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公开(公告)号：CN113343837A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110618659.3
申请日：2021-06-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于车辆灯语识别的智能驾驶方法、系统、装置及介质，智能驾驶方法包括：获取车辆行驶环境信息；根据车辆行驶环境信息，通过注意力计算分数网络提取前方车辆尾灯图像的图像特征，确定初始特征图；根据初始特征图，结合卷积神经网络生成带有建议区域的目标特征图；根据非极大值抑制法，对目标特征图进行定位，确定定位特征图；根据逻辑回归法，对定位特征图进行分类，确定车辆灯语检测结果；根据车辆灯语检测结果以及车辆行驶环境信息，通过车辆控制系统对车辆进行控制。本发明能够提高对车辆灯语检测的准确度，可以广泛应用于自动驾驶技术领域。
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公开(公告)号：CN113343837B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110618659.3
申请日：2021-06-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于车辆灯语识别的智能驾驶方法、系统、装置及介质，智能驾驶方法包括：获取车辆行驶环境信息；根据车辆行驶环境信息，通过注意力计算分数网络提取前方车辆尾灯图像的图像特征，确定初始特征图；根据初始特征图，结合卷积神经网络生成带有建议区域的目标特征图；根据非极大值抑制法，对目标特征图进行定位，确定定位特征图；根据逻辑回归法，对定位特征图进行分类，确定车辆灯语检测结果；根据车辆灯语检测结果以及车辆行驶环境信息，通过车辆控制系统对车辆进行控制。本发明能够提高对车辆灯语检测的准确度，可以广泛应用于自动驾驶技术领域。
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公开(公告)号：CN119963491A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510002128.X
申请日：2025-01-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06T5/77 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散修复技术的盲图像质量评价方法及设备，其中方法包括：获取失真图像，对失真图像进行盲去噪预处理；利用预训练的稳定扩散模型对预处理后的图像进行修复，生成修复后的图像；采用全参考图像质量评价模型对修复后的图像进行质量评估，得到初步的质量分数；从修复后的图像中提取图像块特征，基于VGGNet设计质量评估网络，并嵌入通道注意力模块和空间注意力模块；为每个图像块分配不同的权重，计算图像块的权重和分数，获得整体图像的质量评分。本发明能够在没有参考图像的情况下，有效地评价图像质量，具有广泛的应用前景和实际意义，可广泛应用于图像处理和评估领域。
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公开(公告)号：CN116894993A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310737327.6
申请日：2023-06-20
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/20
Abstract: 本发明公开了一种带标签随机种子的训练样本生成方法、检测方法及装置，属于图像数据处理领域。其中训练样本生成方法包括：从预设图库中挑选并标注第一预设数量的不均匀实例作为种子；对所述种子以均匀分布的方式进行随机采样，生成第二预设数量的待处理不均匀实例；对所述待处理不均匀实例进行预处理操作，以扩充数据量；使用泊松圆盘区域采样算法，生成所述待处理不均匀实例在背景图中的位置坐标，并将位置坐标播撒在背景图中，生成新图片的标签信息，以及对应的二值掩膜图；根据标签信息和二值掩膜图生成预设数量的图片数据，并将其自动标注。本发明能够帮助提高实例分割模型对于不均匀小目标的识别和分割能力，解决现有技术中的问题。
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公开(公告)号：CN112102238B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010795543.2
申请日：2020-08-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于计算机视觉的糊化过程淀粉颗粒溶胀能力检测方法。该方法首先通过算法对不同糊化阶段中采集的淀粉图像进行预处理，对淀粉颗粒进行边缘识别提取、边缘优化、像素填充、像素识别及统计、溶胀能力检测，通过像素变化实现糊化过程颗粒形态变化的智能检测。其中算法由rgb2gray算法、改进的canny算法、数学形态学、漫水填充算法、溶胀能力检测算法组合。本发明首次将计算机视觉技术应用于淀粉颗粒溶胀性能测定中，自动化程度高，检测效率高，可避免观测者主观视觉差异，减少人工测量误差，测量准确率可达95％以上。本发明提供了一种在线观察研究淀粉颗粒形态变化、智能化检测淀粉颗粒溶胀能力的定量方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112102238A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010795543.2
