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公开(公告)号：CN110531760B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910759944.X
申请日：2019-08-16
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供的一种基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法，对已构建地图的边界以曲线拟合方式筛选目标观测区，同时针对机器人不可达目标观测区，采取邻域规划方法建立新目标观测点，利用同步定位与建图技术，引导机器人自主导航至下一个观测区，完成对未知环境的自主探索。本发明提供的一种基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法，以较少的探索次数，更高的探索效率和更少的探索时间完成对未知室内复杂场景的自主探索建图，提高了机器人完成建图的自主性和智能化，不需人工干预就可完成搜索建图，降低了人力、物力成本。
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公开(公告)号：CN106767564A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201610953601.3
申请日：2016-11-03
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01B11/30
CPC classification number: G01B11/30 , G01B11/303
Abstract: 本发明涉及一种应用于手机外壳表面粗糙度的检测方法,针对手机外壳在自动打磨抛光过程中不同阶段的检测有着不同的粗糙度和实时的在线监测，该算法首先对手机外壳表面区域划分采样，然后对采样后的图像进行缩放、灰度化、二值化等预处理，用中值滤波减少噪声对图像的干扰，最后根据一种自适应边缘检测Canny方法来进行边缘检测，提取波峰和波谷的像素点行距平均差值，进行曲线拟合和权值修正，得到一个较为准确的表面粗糙度等级。
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公开(公告)号：CN105589387A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201610124257.7
申请日：2016-03-04
IPC: G05B19/042
CPC classification number: G05B19/0423 , G05B2219/25314
Abstract: 本发明涉及一种检测电器是否待机的具有记忆功能的IP核及其算法，所述IP核包括控制模块、电流检测模块、存储模块、电源通断模块和人机交互模块；所述算法包括以下步骤：S1.对电路进行通电；S2.利用电流检测模块检测负载的电流值；S3.读取存储模块中上次断电标志FLAG，根据检测的电流值控制电路断电或不断电，同时更新存储模块中FLAG值、电流值和电流状态。本发明的IP核及其算法对待机电器进行智能切断电源以实现节能，解决了现有技术中灵活性差、智能性不高和没有实现模块化的问题。
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公开(公告)号：CN108309226A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810023745.8
申请日：2018-01-10
Applicant: 广东工业大学 , 广州工商学院 , 广州美目家信息科技有限公司
IPC: A61B3/103
CPC classification number: A61B3/103 , A61B3/0016
Abstract: 本发明提出了一种自动验光仪控制方法，基于混合动态控制系统，得到了一种通用于近视验光、远视验光、散光验光的控制系统自动机模型。同时构建了一种近视验光、远视验光、散光验光算法，实现了自动和自助验光，缩短了程序长度，降低了硬件成本，是一种新型验光仪器验光控制方法。
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公开(公告)号：CN115880287B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310133584.9
申请日：2023-02-20
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种脑白质高信号病灶区域分割及评级装置，通过获取患者脑部FLAIR影像数据并转换为患者脑部图像数据；对患者脑部图像数据进行预处理；对预处理后的患者脑部图像数据进行颅脑分离和背景分离操作，获得分离背景后的脑白质区域图像数据；根据分离背景后的脑白质区域图像数据计算最佳的脑白质高信号分割阈值并分割提取脑白质高信号病灶区域，获得脑白质高信号病灶区域图像；对脑白质高信号病灶区域图像按照空间分布位置进行分类，判断脑白质高信号病灶区域的病灶类型；将分类结果输入预设的神经网络模型中进行评分，根据评分结果获得脑白质高信号病灶评级结果；本发明中的装置原理简单，运算效率快，同时降低了成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115456960A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211013259.0
申请日：2022-08-23
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种柑橘黄龙病虫害的监测预警系统及方法，本发明通过虫害监测预警模块,近红外光谱结合图像诊断模块，解决现有技术及产品模块化的问题。同时，本发明采用的环境检测预防黄龙病以及近红外光谱结合图像识别技术诊断黄龙病的一体化方法，即避免了由一种方式诊断带来过于片面的结果，而且覆盖范围更广，适用于大规模的种植环境，并且可以对植物进行无损检测，降低成本，提高效率，节省人力资源，对柑橘产业的稳定发展有着重要的社会意义。
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公开(公告)号：CN107145958A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710167859.5
申请日：2017-03-20
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 针对市政排水管网现阶段人工参与调度方法的计算效率低、资源耗费大、准确度偏低的缺点，提出了一种基于改进粒子群算法的市政排水管网智能化排水调度方法。该方法首先对已有的排水管网模型进行数学模型化。然后进行编码，再采用改进的粒子群算法，以系统运行功耗最低为目标函数对其进行寻优运算，寻找出当前环境下最优的排水路线。通过这种智能化调度方法，可最大程度地降低系统能耗。
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公开(公告)号：CN115880287A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310133584.9
申请日：2023-02-20
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种脑白质高信号病灶区域分割及评级方法，包括获取患者脑部FLAIR影像数据并转换为患者脑部图像数据，对患者脑部图像数据进行预处理；对预处理后的患者脑部图像数据进行颅脑分离和背景分离操作，获得分离背景后的脑白质区域图像数据；根据分离背景后的脑白质区域图像数据计算最佳的脑白质高信号分割阈值并分割提取脑白质高信号病灶区域，获得脑白质高信号病灶区域图像；对脑白质高信号病灶区域图像按照空间分布位置进行分类，判断脑白质高信号病灶区域的病灶类型；将分类结果输入预设的神经网络模型中进行评分，根据评分结果获得脑白质高信号病灶评级结果；本发明中的方法原理简单，运算效率快，同时降低了成本。
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公开(公告)号：CN115457128A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211072450.2
申请日：2022-09-02
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的6D姿态估计方法和系统，该方法首先获取目标物体的无标记码图像和有标记码图像；之后对目标物体的有标记码图像进行处理，之后利用预设的点云补全神经网络模型获得目标物体表面完整点云数据和3D模型；之后将目标物体的3D模型、表面完整点云数据和无标记码图像输入预设的6D姿态估计神经网络模型中训练并迭代优化；最后利用优化后的6D姿态估计神经网络模型对待预测目标物体进行6D姿态估计；该方法基于深度学习对目标物体进行6D姿态估计，能够有效提高目标物体6D姿态估计的预测精确度和预测效率，而且显著降低了现有技术中目标物体完整点云数据的获取难度，降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN110531760A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910759944.X
申请日：2019-08-16
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供的一种基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法，对已构建地图的边界以曲线拟合方式筛选目标观测区，同时针对机器人不可达目标观测区，采取邻域规划方法建立新目标观测点，利用同步定位与建图技术，引导机器人自主导航至下一个观测区，完成对未知环境的自主探索。本发明提供的一种基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法，以较少的探索次数，更高的探索效率和更少的探索时间完成对未知室内复杂场景的自主探索建图，提高了机器人完成建图的自主性和智能化，不需人工干预就可完成搜索建图，降低了人力、物力成本。
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