置，改进YOLOv3网络模型以检测图像中的所有车辆，并记录其位置，将车位与车辆进行匈牙利匹配，根据车位是否匹配成功以及匹配成功双方之间的距离判断该车位是否被占用，进而统计出图像中空余车位的数量。本发明可以准确判定室外停车场空余车位的数量和位置，且鲁棒性较强，方便车主寻找车位进行停车。
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公开(公告)号：CN115281883A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210739326.0
申请日：2022-06-27
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: 本发明公开了一种自控性的原位人工肛门，由肠管、固定结构、底盘、压力感受器、自控肠道开关和表式控制单元构成；自控肠道开关固定于肠管下端内壁；自控肠道开关是由多片有机金属复合材料薄片拼接组成圆锥体，圆锥体顶点朝下，圆锥体的圆形底部朝上，圆形底部固定在肠管下端内壁；每个有机金属复合材料薄片为扇形；每个有机金属复合材料薄片以医用硅橡胶为基体，镍钛形状记忆合金丝盘成蛇形，包埋于医用硅橡胶基体内；镍钛形状记忆合金丝并联于信号发射与接收器两端；本发明使用方便，患者能够避免人造肛门并自主控制排便，摆脱人工肛门袋的清洁护理，减少患者在日常生活中的不便及经济成本，且所使用的材料生物相容性好，对人体的影响小。
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公开(公告)号：CN115171206A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210161226.4
申请日：2022-02-22
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流注意力图卷积的异常行为识别方法，针对人体的运动特点，在现有图卷积网络的基础上提出时间注意力模块、空间注意力模块、通道注意力模块，上述模块可以直接插入任何图卷积之中，以增强图卷积的模型性能，推理时，将人体的关节点信息和骨骼信息分别输入对应的关节点特征提取的图卷积网络及骨骼特征提取的图卷积网络，获得初步的分类结果，再将结果送入训练好的双流融合网络，计算出最优的融合参数，继而得到最终的分类结果。本发明可以提高图卷积网络模型的特征提取性能，并增强双流结果融合的效果，有效提高人体异常行为识别准确率。
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