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公开(公告)号：CN107053214A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710026359.X
申请日：2017-01-13
Applicant: 广州大学
Inventor： 韩晓英 , 黄文恺 , 刘杰豪 , 罗嘉宝 , 陈林涛 , 莫会力 , 苏允汇 , 叶紫晴 , 黄朝裕 , 温皓涌 , 徐家俊 , 朱静 , 吴羽 , 伍冯洁 , 温泉河 , 姚佳岷
CPC classification number: B25J13/08 , A63F9/00 , B25J9/1602 , G06F3/011 , G06K9/00369
Abstract: 本发明公开了一种基于体感控制的机器人对战装置及控制方法，装置包括战车机器人、用于识别玩家动作并采集动作信息的Kinect装置以及接收Kinect装置采集的动作信息并依据该动作信息对战车机器人进行控制的控制装置；所述Kinect装置包括Kinect感应器、用于动作识别的摄像头、深度传感器以及PC端，所述Kinect感应器、摄像头以及深度传感器均与PC端连接，所述控制装置包括WIFI模块，所述Kinect装置通过WIFI模块与控制装置通信；所述控制装置设置在战车机器人内。本发明的装置，使用电脑‑人机交互模块获取玩家动作信号，对原始玩家动作进行采集和提取，从而实现对战车机器人的控制。
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公开(公告)号：CN106920123A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710037424.9
申请日：2017-01-18
Applicant: 广州大学
CPC classification number: G06Q30/0203 , G06Q50/12
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和物联网的餐厅数据分析系统，包括物联网感知模块、数据显示模块和机器学习模块，物联网感知模块用于收集环境信息，包括温度传感器、湿度传感器、重力传感器、人流量传感器和特殊气体传感器，并从英特网上获取当地天气信息以及日期等，将收集到的信息实时反馈给机器学习模块；数据显示模块用于向用户呈现物联网感知模块收集到的信息和经过机器学习模块处理后的信息；机器学习模块通过对物联网感知模块收集到的各项信息进行分析与整理，建立餐厅环境和销售状态的环境销售模型，确定预计的销售情况和采购情况，并反馈给数据显示模块。该系统结合环境数据，合理规划进货数量和菜品，有效减少了餐厅的经营成本。
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公开(公告)号：CN106815560A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201611197191.0
申请日：2016-12-22
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种应用于自适应驾座的人脸识别方法，步骤为：加载人脸身份特征头像库；创建人脸识别模型，训练已加载的人脸识别库；在摄像头中获取视频图像；用级联分类器检测视频图像中是否包括人脸特征信息；若包含则将人脸部分提取出来，生成人脸图像；将所提取的特征头像进行尺寸归一化，并进行直方图均衡化处理；利用二维离散快速傅里叶变换将人脸图像从空间域变换到频率域，进行特征提取；将提取的特征放在人脸识别库中进行比对，若相似度高于预设阈值，则输出预测的身份标签，确认乘客身份，启动自适应驾座；否则询问是否录入人脸身份。本发明应用于无人车辅助驾驶系统，配合自适应驾座，能准确、高效、快捷进行人脸识别。
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公开(公告)号：CN105641916A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610011956.0
申请日：2016-01-07
Applicant: 广州大学
IPC: A63F7/06 , A63F13/211 , A63F13/212
CPC classification number: A63F7/0616 , A63F7/0664 , A63F13/211 , A63F13/212
Abstract: 本发明涉及人机交互技术领域，尤其涉及一种意念足球游戏机，主要包括意念头戴、足球机器人、球场、球门和足球，所述意念头戴包括脑电波模块、运动传感器、第一控制单元和第一无线通讯模块，所述脑电波模块采集玩家脑电波强度，所述运动传感器采集玩家头部姿态，所述脑电波模块和运动传感器将所采集到的信号传送至第一控制单元的输入端，所述第一控制单元的输出端与第一无线通讯模块连接；所述足球机器人包括第二无线通讯模块、第二控制单元、行走机构和弹射装置，所述第二无线通讯模块与第一无线通讯模块无线连接，所述第二控制单元的输入端与第二无线通讯模块连接，其输出端与分别与行走机构和弹射装置连接。
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公开(公告)号：CN105561596A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510981902.2
申请日：2015-12-22
