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公开(公告)号：CN113076899A
公开(公告)日：2021-07-06
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
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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公开(公告)号：CN111401358A
公开(公告)日：2020-07-10
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
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：CN111369596A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010118923.2
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客流量统计方法，包括步骤：1)使用YOLOv3对手扶电梯俯拍的乘客进行人头检测；2)训练YOLOv3网络；3)判断当前帧号是否为关键帧，若是执行步骤4)-9)，否则执行步骤10)，最后执行步骤11)、12)；4)用YOLOv3检测乘客人头；5)若t＝0，使用检测结果来初始化粒子滤波结果，否则执行粒子滤波；6)求矩阵D；7)对D对进行匈牙利匹配；8)剔除离开监控范围的目标；9)新增进入监控范围的目标；10)执行粒子滤波；11)客流量统计；12)t＝t+1执行步骤3)。本发明抗光照干扰能力较强，在不同光照场景下表现优良，同时可以根据实际设备的情况设定不同的检测周期，在不同性能的设备都能达到准确的客流统计效果。
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公开(公告)号：CN109755995A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811530400.8
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ROS机器人操作系统的机器人自动充电对接方法，该方法是使用激光雷达采集数据，对数据进行预处理，使用基点生长算法对数据进行聚合，以机器人充电座模型作为充电座识别特征，以六关键点算法计算充电座实际位置并计算运动指令，以ROS消息队列发布运动指令，进一步提高自动充电过程的成功率。本发明合理利用ROS机器人系统和ROS的导航框架进行实现，方便各模块之间的消息传递和功能实现，构建一个机器人自动充电的子系统，同时也使机器人在自动充电对接过程中具备一定的导航避障能力。
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公开(公告)号：CN109502468A
公开(公告)日：2019-03-22
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109359536A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811072458.2
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机器视觉的乘客行为监控方法，包括步骤：1)乘客搭乘手扶电梯视频图像采集；2)提取可变形组件模型DPM特征描述乘客人脸；3)利用SVM对手扶电梯乘客人脸进行检测；4)利用KCF对手扶电梯乘客人脸进行跟踪；5)使用一种改进的最近邻匹配方法匹配人脸检测与跟踪结果；6)建立人脸目标检测强度模型，修正人脸检测结果；7)通过分析乘客检测强度、速度大小和速度方向，监控手扶电梯中乘客的行为。通过本发明方法可以实时、稳定、准确地检测并跟踪搭乘手扶电梯的乘客人脸目标，基于人脸目标信息进行行为监控。
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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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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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