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公开(公告)号：CN115082698B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210744125.X
申请日：2022-06-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度注意力模块的分心驾驶行为检测方法，包括以下步骤：得到标注对应的分心驾驶行为信息的图像数据集；结合多尺度注意力模块MPSA，改进MoblieNetV2特征网络模型，用于提取分心驾驶行为特征并输出预测驾驶行为概率，其中，改进的MoblieNetV2特征网络模型包括多个串联的倒瓶颈残差模块，且在每个倒瓶颈残差模块中加入多尺度注意力模块，定义为多尺度倒瓶颈残差模块，多尺度倒瓶颈残差模块包括分组卷积层、多尺度注意力模块层MPSA以及特征提取层，设置训练超参数，将训练集图像输入到改进后的MoblieNetV2特征网络模型，得到训练完备的分心驾驶行为检测模型；将待测图像输入训练得到的分心驾驶行为检测模型中，输出驾驶行为类型。稳定性好，鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN115082698A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210744125.X
申请日：2022-06-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度注意力模块的分心驾驶行为检测方法，包括以下步骤：得到标注对应的分心驾驶行为信息的图像数据集；结合多尺度注意力模块MPSA，改进MoblieNetV2特征网络模型，用于提取分心驾驶行为特征并输出预测驾驶行为概率，其中，改进的MoblieNetV2特征网络模型包括多个串联的倒瓶颈残差模块，且在每个倒瓶颈残差模块中加入多尺度注意力模块，定义为多尺度倒瓶颈残差模块，多尺度倒瓶颈残差模块包括分组卷积层、多尺度注意力模块层MPSA以及特征提取层，设置训练超参数，将训练集图像输入到改进后的MoblieNetV2特征网络模型，得到训练完备的分心驾驶行为检测模型；将待测图像输入训练得到的分心驾驶行为检测模型中，输出驾驶行为类型。稳定性好，鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN103680117A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310503098.8
申请日：2013-10-24
Applicant: 华南理工大学广州学院
IPC: G08C23/04
Abstract: 本发明公开了一种360°空间万能遥控装置，包括第一电机、第二电机、安装板及二个以上的红外管，第二电机固定在第一电机的输出轴上，第一电机和第二电机的垂直，安装板设在第二电机的输出轴上，安装板与第二电机输出轴轴线平行，红外管发射式的设在安装板上；还包括处理器及存储器，处理器用于接收触发信号，并从存储器内调用红外码来控制红外管发射红外码；存储器用于存储一种以上的红外码。该结构能实现360°立体空间全范围遥控控制。
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公开(公告)号：CN109115732B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810876024.1
申请日：2018-08-02
Applicant: 华南理工大学广州学院
IPC: G01N21/63
Abstract: 本发明提供了一种光释光测年实验的感量校正方法，包括在每一循环测试步骤中，对测量得到的再生剂量释光信号值和测试剂量释光信号值进行计算，并获得当前再生剂量感量变化值；其中，当前再生剂量感量变化值为等量的再生剂量所测得的释光信号值的变化量；对当前再生剂量感量变化值进行校正，并得到修正再生剂量感量变化值；当前测试剂量感量变化值为前一循环测试步骤测得的测试剂量释光信号值与当前循环测试步骤测得的当前测试剂量释光信号值的差值；对当前测试剂量感量变化值进行校正，并得到修正测试剂量感量变化值。本发明能够有效地优化感量变化的校正方法，从而提高样品等效剂量的测试精度和可信度。
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公开(公告)号：CN103529850B
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201310516158.X
申请日：2013-10-28
Applicant: 华南理工大学广州学院
Abstract: 一种两轮自平衡车控制方法，包括以下步骤：（1）初始化；（2）分别读取陀螺仪、加速度计和转角传感器的值以及编码器的脉冲个数；（3）求取车体倾角、车把转角、电机转速和车速；（4）然后通过PID控制算法分别计算出直立控制、方向控制和速度控制的PWM值；（5）将三个PWM值叠加在一起输出给左、右电机；（6）接着发送陀螺仪、加速度计、车体倾角、电池电压、电机电流和车速的数据给上位机，以监控整车的运行状态；（7）当监控到电池电压低于预设值、电机电流或者车速大于预设值时，则打开相应的LED警示灯；（8）当监控到车体倾角大于预设角度时，就判定为车体跌倒，并停止运行，重新回到初始化程序当中。本发明采用更精确的运算方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103679672B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310516157.5