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种意念坦克游戏装置，该意念坦克游戏装置包括意念头戴设备和坦克机器人，所述意念头戴设备包括脑电波模块和MPU6050运动传感器，所述脑电波模块和MPU6050运动传感器均电连接24L01模块，所述脑电波模块通过采集玩家脑电波强度数据控制坦克机器人的运动速度，所述MPU6050运动传感器通过采集玩家头部姿态数据控制坦克机器人的运动方式，所述脑电波模块和MPU6050运动传感器采集的数据均通过Atmega328单片机处理后由24L01模块无线传输给坦克机器人。本发明具有高度的娱乐性、观赏性和挑战性，引进了姿势控制和脑电控制的技术，使其可玩性和趣味性大大提高，不仅可以娱乐消遣，更能帮助玩家活动颈椎以及调节情绪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104952433A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510452112.5
申请日：2015-07-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种多功能娱乐助残电子琴，包括：矩阵式键盘、单片机总控模块、单片机模块、数码管显示模块、声音播放模块以及彩灯柱。本发明设计的电子琴与众不同之处在于能通过彩色灯和平板的滚屏按键提示等视觉反馈指导聋哑人小孩学习弹电子琴，打破了传统的靠音乐声来学习弹奏的方法；带给聋哑人学习音乐的乐趣，此外，多功能电子琴还内置了双人模式的打地鼠游戏，旨在通过游戏来拓宽聋哑儿童的人际圈子，让其在愉快的游戏中学会分享和收获友谊。
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公开(公告)号：CN108647706B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201810371541.3
申请日：2018-04-24
Applicant: 广州大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明为基于机器视觉的物品识别分类与瑕疵检测方法，包括以下步骤：基于支持向量机的物品种类识别分类过程；所述物品种类识别分类过程包括模型训练过程以及加载模型实现分类过程；基于机器视觉瑕疵检测算法的瑕疵检测过程；所述基于机器视觉瑕疵检测算法包括图形矫正过程以及计算图形的Hu不变矩进行相似度大小比较；根据检测结果判断图片是否存在瑕疵。本发明通过支持向量机训练模板以及加载模板进行多分类，可识别不同物体的种类，可实现对不同物品的检测，提高算法的通用性，提高瑕疵检测的准确率及检测速度。
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公开(公告)号：CN108972510B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201810962677.1
申请日：2018-08-22
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于铁磁流体驱动的软体机器人、模具模型及其制备方法。其软体机器人包括弹性体主体，其弹性体主体包括电磁铁容纳部、环节结构以及磁流体库，其电磁铁容纳部位于位于其弹性体主体的左右两端，其环节结构包括多个环节结构单体，其环节结构单体位于所述电磁铁容纳部以及其磁流体库之间。本发明实现了将磁场内置于基于铁磁流体的软体机器人中，使得机器人不受外置磁场要求的限制。并且该软体机器人通过其特定结构，巧妙的将磁流体与软体机器人联合，体积小、驱动简单、灵活性强，能适应多种环境。
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公开(公告)号：CN109034249B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201810852407.5
申请日：2018-07-27
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了基于分解径向对称卷积核的卷积优化方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：输入待识别图像，并对所述待识别图像进行预处理；分别利用预先分解m*m径向对称卷积核得到的1个1*1的卷积核和(m‑1)/2个1*m(m＝2k+3,k∈N)的卷积核，对经过预处理的待识别图像进行卷积，得到1个1*1的第一特征图和(m‑1)/2个1*m(m＝2k+3,k∈N)的第二特征图；进一步对第二特征图进行卷积，得到第三特征图；对第一特征图和(第三特征图进行求和，得到目标特征图，并输出所述目标特征图。本发明通过在降低径向对称卷积核计算量的基础上降低参数量，进而达到对卷积进行优化的目的。
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公开(公告)号：CN109523525B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201811323026.4
申请日：2018-11-07
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种图像融合的恶性肺结节识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：对获取的至少一组肺部CT图像进行预处理；对预处理后的每组肺部CT图像进行融合处理，以获得融合图像；根据每组肺部CT图像的结节位置的标签，对所述融合图像中的结节部分进行标注；以及使用标注后的所述融合图像对构建的卷积神经网络进行训练，以使用训练完成的卷积神经网络识别CT图像中恶性肺结节的位置。使用本发明，能够自动准确的识别出肺部CT图像中的恶性肺结节，降低误诊的概率。
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