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公开(公告)号：CN108006992B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN201711446284.7
申请日：2017-12-27
IPC: F24H9/20 , F24H9/16 , F24H15/215 , F24H15/219 , F24H15/305
Abstract: 一种远程温度测量装置及方法，所述方法包括控制系统和两个分别设置在热水锅炉的进水管处和出水管处的温度采集箱，所述温度采集箱包括箱体以及设置在箱体内的竖直进水管、两个倾斜连接管、两个温度测量管、废水收集管和电磁排污阀，所述竖直进水管的底端与废水收集管连接，两个竖直进水管的顶端分别与进水管和出水管连接，所述温度测量管的顶端通过倾斜连接管与竖直进水管连接，底端与废水收集管连接，所述废水收集管的一端封闭，另一端与电磁排污阀连接，所述温度测量管上部设置有进水电磁截止阀，下部设置有排水电磁截止阀，进水电磁截止阀和排水电磁截止阀之间设置有固定安装在温度测量管内壁上的温度传感器。
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公开(公告)号：CN109344693B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201810912957.1
申请日：2018-08-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的人脸多区域融合表情识别方法，包括下述步骤：用检测模型检测出人脸位置；用关键点模型得到人脸关键点坐标；先根据眼睛部分关键点做眼睛对齐；然后根据整体人脸关键点坐标做人脸对齐，并通过仿射变换裁剪人脸区域；按照一定的比例裁剪图像的眼睛和嘴巴区域。卷积神经网络分为一个主干网络和两个支干网络，在最后一层卷积层进行特征融合，最后通过分类器得到表情分类结果。本发明利用先验信息，除整个人脸之外还将眼睛和嘴巴区域作为网络的输入，通过模型融合使网络既能学习到人脸表情的整体语义特征也能学习到局部区域特征，简化了人脸表情识别的难度，减少外部噪声，有鲁棒性强，准确率高，算法复杂度低等优点。
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公开(公告)号：CN112991379A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110382965.1
申请日：2021-04-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态视觉的无人售货方法及系统，属于人工智能技术领域，包括：检测无人售货柜门的状态；对用户的手部进行生物识别；判断手部相对于无人售货柜门的运动方向；根据所述运动方向、所述临时商品列表信息以及所述更新后的临时购物车信息判定购物状态；得到最终购物结果并完成购物，本发明提高了识别商品的准确性、降低了货损率并提升了购物体验。
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公开(公告)号：CN109460707A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811165862.4
申请日：2018-10-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的多模态动作识别方法，该方法综合利用视频图像、光流图以及人体骨架等多模态信息，具体步骤如下：首先，对视频进行一系列预处理和压缩；基于视频的相邻帧，获取光流图；利用姿态估计算法，从视频中按帧获取人体骨架，并计算骨架序列的路径积分特征；将所得的光流图、骨架路径积分特征以及原始的视频图像，输入到具有多分枝结构的深度神经网络中,令其学习关于人体动作的抽象时空表征，并正确判断其动作类别。此外，在视频图像支路中，还接入了基于注意力机制的pooling层，强化与最终动作分类结果息息相关的抽象特征，减少无关干扰。本发明综合利用多模态信息，具有鲁棒性强强、识别率高等优点。
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公开(公告)号：CN107610141A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710788814.X
申请日：2017-09-05
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像语义分割方法中，步骤为：为每种物类目标分配RGB值和灰度值，获取原始遥感图像，选取出物类目标并上色、灰度化以及赋予灰度值处理，得到标签图像，对原始遥感图像进行数据增强以及边缘提取，得到边缘提取后的图像；将原始遥感图像和边缘提取后的图像训练样本对完全卷积神经网络进行训练，得到最佳语义分割网络模型，将测试遥感图像输入最佳语义分割网络模型中，获取到语义分割结果图像；为语义分割结果图像进行上色处理，得到最终语义分割结果图像，根据最终语义分割结果图像中的RGB值获取物类目标。本发明方法具有遥感图像语义分割准确率高以及适用性广的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112991379B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110382965.1
申请日：2021-04-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态视觉的无人售货方法及系统，属于人工智能技术领域，包括：检测无人售货柜门的状态；对用户的手部进行生物识别；判断手部相对于无人售货柜门的运动方向；根据所述运动方向、所述临时商品列表信息以及所述更新后的临时购物车信息判定购物状态；得到最终购物结果并完成购物，本发明提高了识别商品的准确性、降低了货损率并提升了购物体验。
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公开(公告)号：CN112990348B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110389258.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种自调节特征融合的小目标检测方法，涉及人工智能领域。本发明包括以下步骤：获取第一特征图，利用目标检测算法，计算第一目标回归结果和第一分类结果，并通过第一目标回归结果和第一分类结果，得到感兴趣区域信息和第一特征图的置信度；感兴趣区域信息为感兴趣区域的高度和宽度；利用感兴趣区域的宽度和高度计算特征融合深度最大值；利用置信度计算特征融合深度；根据特征融合深度最大值和特征融合深度获取特征融合后的第二特征图；将第二特征图利用目标检测算法，计算第二目标回归和第二分类结果，完成目标检测。本发明综合考虑先验和后验信息以提高特征获取的准确度，减少了对“大小较小但容易检测的目标”的冗余消耗。
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公开(公告)号：CN112990348A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110389258.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种自调节特征融合的小目标检测方法，涉及人工智能领域。本发明包括以下步骤：获取第一特征图，利用目标检测算法，计算第一目标回归结果和第一分类结果，并通过第一目标回归结果和第一分类结果，得到感兴趣区域信息和第一特征图的置信度；感兴趣区域信息为感兴趣区域的高度和宽度；利用感兴趣区域的宽度和高度计算特征融合深度最大值；利用置信度计算特征融合深度；根据特征融合深度最大值和特征融合深度获取特征融合后的第二特征图；将第二特征图利用目标检测算法，计算第二目标回归和第二分类结果，完成目标检测。本发明综合考虑先验和后验信息以提高特征获取的准确度，减少了对“大小较小但容易检测的目标”的冗余消耗。
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公开(公告)号：CN106683122B
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201611165889.4
申请日：2016-12-16
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯混合模型和变分贝叶斯的粒子滤波方法，包括以下步骤：1)对观测噪声使用高斯混合模型进行建模，初始化初始状态；2)基于初始状态的概率密度函数随机产生N个初始粒子；3)初始化观测噪声的高斯混合模型未知参数的超参数；4)从选用的重要性参考函数中生成采样粒子；5)量测更新，根据最新的观测值和粒子权值迭代公式计算粒子权值；6)使用变分贝叶斯方法通过循环迭代的方法求出高斯混合模型中未知参数的分布；7)对粒子权值进行归一化，并针对粒子退化的问题，对粒子集进行重采样。通过上述方式，本发明有效地提高了滤波精度以及对目标状态的估计性能。
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公开(公告)号：CN110020710A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910177140.9
申请日：2019-03-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工蜂群算法的射束方向及权重多目标优化方法。该方法包括：下载三维CT图像数据集；通过图像处理和解剖结构的三维重建获得三维人体图像；三维人体图像建立之后进入数据输入模块，并把这些数据传输到射束方向及权重多目标优化模型模块中；基于人工蜂群算法对射束方向及权重多目标优化模型模块建立多目标函数；射束方向和权重朝着目标函数的方向同时优化；基于笔形束算法进行剂量计算，模拟剂量分布；输出优化结果，然后实施输出计划。人工蜂群算法是模拟蜜蜂群采蜜过程进行随机优化的一种新型群体智能算法，对于解决复杂的优化问题有良好的效果。
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