申请日：2020-08-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于计算机视觉的糊化过程淀粉颗粒溶胀能力检测方法。该方法首先通过算法对不同糊化阶段中采集的淀粉图像进行预处理，对淀粉颗粒进行边缘识别提取、边缘优化、像素填充、像素识别及统计、溶胀能力检测，通过像素变化实现糊化过程颗粒形态变化的智能检测。其中算法由rgb2gray算法、改进的canny算法、数学形态学、漫水填充算法、溶胀能力检测算法组合。本发明首次将计算机视觉技术应用于淀粉颗粒溶胀性能测定中，自动化程度高，检测效率高，可避免观测者主观视觉差异，减少人工测量误差，测量准确率可达95％以上。本发明提供了一种在线观察研究淀粉颗粒形态变化、智能化检测淀粉颗粒溶胀能力的定量方法。
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公开(公告)号：CN107515198A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710672065.4
申请日：2017-08-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种淀粉糊化度和糊化温度的在线检测方法。该方法将显微镜观察与人工智能图像识别技术相结合，利用淀粉颗粒在偏振光下呈现独特双折射特性的原理，提出基于深度学习的Starch-SSD方法，用于监测淀粉糊化过程的形态变化。本发明方法实验结果平行性好，测量结果误差在1%以内，相比人工视觉观察，不仅消除了主观误差的影响，而且整体检测过程耗时少，操作更加快捷和方便，实验结果更加准确。本发明方法基于对糊化过程中淀粉双折射特性的目标追踪，提供了一种在线观察和设计控制淀粉反应程度的新方法。
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公开(公告)号：CN101217654A
公开(公告)日：2008-07-09
申请号：CN200810025641.7
申请日：2008-01-04
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种视频码流可伸缩性组织方法，它将片的编码参数组织成片参数集网络传输单元，将片中的运动矢量和运动残差的数据分开组织并封装，因此增加了两个网络传输单元的类型：片数据分成运动矢量数据单元和运动残差数据单元。在片数据块上，为了实现完全的嵌入式，引入片数据新的组织方式，将片中的运动残差数据按照分辨率、分量、质量层的不同的优先级顺序组织码流。这种编码解码方式可以根据各种不同的接收终端为不同的网络带宽传输相应的编码码流，从而根据具体的网络环境最大化视频服务质量。
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公开(公告)号：CN118447429A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410465287.9
申请日：2024-04-18
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于前景目标密集特征强化的自监督视频目标分割方法及系统，该方法包括下述步骤：获取视频目标分割数据集，将视频目标分割数据集划分为数据集A和数据集B，基于数据集A对ResNet‑18进行预训练，提取样本对的前景目标密集特征图，并输入至密集投影头得到密集特征向量；基于Huber Loss和Mask‑IoU Loss构建像素引导损失函数；基于数据集B进行帧间关系训练，最小化像素引导损失函数的计算结果以训练ResNet‑18，根据前一帧图像重构出下一帧图像；将前一帧图像的分割结果输入训练后的ResNet‑18，得到下一帧图像的分割结果。本发明能够提升模型视频目标分割的性能。
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公开(公告)号：CN111755018B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202010407132.1
申请日：2020-05-14
Applicant: 华南理工大学
IPC: G10L19/018
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换及量化嵌入密钥的音频隐藏方法及装置，方法包括以下步骤：获取载体音频和秘密音频，对载体音频进行二次小波变换，获得待嵌入隐蔽信息的位置；提取秘密音频的极值和极值坐标，根据极值和极值坐标获取隐蔽信息；根据待嵌入隐蔽信息的位置，将隐蔽信息嵌入载体音频中，获得第一音频；利用量化方法将密钥嵌入未含有隐蔽信息的载体音频，获得第二音频，串联第一音频和第二音频获得传输音频。本发明对载体音频做二次小波变换，以嵌入秘密音频的极值及其差分序列，以使在鲁棒性和透明性中达到均衡；另外，利用量化方法将密钥水印嵌入到载体音频中，进一步音频传输的安全性，可广泛应用于信息安全领域。
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