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公开(公告)号：CN101090335A
公开(公告)日：2007-12-19
申请号：CN200710029173.6
申请日：2007-07-16
Applicant: 华南理工大学 , 广州市远正智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供家用空调室内温度及负荷远程调节方法，即系统运行过程中远程服务器读取各节点装置实时采集的家用空调运行状态、功率和室内温度，然后按温度区间进行功率汇总处理并存储结果；当需要对节点家用空调进行室内温度调节时，在远程服务器输入调控指令和室内温度设定值，并发送到家用空调节点装置，节点装置通过对压缩机的开关或功率调节，实现室内温度及负荷调节；当需要电力错峰负荷调节时，输入调节指令和负荷调节总量，远程服务器根据功率汇总处理结果进行错峰负荷测算，得到各家用空调室内温度设定值，并发送到节点装置，节点装置根据上述设定值，通过对压缩机的开关或功率调节，实现错峰负荷调节。本发明具有很好的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN112699844B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110043244.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度残差层级密连接网络的图像超分辨率方法。所述方法包括以下步骤：制作训练数据集、验证数据集；建立多尺度残差层级密连接网络模型；初始化多尺度残差层级密连接网络模型，确定损失函数，选取优化器，设置训练的参数；训练多尺度残差层级密连接网络模型，每个epoch使用验证集来测试模型的性能，得到训练好的多尺度残差层级密连接网络模型；获取测试数据集，将测试数据集输入训练好的多尺度残差层级密连接网络模型中执行测试，生成超分辨率图像；计算生成的超分辨率图像与真实的高分辨率图像之间的峰值信噪比和结构相似度。
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公开(公告)号：CN108564117B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201810290654.0
申请日：2018-03-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM的贫困生辅助认定方法，包括以下步骤：采集学生数据，并对学生数据进行预处理；对预处理学生数据提取特征，通过随机森林对特征重要性进行排名；在满足Mercer条件下，构造混合核函数，并植入SVM中；使用遗传算法对混合核函数参数进行寻优，得到最优混合核函数参数；将最优混合核函数参数代入SVM，并对学生数据进行训练，得到分类器模型；将需要认定的学生数据输入分类器模型，输出分类结果；本发明采用遗传算法对基于SVM混合核函数参数进行寻优，用适应度作为评价依据，通过随机重组重要基因，让群体中的个体不断进化，获取最优解，减少全局搜索时间，提高了分类器的推广泛化能力，并降低成本。
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公开(公告)号：CN109918539A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910148705.0
申请日：2019-02-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/783 , G06F16/78 , G06F16/732 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于用户点击行为的音、视频互相检索方法，包括步骤：对输入的音频、视频数据进行预处理；将预处理的音频数据送入深度卷积神经网络中得到音频的表示向量及注意力权重分布；将预处理所得视频关键帧送入深度卷积神经网络中得到关键帧表示向量并依次送入基于注意力机制的时间序列处理网络中，得到视频的表示向量及注意力权重分布；计算音、视频表示向量的相似度并将音、视频按相似度进行排序；根据注意力权重分布进行标注为排序提供可解释的依据；损失函数通过用户点击行为进行计算并采用后向传播法进行模型训练；基于训练的模型对媒体库中的音、视频进行检索匹配。本发明可在给定视频、音频的情况下检索媒体库中匹配的音频、视频。
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公开(公告)号：CN104639625B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201510041364.9
申请日：2015-01-27
Applicant: 华南理工大学 , 广州市戴为智能科技有限公司
IPC: H04L29/08 , H04L29/06 , G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明公开了一种基于MQTT的数据集中器采集控制方法、装置及系统，方法包括：连接MQTT服务器；根据预定义的参数进行主题订阅；通过MQTT服务器进行命令转发，进而实现采集和远程控制。装置包括：服务器连接单元、主题订阅单元和指令执行单元。系统包括：MQTT服务器、传感器、执行器、集中器、数据采集客户端和远程采集客户端。本发明通过MQTT协议和主题订阅机制，实现了各个终端之间的各种通信需求，能够方便地实现数据集中器的实时采集和远程控制，有效解决了普通网络通讯中IP地址资源不足的问题。而且本发明通过MQTT框架，能有效减少系统架构的复杂度，提高系统的可扩展性、稳定性和实时性，大大节省带宽，减少开销。本发明可广泛应用于物联网中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105279522A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510646525.7
