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公开(公告)号：CN110826563A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910921732.7
申请日：2019-09-27
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络和概率图模型的手指静脉分割方法及装置，包括以下步骤：生成利于神经网络训练和测试的预处理图像；生成利于神经网络训练的金标准；将高斯成对势的密集条件随机场作为循环神经网络进行平均场近似推理；将所述密集条件随机场融入至神经网络中，进行神经网络的训练处理。本发明能够将具有高斯成对势的密集条件随机场(CRF)作为一种循环神经网络(RNN)建立了平均场近似推理，它可以在前向传递过程中细化传统神经网络(CNN)的粗输出，同时在训练过程中将误差传递回神经网络(CNN)，经过一定时间的训练，由于充分利用了密集条件随机场(CRF)的优势，因此可以产生更精细的静脉分割。
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公开(公告)号：CN110766444A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910882266.6
申请日：2019-09-18
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了一种商场自动购物方法、存储介质、电子设备及设备，在消费者从输入装置上选定商品后，根据商品信息中携带的第一坐标在全局地图上对移动装置从货柜上取货时的路径进行规划，然后控制移动装置按照规划好的路径自动在商场中行走，并且根据相应商品在货柜上的高度值调整升降装置的高度，在移动装置到达路径上的指定位置时，由位于升降装置上的取货装置将货柜上被消费者选定的商品取下。通过控制移动装置按照以上的过程把路径走完后，具有该移动装置的购物车或者购物机器人就可以在消费者选定商品后无需人工干预帮助消费者完成在商场内的购物过程。该方法既避免了消费者与购物车共同在商场中行走时对购物车或者购物机器人定位产生干扰。
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公开(公告)号：CN110738144A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910921574.5
申请日：2019-09-27
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的手指静脉验证方法、装置和存储介质，通过采用只有三个卷积层的双通道网络来进行手指静脉验证，该算法有效地解决了手指静脉识别中训练样本不足的情况，然后通过从原始图像中提取最小感兴趣区域来解决原始图像中对手指位移的敏感性，最后用一个双流网络来整合原始图像和最小感兴趣区域，有效地解决了手指静脉识别中训练样本不足的问题，满足了神经网络有效求解的需求。
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公开(公告)号：CN110738141A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910918462.4
申请日：2019-09-26
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了一种静脉识别的方法、装置、设备及存储介质，包括以下步骤：将待验证的两幅目标静脉图像分别进行差分运算和通道连接，得到两幅目标静脉图像的差分图像和二通道图像；将获得的差分图像和二通道图像进行通道连接得到三通道图像，以三通道图像作为CNN网络的输入；对在ImageNet上完成训练的预训练模型SqueezeNet进行finetune；通过级联优化框架对差分图像和三通道图像进行整合得出识别结果；将待验证的一对图像看作一个样本，对样本进行变换处理，将变换后的样本作为CNN网络的输入，同时对网络进行有监督的训练，得出识别结果；不仅能够解决了训练数据较少的问题，而且在网络存储容量较小的前提下提高识别精度。
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公开(公告)号：CN110706232A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910930664.0
申请日：2019-09-29
Applicant: 五邑大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种纹理图像分割方法、电子装置及计算机存储介质，其中纹理图像分割方法在建立传统U-Net卷积神经网络的基础上，又建立了MobileNetV2网络结构，并且将U-Net卷积神经网络的所述压缩路径和所述扩张路径二者的所有标准卷积均替换为Bottleneck处理，MobileNetV2网络结构当中包括了Bottleneck处理，由于所述Bottleneck处理依次包括升维操作、正常卷积以及降维操作，其中Bottleneck处理构成了深度可分离卷积，通过深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积和点卷积方式进行计算，从而Bottleneck处理的参数量减少，减小了运算量。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN110020617A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910235191.2
申请日：2019-03-27
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生物特征的身份识别方法、装置和存储介质。将采集的人脸图像、指纹图像和DNA图像进行预处理和归一化后作为网络输入，经过训练网络的训练后提取出深度特征，将深度特征融合成融合特征后，与特征库中的数据进行对比，完成身份识别。确保了对不同类型生物特征图像均能够实现足够深度的训练，通过融合特征避免了特征不足所导致的身份识别失败，提高了身份识别的准确性和全面性。
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公开(公告)号：CN109409226A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811113400.8
申请日：2018-09-25
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于级联优化CNN的手指静脉图质量评估方法及其装置。将手指静脉图的待测灰度图发送至预训练的级联优化CNN中进行特征提取，根据所提取的特征和预设的质量候选类进行分类，以分类结果作为评估结果，完成手指静脉图的质量评估。简化最终模型，实现高效低成本的质量评估。
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公开(公告)号：CN107803843A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201711011482.0
申请日：2017-10-26
Applicant: 五邑大学
IPC: B25J11/00 , B25J19/00 , A61B5/0205 , A61B5/145
Abstract: 本发明涉及一种基于树莓派的人体健康监测机器人，所述机器人采用可移动的机器人，所述机器人中设置有树莓派、监测摄像头、生命体征传感器和用于接收和发送信息指令的通信终端，所述机器人、监测摄像头、生命体征传感器和通信终端均与所述树莓派电连接。本发明提供的基于树莓派的人体健康监测机器人通过集成计算单元、检测单元和生命体征监测传感器单元于一体，能够对多种生命体征数据实现随时随地的测量和监控，为医疗机器人走入家庭提供了一种良好的解决方案。
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公开(公告)号：CN107689158A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710683208.1
申请日：2017-08-10
Applicant: 五邑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的智能交通控制方法，包括以下步骤：获取当前路口的视频图像数据；分析处理视频图像数据；对视频图像数据进行判别；生成通行规则，发布通行命令。本发明以图像的方式对交通状况信息进行检测和传输，并根据实际通行状况生成通行规则，可以直观的判定交通状况，准确地发布通行命令，智能高效地控制交通，提高行人和车辆的通行效率，减少造成交通阻塞的可能性，满足行人与车辆的通行要求。
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