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公开(公告)号：CN109755995B
公开(公告)日：2020-07-28
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：CN111402248A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010207255.0
申请日：2020-03-23
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的输电线路导线缺陷检测方法，包括：获取现场图像数据，制作训练数据集；构建和训练实例分割网络，获得预测模型；模型推导输入图片，获得导线的矩形区域图像、二值化掩膜图像；采用骨架算法提取导线骨架，并计算导线平均宽度，重构二值化掩膜图像；采用同态滤波算法消除矩形区域图像的光照不均影响，并结合重构的二值化掩膜图像提取分割后的导线区域图像；在导线区域上生成大量矩形框进行筛选；制作分类训练数据集，构建并训练浅层的分类网络，获得分类预测模型；导线段区域图片输入到分类预测模型，统计导线段状态的缺陷类型和缺陷比例。本发明能够精准分割导线并分段检测导线的状态，判断导线缺陷类型及缺陷程度。
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公开(公告)号：CN111401144A
公开(公告)日：2020-07-10
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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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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Patent Agency Ranking
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：CN114677729B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202210277570.X
申请日：2022-03-21
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: G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/75 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种用于人脸检测的自适应锚点匹配方法，包括：1)准备训练数据和构建人脸检测网络；2)根据特征尺度的空间尺寸，在其中的每个位置上铺设锚点；3)开启迭代：对锚点和目标人脸进行编码，以设定的匹配阈值对两者进行选择性的目标匹配，生成正、负样本匹配对；4)将输入图像送入人脸检测网络进行前向推理，计算总损失，包括关键点回归损失、人脸框回归损失和分类损失；5)使用步骤4)的预测结果估计网络对数据的拟合程度，计算并更新步骤3)中各个特征尺度的匹配阈值；6)判断步骤4)中的总损失是否达到预设标准，若达标，则停止训练；若不达标，重复3)‑6)，进入下一轮迭代。本发明解决现有固定的锚点匹配方法的训练效率低和检测性能差的问题。
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公开(公告)号：CN113887371B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111132441.3
申请日：2021-09-26
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: G06V40/16 , G06T3/4053 , G06V10/82 , G06T17/00 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种用于低分辨率人脸识别的数据增强方法，包括：1)从训练数据集中抽取一个批次的人脸图像样本；2)从批次中随机地选取若干张人脸图像样本；3)对选取到的人脸图像样本进行预先设定倍率的下采样，得到低分辨人脸图像样本；4)对低分辨率人脸图像样本进行恢复和重建，得到与原始图像尺寸相同的高清人脸图像样本；5)使用重建的高清人脸图像样本替换步骤1)中该批次内对应位置上的原始人脸图像样本；6)将替换后的该批次人脸图像样本送入预先选定的人脸识别模型进行优化；7)验证人脸识别模型的性能是否达标，若达标，则停止训练；若不达标，则重复步骤1)‑7)。本发明解决了现有的人脸识别算法在低分辨率场景下准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN114066993B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202111238865.8
申请日：2021-10-25
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机器视觉的配电柜控制面板分割方法，包括步骤：1)对相机进行标定，获得相机的内参数、外参数和畸变参数，校正镜头畸变，采集配电柜控制面板的图像并校正；在配电柜控制面板上测量编号牌长与宽的值，得到长宽比ω；2)对相机校正后的图像进行预处理，对外框及编号字符区分别进行定位和唯一匹配。本发明主要通过图像处理技术分别确定每一个配电柜柜面和编号的位置，再对其进行一对一的匹配，整个方法高效可靠，准确高。
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