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公开(公告)号：CN114486811A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210105220.5
申请日：2022-01-28
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明公开了基于合成波长干涉技术的尾气监测方法及装置，方法包括：根据道路两侧安装的尾气检测系统和车辆识别系统获取待识别信息；基于波长合成技术构建混合气体体积分数的检测方法对待识别信息进行第一处理；根据干涉条纹倾斜角的求解方法对第一信息进行第二处理；根据第二信息，基于Fourier频谱分析计算条纹周期；根据第三信息，进行干涉图像的空间匹配与快速计算；根据第四信息，生成信号动态变化情况下的相位跟踪方案；根据第五信息，标定测量系统参数，并计算气体波长与折射率，最终确定尾气检测结果。本发明能够提高测量量程并且提高测量精度，可广泛应用于机动车尾气检测技术领域。
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公开(公告)号：CN114185939A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111420604.8
申请日：2021-11-26
Applicant: 中山大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/29 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了基于长短时记忆网络和网格化匹配的公交匹配方法及装置，方法包括：获取目标用户的轨迹点数据，将目标用户的轨迹点按照时间顺序划分为多个轨迹段，并通过长短时记忆网络获取每个轨迹点的状态信息；对各个轨迹段进行拼接，并将根据拼接得到轨迹段中轨迹点的状态信息，确定公交段，并根据各个公交段确定公交上下时间表；根据公交上下时间表截取目标用户每一段公交对应的用户轨迹，将用户轨迹与网格化处理后的公交GPS数据进行求交集运算，确定用户轨迹上的公交信息；对用户轨迹上的公交信息进行筛选，确定用户乘坐公交的匹配结果。本发明的匹配精度高，能够确定完整的用户公交出行情况，可广泛应用于交通数据处理技术领域。
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公开(公告)号：CN113792409A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110907519.8
申请日：2021-08-09
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明公开了一种自主式交通系统物理架构的构建方法及系统，方法包括：首先配置物理架构的物理对象；根据自主式交通系统服务集，对系统功能进行解构，得到系统功能的交通实体，所述交通实体包括但不限于系统功能的提供者和服务对象；根据所述系统功能和交通实体，构建物理对象集；根据所述物理对象集中各个物理对象与系统功能之间的映射关系，确定物理对象之间的交互关系；获取所述系统功能之间传递的数据流，根据不同数据流之间的相似度生成信息交互对；根据所述物理对象以及所述信息交互对，根据逻辑架构构建自主式交通系统的物理架构。本发明提高了效率，能够融合形成面向不同交通场景的系统物理架构，可广泛应用于数据处理技术领域。
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公开(公告)号：CN110057317B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201811368210.0
申请日：2018-11-16
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明提供一种基于奇异值分解和查找表构造的投影噪声消除方法，该方法能有效的对投影光栅测量结果中的谐波噪声起到消除作用，其首先利用奇异值分解的方法将测量结果中的谐波噪声进行主特征提取然后重建出标准谐波噪声，之后将重建后的谐波信息记录在查找表中从而对全场测量结果进行补偿修正。本方法与传统噪声滤除方法不同的是不再需要人工筛选频谱或者采用多步相移法来消除噪声，其计算过程可以全部自动化实现，易于集成到测量系统中的算法计算模块，从而简化了传统测量结束之后繁琐的降噪过程，能有效推动投影结构光在实时测量领域中的应用。
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公开(公告)号：CN111667491B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010387673.2
申请日：2020-05-09
Applicant: 中山大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/12 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于深度对抗网络的带边界标注信息乳腺肿块图生成方法，该方法首先从含有肿块病变的乳腺钼靶图片以及对应的肿块标注图片上提取肿块图片和肿块分割图片，并将提取的图片缩放到统一尺寸；然后利用这些提取的图片，根据肿块的形状、大小、边缘、密度来设计肿块图片生成器；最后根据设计的肿块图片生成器，在健康的乳腺钼靶图片上生成形状、大小、边缘、位置都具有多样性的肿块和其对应的肿块标注图片。本发明克服了现有肿块生成方法的不足，充分利用了肿块的病理信息来生成肿块，解决了基于人工智能实现自动诊断过程中医疗图像数据有限且难以标注的问题，大力推动现有人工智能乳腺辅助诊断的研究，具有重大临床意义与实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111770452B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010462249.X
