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公开(公告)号：CN111047554A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911104286.7
申请日：2019-11-13
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实例分割的复合绝缘子过热缺陷检测方法，包括步骤：1)数据集的构建与标注；2)利用数据增强算法对图像进行数据扩充；3)改进深度神经网络实例分割模型，以匹配特定复合绝缘子场景下的数据集并训练；4)利用红外摄像仪获取原始热红外图像，导入训练好的模型，分割得到初步ROI区域，并进行优化；5)从原始热红外图像中获取含有图中每一像素点温度的温度分布矩阵；6)根据最终的ROI区域的坐标从温度分布矩阵中提取相对应的温度信息，找到最高温及其位置，计算最高温与参考环境温度的温差，通过看温差有没有超过阈值来进行复合绝缘子是否存在过热缺陷的判断。通过本发明可以提高复合绝缘子过热缺陷检测的准确率。
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公开(公告)号：CN109522793A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811178434.5
申请日：2018-10-10
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: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的多人异常行为检测与识别方法，包括步骤：1)扶梯区域视频图像采集；2)提取梯度方向直方图HOG特征并利用Adaboost分类器对手扶电梯乘客人脸进行检测；3)利用卡尔曼滤波器对手扶电梯乘客人脸进行跟踪；4)利用OpenPose深度学习网络从图像中提取乘客骨架特征；5)基于乘客人脸相对位置对乘客进行遮挡判断，乘客发生遮挡时，基于运动特征对乘客进行异常行为检测，乘客没有遮挡时，基于骨架特征对乘客进行异常行为检测，并进一步利用时空图卷积模型识别异常行为的种类。通过本发明可以对扶梯上的多乘客目标进行跟踪，端到端、准确、实时地对扶梯上的多位乘客进行异常行为检测与识别。
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公开(公告)号：CN109460702A
公开(公告)日：2019-03-12
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：CN109448019A
公开(公告)日：2019-03-08
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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公开(公告)号：CN113887575B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111066154.7
申请日：2021-09-13
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: G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应图卷积网络的图数据集增强方法，包括步骤：1)构建自适应图卷积层；2)利用自适应图卷积层构建自适应图卷积网络；3)整理待增强的图数据集，将其用于自适应图卷积网络训练；4)利用训练完的自适应图卷积网络生成增强矩阵；5)利用增强矩阵对待增强的图数据集进行图数据增强，得到增强后的图数据集。本发明利用了自适应图卷积网络的邻接矩阵扩充图数据集，可以很好解决计算机视觉任务中图数据不足的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115115590B
公开(公告)日：2024-03-08
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 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
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公开(公告)号：CN117173096A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310903918.6
申请日：2023-07-21
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: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种改进YOLOv8网络的车门表面缺陷检测方法，包括：采集车门表面图像，自定义构建数据集，对数据集进行图像预处理，对针孔缺陷图像和对钣金缺陷图像进行数据增强，按比例划分训练集、验证集、测试集；用训练集训练改进YOLOv8网络，并采用验证集验证；采用测试集进行测试；本发明通过改进YOLOv8网络对车门表面图像的特征信息进行提取，由于引入改进的残差模块、改进的特征融合方式以及改进的CBAM注意力模块，有效地克服了在训练过程中车门表面缺陷的不平衡对网络性能的影响，不仅大幅度减少了网络的参数量和计算量，实现了实时检测、精确检测、轻量化三者平衡，而且能够延伸至更多的缺陷检测场景之中，在工业界具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN113673560B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202110799095.8
申请日：2021-07-15
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06V10/774 , G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于多流三维自适应图卷积的人体行为识别方法，包括：1)采集包含人体的视频，构建训练集；2)利用训练集构建自适应空间域注意力矩阵SAM和自适应时间域注意力矩阵TAM；3)构建自适应空间域注意力图卷积模块ASAGCM、自适应时间域注意力图卷积模块ATAGCM、三维时空域图卷积模块GCN‑3d；4)构建自适应图卷积层；5)利用自适应图卷积层构建自适应图卷积网络；6)利用自适应图卷积网络构建多流三维自适应图卷积网络；7)利用训练集训练多流三维自适应图卷积网络；8)利用训练后的多流三维自适应图卷积网络对视频中的人体进行行为识别。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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公开(公告)号：CN111368661B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010114878.3
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增强方法，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)利用伽马校正拉伸图像的灰度分布，增强滤波后的图像纹理区分度，以进一步增强滤波后的纹理像素值，完成手指静脉图像增强。本发明有效避免了采集时设备噪声和手指脏污的影响，同时避免了背景环境光照导致的对比度不佳的情况，通过方向谷滤波器增强静脉纹路的响应，有效解决低对比度情况下手指静脉图像增强的问题。
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公开(公告)号：CN111401144B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010118905.4
申请日：2020-02-26
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于视频监控的手扶电梯乘客行为识别方法，包括步骤：1)使用关键点提取方法对手扶电梯行为数据集进行骨架提取，并打上标签；2)将提取的骨架划分训练集和验证集；3)搭建合适的图卷积神经网络；4)使用数据集对图卷积神经网络进行训练，并保存最佳的网络模型；5)对手扶电梯场景的图像使用关键点提取方法进行人体关键点提取，并使用行人跟踪方法对行人进行跟踪，得到每个乘客在不同帧的骨架坐标及其置信度；6)将每一帧中的所有乘客的骨架坐标及其置信度输入到训练好的最佳模型中进行行为分类；7)对同一个乘客的行为序列，使用滑动窗统计的方法对其进行滤波，决策出最后的行为。本发明可有效实现对手扶电梯监控视频的行为识别。
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