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公开(公告)号：CN110796023A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910955512.6
申请日：2019-10-09
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AGV智能泊车系统交互区停车状态车轮位置的识别方法，该方法是通过主摄像头在智能泊车系统交互区的正上方以俯视角度采集图像，准确识别车辆目标，对车辆目标处于停车状态时的车身位置信息进行提取和分析，并结合从辅助摄像头采集到的车辆侧面图像提取出来的车轮相关信息，求出车轮在主摄像头采集到的俯视图象中的位置，为自动泊车机器人对车辆的搬运提供有效信息，从而有效提高AGV泊车系统管理的智能化水平。
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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：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：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：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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116309500A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310301973.8
申请日：2023-03-24
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: G06T7/00 , G06T7/136 , G06V20/17 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于级联旋转检测的高分辨率图像均压环缺陷识别方法，包括：标注图像中的均压环和绝缘子，构建数据集；训练第一阶段水平目标检测网络、第二阶段旋转目标检测网络分别用于对绝缘子与均压环进行粗定位和精确定位；将两个网络级联，检测航拍图像得到绝缘子与均压环的旋转矩形框，计算中轴线方程作为两者方向；对于俯视均压环，利用算法检测长轴方向；计算绝缘子端点坐标，根据端点附近是否检测到均压环判断是否存在脱落缺陷；计算均压环拟合椭圆方程，根据椭圆方程上各点像素情况判断是否存在缺损缺陷；根据绝缘子与均压环的旋转角度差值判断是否存在倾斜缺陷。本发明可提高均压环缺陷检测准确率以及高分辨率图像检测速度和精度。
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公开(公告)号：CN111402248B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010207255.0
申请日：2020-03-23
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: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/28 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的输电线路导线缺陷检测方法，包括：获取现场图像数据，制作训练数据集；构建和训练实例分割网络，获得预测模型；模型推导输入图片，获得导线的矩形区域图像、二值化掩膜图像；采用骨架算法提取导线骨架，并计算导线平均宽度，重构二值化掩膜图像；采用同态滤波算法消除矩形区域图像的光照不均影响，并结合重构的二值化掩膜图像提取分割后的导线区域图像；在导线区域上生成大量矩形框进行筛选；制作分类训练数据集，构建并训练浅层的分类网络，获得分类预测模型；导线段区域图片输入到分类预测模型，统计导线段状态的缺陷类型和缺陷比例。本发明能够精准分割导线并分段检测导线的状态，判断导线缺陷类型及缺陷程度。
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公开(公告)号：CN114119477B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111238857.3
申请日：2021-10-25
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线结构光的夜间高压输电线路异物检测方法，该方法是在高压输电线路正下方布置CCD相机和线结构光光源，对CCD相机进行标定得到其对应的参数，通过CCD相机接受到线结构光光源投射在高压输电线路上的投影，以实现对高压输电线的大范围监测。在夜晚的环境中，线结构光的投影检测效果更加精确。然后CCD相机接受到的图片进行阈值化处理后，使用灰度重心法求得特征点，结合CCD相机的内外参数，使用最小二乘法得到拟三维重构模型。通过特征点三点共线求得拟合直线，结合灰度跳变点求取边缘点到拟合输电线的距离。设定不同距离范围说代表的含义，确定夜间高压输电线路上是否存在异物。本发明可以实现对高压输电线路在夜间的实时，准确监控，保障输电供电安全。
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公开(公告)号：CN115115590A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210716751.8
申请日：2022-06-23
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: G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于旋转RetinaNet的复合绝缘子过热缺陷检测方法，包括：1)标注图片中的复合绝缘子，构建数据集；2)搭建并训练旋转RetinaNet网络；3)利用工具提取图片温度信息，转化为温度矩阵；4)利用RetinaNet网络检测图片，得到复合绝缘子的外接旋转矩形框位置，计算中轴线方程；5)自动修正偏移的中轴线；6)提取中轴线上各像素点温度值；7)对不同情况分别按照相应规定计算复合绝缘子上对比温度T1和最高温度T2；8)根据T2‑T1与多个过热等级阈值进行对比判断复合绝缘子过热缺陷等级，输出判断结果。本发明可以提高对复合绝缘子存在各种倾斜角度、背景复杂等情况的检测准确率。提高复合绝缘子过热缺陷检测的精度和速度。
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公开(公告)号：CN114677729A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210277570.X
申请日：2022-03-21
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: 本发明公开了一种用于人脸检测的自适应锚点匹配方法，包括：1)准备训练数据和构建人脸检测网络；2)根据特征尺度的空间尺寸，在其中的每个位置上铺设锚点；3)开启迭代：对锚点和目标人脸进行编码，以设定的匹配阈值对两者进行选择性的目标匹配，生成正、负样本匹配对；4)将输入图像送入人脸检测网络进行前向推理，计算总损失，包括关键点回归损失、人脸框回归损失和分类损失；5)使用步骤4)的预测结果估计网络对数据的拟合程度，计算并更新步骤3)中各个特征尺度的匹配阈值；6)判断步骤4)中的总损失是否达到预设标准，若达标，则停止训练；若不达标，重复3)‑6)，进入下一轮迭代。本发明解决现有固定的锚点匹配方法的训练效率低和检测性能差的问题。
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