申请日：2013-10-28
Applicant: 华南理工大学广州学院
IPC: G06T5/50
Abstract: 一种基于边缘垂直距离匹配的全景图像拼接方法，（1）利用CANNY算法提取两幅图像边缘；2）筛选匹配的像素列；（3）按边缘像素纵坐标的方差进行匹配；（4）按方差值和反映的图像相对位置分组；（5）对每组进行边缘垂直距离匹配，距离统计值最小一组确定图像拼接位置；（6）进行图像缝合处理。本发明通过对两幅相邻图片的边缘垂直距离进行匹配，实现全景图像的自动拼接。本方法预先对匹配位置进行筛选，减小了计算量，节约了计算机时间以提高计算精度。垂直距离匹配算法可以找到最优接缝，即接缝位置位于图片中信息量较小处，尽可能避开信息关键部位；拼接图的大部分区域完整保留原始图像，最大限度地保存原始图像的信息。
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公开(公告)号：CN103529850A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310516158.X
申请日：2013-10-28
Applicant: 华南理工大学广州学院
Abstract: 一种两轮自平衡车控制方法，包括以下步骤：（1）初始化；（2）分别读取陀螺仪、加速度计和转角传感器的值以及编码器的脉冲个数；（3）求取车体倾角、车把转角、电机转速和车速；（4）然后通过PID控制算法分别计算出直立控制、方向控制和速度控制的PWM值；（5）将三个PWM值叠加在一起输出给左、右电机；（6）接着发送陀螺仪、加速度计、车体倾角、电池电压、电机电流和车速的数据给上位机，以监控整车的运行状态；（7）当监控到电池电压低于预设值、电机电流或者车速大于预设值时，则打开相应的LED警示灯；（8）当监控到车体倾角大于预设角度时，就判定为车体跌倒，并停止运行，重新回到初始化程序当中。本发明采用更精确的运算方法。
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公开(公告)号：CN102109843B
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201010602537.7
申请日：2010-12-23
Applicant: 华南理工大学广州汽车学院
IPC: G05B19/418 , H04M11/00
Abstract: 本发明公开了一种智能电源控制装置及智能电源控制方法，该方法包括如下步骤：A、系统启动，通过电源传输线同时向区域服务器及控制终端供电；B、区域服务器通过服务器通讯模块接收外部的控制信号；C、区域服务器通过服务器电力载波模块将控制信号转换为电力载波信号，并通过服务器电源端口输出，通过电源传输线传输至控制终端的终端电源端口；D、终端电力载波模块将电力载波信号转换为控制信号，并通过终端中央处理模块处理后传输至终端执行模块，由终端执行模块对外部电器进行控制。本发明控制更方便，安全性高，且安装方便。
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公开(公告)号：CN103679672A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310516157.5
申请日：2013-10-28
Applicant: 华南理工大学广州学院
IPC: G06T5/50
Abstract: 一种基于边缘垂直距离匹配的全景图像拼接方法，（1）利用CANNY算法提取两幅图像边缘；（2）筛选匹配的像素列；（3）按边缘像素纵坐标的方差进行匹配；（4）按方差值和反映的图像相对位置分组；（5）对每组进行边缘垂直距离匹配，距离统计值最小一组确定图像拼接位置；（6）进行图像缝合处理。本发明通过对两幅相邻图片的边缘垂直距离进行匹配，实现全景图像的自动拼接。本方法预先对匹配位置进行筛选，减小了计算量，节约了计算机时间以提高计算精度。垂直距离匹配算法可以找到最优接缝，即接缝位置位于图片中信息量较小处，尽可能避开信息关键部位；拼接图的大部分区域完整保留原始图像，最大限度地保存原始图像的信息。
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公开(公告)号：CN102013013B
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：CN201010602546.6
申请日：2010-12-23
Applicant: 华南理工大学广州汽车学院
Abstract: 本发明公开了一种疲劳驾驶监测方法，该方法包括如下步骤：A、摄像头抓取图像，并将所抓取的图像经过监测仪中的分类器进行过滤，通过分类器后的图像为眼睛图像；B、分析过滤后的眼睛图像，找到眼球在设定时间内上、下两点的最大距离L1；C、对驾驶员眼球进行监测并计算驾驶员眼球在设定时间内上、下两点的距离L2与最大距离L1之间的差值，若该差值超过设定的范围，则进行报警处理。本发明所述监测方法的准确性更高。
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