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公开(公告)号：CN109502468B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201811531438.7
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
IPC: B66B29/06
Abstract: 本发明公开了一种滑动式免供电无线报警自动扶梯梳齿板安全装置，包括前端固定有一排叶状梳齿的活动梳齿板、前沿踏板、缓冲弹簧、免供电无线发射模块及无线接收模块，其中，所述活动梳齿板的后端设计成凸形结构，所述前沿踏板与活动梳齿板后端相衔接的一端形成有用于容纳上述凸形结构的凹槽，所述活动梳齿板的后端嵌插入前沿踏板的凹槽中，所述免供电无线发射模块和缓冲弹簧内置在凹槽中，所述免供电无线发射模块与活动梳齿板的后端保持间距，所述无线接收模块安装在自动扶梯的控制器中，并与免供电无线发射模块形成无线连接。本发明能够有效解决当自动扶梯被异物卡住时，自动扶梯能够立即停止运行，提高自动扶梯的安全可靠性。
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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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Patent Agency Ranking
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：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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公开(公告)号：CN114626439A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210155416.5
申请日：2022-02-21
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv4的输电线路周边烟火检测方法，包括：输电线路周边图片采集与烟火训练集构建、烟火图片标注；对烟火训练集进行数据增强；对烟火目标进行anchor框的聚类；对YOLOv4检测模型结构进行针对性改进；用烟火训练集训练改进YOLOv4检测模型；采集高压电塔附近现场图片；将图片进行resize后输入改进YOLOv4检测模型中进行模型前向推导；对模型前向推导中获得的预测结果进行解码操作，筛选出置信度大于预设阈值的检测框进行保留；对检测框中的重叠框进行筛选；将获得的检测框绘制在原始图片上，在检测框的左上角区域标出预测类别信息。本发明可实时检测输电线路周边的烟火情况，将烟雾和火焰进行精准检测和定位，实现对输电线路周边火灾的实时预警作用。
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公开(公告)号：CN109460702B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201811072438.5
申请日：2018-09-14
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人体骨架序列的乘客异常行为识别方法，包括步骤：1)通过摄像头拍摄扶梯区域监控视频图像；2)通过SVM检测乘客人脸并用KCF对其跟踪，得到乘客在扶梯中的运动轨迹；3)利用OpenPose深度学习网络从图像中提取人体骨架；4)将人体骨架匹配到相应的乘客轨迹，构建乘客的人体骨架序列；5)通过模板匹配从乘客人体骨架序列中检测得到异常行为骨架序列；6)利用DTW将其与各类异常行为骨架序列模板匹配，识别异常行为。通过本发明可以基于人体骨架序列准确实时地识别扶梯中乘客的多种异常行为，根据异常行为类别控制扶梯的运行情况，避免安全事故的发生。
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公开(公告)号：CN109448019B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201811138180.4
申请日：2018-09-27
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06T7/215
Abstract: 本发明公开了一种变分光流模型平滑参数的自适应方法，包括步骤：1)应用SLIC算法进行图像序列的超像素分割；2)分别计算每个超像素区域的图像品质参数，包括对比度、分辨率及图像信噪比；3)利用图像品质参数值及sigmoid函数计算每个超像素区域的变分光流模型平滑参数。通过本发明可以有效提高同一图像序列中不同图像区域的平滑参数契合度，进一步提高了变分光流模型算法准确率。
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