申请日：2020-05-27
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明提出了一种基于个人出行轨迹特征的手机信令停留点识别方法，该方法首先获取手机信令数据，并对其进行数据清洗，得到个人时空轨迹；然后，引入“单位时空积”，按照“时空积”最小原则将轨迹点聚类成簇；然后，对聚类后的轨迹簇进一步判断后划分为更小的簇；然后，对所有的轨迹簇按照其时空特征赋予属性(停留或移动)，得到了移动簇和候选停留簇；最后将时空属性相同的轨迹簇合并，并重新判断其时空属性，最终得到个人时空轨迹的停留点和移动点。本发明应用于时空轨迹的停留点识别，该方法与传统方法相比，其优点在于不需要设置固定的时空阈值和聚类数目，能够有效提高停留点识别的准确率，推动手机信令数据在交通领域的应用。
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公开(公告)号：CN111770452A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010462249.X
申请日：2020-05-27
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明提出了一种基于个人出行轨迹特征的手机信令停留点识别方法，该方法首先获取手机信令数据，并对其进行数据清洗，得到个人时空轨迹；然后，引入“单位时空积”，按照“时空积”最小原则将轨迹点聚类成簇；然后，对聚类后的轨迹簇进一步判断后划分为更小的簇；然后，对所有的轨迹簇按照其时空特征赋予属性(停留或移动)，得到了移动簇和候选停留簇；最后将时空属性相同的轨迹簇合并，并重新判断其时空属性，最终得到个人时空轨迹的停留点和移动点。本发明应用于时空轨迹的停留点识别，该方法与传统方法相比，其优点在于不需要设置固定的时空阈值和聚类数目，能够有效提高停留点识别的准确率，推动手机信令数据在交通领域的应用。
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公开(公告)号：CN111667491A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010387673.2
申请日：2020-05-09
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度对抗网络的带边界标注信息乳腺肿块图生成方法，该方法首先从含有肿块病变的乳腺钼靶图片以及对应的肿块标注图片上提取肿块图片和肿块分割图片，并将提取的图片缩放到统一尺寸；然后利用这些提取的图片，根据肿块的形状、大小、边缘、密度来设计肿块图片生成器；最后根据设计的肿块图片生成器，在健康的乳腺钼靶图片上生成形状、大小、边缘、位置都具有多样性的肿块和其对应的肿块标注图片。本发明克服了现有肿块生成方法的不足，充分利用了肿块的病理信息来生成肿块，解决了基于人工智能实现自动诊断过程中医疗图像数据有限且难以标注的问题，大力推动现有人工智能乳腺辅助诊断的研究，具有重大临床意义与实际应用价值。
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公开(公告)号：CN111341135A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201911351223.1
申请日：2019-12-24
Applicant: 中山大学
IPC: G08G1/0968
Abstract: 本发明提供一种基于兴趣点及导航数据的手机信令数据出行方式识别方法，该方法通过对兴趣点分析，在一定路程距离范围内，用最少的兴趣点数量代表基站小区的所有兴趣点；然后获取高德地图导航数据，将出行方式分为驾车、公交、骑行和步行四种；接着引入一个出行方式识别的得分函数S，通过路径匹配度和时间匹配度二则综合计算获得，并根据移动点的数量和最大移动点的数量给两个影响因子赋予权值；最后计算各出行方式及线路的综合得分S，选取得分最高的出行方式及相应的出行线路作为该次出行的出行方式及出行线路。
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公开(公告)号：CN120067851A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510105724.0
申请日：2025-01-23
Applicant: 中山大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N7/01 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种多目标贝叶斯优化方法、装置、电子设备及存储介质，通过在多目标贝叶斯优化过程中，采用动态阈值对观测点集合进行分类，将观测点中位于帕累托前沿的点视为正样本，其余点视为负样本，使得正类完全覆盖帕累托集合；将密度比估计扩展到多目标贝叶斯优化中，通过加权交叉熵损失训练分类器，使得密度比估计方法能够适用于对于任意效用的获取函数；完成多目标贝叶斯优化过程，输出帕累托集合；并将多目标贝叶斯优化过程应用到图像处理任务的多目标识别中，得到多目标识别结果。本发明实施例能确保分类结果能够全面覆盖帕累托前沿，同时在一定程度上降低计算成本，可广泛应用于计算机技术领域。
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