申请日：2015-09-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6211 , G06K9/6204
Abstract: 本发明公开了一种基于SIFT的场景物体实时配准方法，包括以下步骤：步骤1：提取出视频中的帧图像并进行图像预处理；步骤2：提取出步骤1中某一图像的特征点以及目标图像的特征点；步骤3：构造步骤2中两幅图像的SIFT特征；步骤4：利用RANSAC优化算法和轮廓排除法得到优化后的匹配结果；步骤5：重复步骤2～4，直到得到实时匹配结果为止。本发明通过提取视频中的图像数据，对图像提取SIFT特征，然后利用RANSAC优化算法和轮廓排除法优化匹配结果，得到匹配的特征点对，并采用SIFT算子来提取特征点，然后利用RANSAC优化算法和轮廓排除法来得到优化的匹配结果，具有匹配效果好等优点。
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公开(公告)号：CN104618369A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510042374.4
申请日：2015-01-27
Applicant: 广州市戴为智能科技有限公司 , 华南理工大学
CPC classification number: H04L63/0892 , H04L63/10
Abstract: 本发明公开了一种基于OAuth的物联网设备唯一授权方法、装置及系统能保证用户在不需要向第三方应用暴露用户密钥的前提下，实现对第三方应用的访问授权，有效提高安全性，而且通过使得用户的授权随时随地只在一个终端设备上的应用中能够得到保存和使用，保证用户授权的唯一性，从而保证设备同一时刻只受一个终端控制，使设备正常运行。本发明中的访问密钥根据多个参数进行生成，保证生成移动终端设备的终端标识具有全局唯一性，且不随时间及外界环境的变化而不同，大大提高安全可靠性。本发明作为一种基于OAuth的物联网设备唯一授权方法、装置及系统可广泛应用于物联网应用中。
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公开(公告)号：CN100507388C
公开(公告)日：2009-07-01
申请号：CN200710029544.0
申请日：2007-08-03
Applicant: 华南理工大学 , 广州市远正智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供中央空调末端环境温度与冷源负荷远程调控方法，即系统运行远程服务器读取节点装置采集的冷源运行功率、末端环境温度，然后按区域、建筑类别和建筑内功能区进行冷源功率汇总和末端环境温度列表处理；在远程服务器输入调控指令和末端环境温度设定值，并发送到需调控的末端节点装置，实现末端环境温度与冷源负荷远程调控；当需电力错峰负荷调节时，在远程服务器预设错峰调节区域、错峰调节量及错峰时段，远程服务器根据对上述预设参数处理结果，将错峰调控指令、末端环境温度标准设定值与错峰调节持续时间发送到需调控的末端节点装置，实现对末端环境温度及冷源负荷进行调控，完成电网电力负荷错峰调节。本发明具有很好的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN111583109B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202010329481.6
申请日：2020-04-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/082 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了基于生成对抗网络的图像超分辨率方法。所述方法包括以下步骤：获取训练数据集、验证数据集；构建图像超分辨率模型，包括生成网络模型和判别网络模型；初始化建立的生成网络模型和判别网络模型的权重，初始化网络模型，选取优化器，设置网络训练的参数；使用损失函数来同时训练生成网络模型和判别网络模型，直到生成网络和判别网络达到纳什平衡；获取测试数据集并输入到训练好的生成网络模型，生成超分辨率图像；计算生成的超分辨率图像与真实的高分辨率图像之间的峰值信噪比，计算生成图像的图像重建质量的评价指标，评估图像的重建质量。本发明通过优化网络结构来提升网络重建超分辨率图像的性能，解决图像超分辨率问题。
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公开(公告)号：CN110609948B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910267757.X
申请日：2019-04-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多层次注意力机制和场感知分解机的推荐方法，包括以下步骤：S1对样本的特征分域处理；S2将域内所有特征的值乘以特征对应的隐向量集，将特征的表示向量集输入到域内注意力神经网络中，进行加权求和；S3不同域的表示向量集之间作二阶交互，输入到域间注意力神经网络中，进行加权求和，得到输出值；S4使用训练集数据对前馈神经网络进行训练；S5使对候选集中所有物品，利用步骤S1和S2，得到物品域的表示向量；S6获取用户和上下文特征，计算其域的表示向量，与步骤S5的表示向量拼接，输入前馈神经网络中，得到预测点击率，向用户推荐排名靠前的物品。本发明使用的多层级注意力机制，有效提升模型的精度。
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