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公开(公告)号：CN107053214B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201710026359.X
申请日：2017-01-13
Applicant: 广州大学
Inventor： 韩晓英 , 黄文恺 , 刘杰豪 , 罗嘉宝 , 陈林涛 , 莫会力 , 苏允汇 , 叶紫晴 , 黄朝裕 , 温皓涌 , 徐家俊 , 朱静 , 吴羽 , 伍冯洁 , 温泉河 , 姚佳岷
Abstract: 本发明公开了一种基于体感控制的机器人对战装置及控制方法，装置包括战车机器人、用于识别玩家动作并采集动作信息的Kinect装置以及接收Kinect装置采集的动作信息并依据该动作信息对战车机器人进行控制的控制装置；所述Kinect装置包括Kinect感应器、用于动作识别的摄像头、深度传感器以及PC端，所述Kinect感应器、摄像头以及深度传感器均与PC端连接，所述控制装置包括WIFI模块，所述Kinect装置通过WIFI模块与控制装置通信；所述控制装置设置在战车机器人内。本发明的装置，使用电脑‑人机交互模块获取玩家动作信号，对原始玩家动作进行采集和提取，从而实现对战车机器人的控制。
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公开(公告)号：CN109531540B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201811315025.5
申请日：2018-11-06
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单片机控制的电磁式软体运动机器人及其控制方法，所述机器人包括：主体结构，所述主体结构的底部设有行走模块，其内部设有控制驱动系统以及电磁铁致动系统，所述控制驱动系统通过无线模块获取远程操控设备的控制信号，根据该控制信号使电磁铁致动系统产生磁场，从而驱动所述行走模块进行相应的运动，本发明可在无尾化的基础上实现远程操控的目的。
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公开(公告)号：CN111230920B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010061010.1
申请日：2020-01-19
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及一种气动软体夹持装置，包括工作台、安装在工作台上的夹取机构、输出端与夹取机构连接的驱动机构；夹取机构包括固定在工作台上的导轨、滑动式安装在导轨上的软体夹取组件、安装在软体夹取组件上的连接板；驱动机构包括安装在工作台上的第一舵机、与第一舵机输出端连接的法兰盘；连接板的一端与法兰盘的端面铰接，连接板的另一端与软体夹取组件铰接；夹取机构至少有两个，所有夹取机构沿着法兰盘的圆周方向均匀分布。软体夹取组件包括安装在导轨上的滑块、固定在滑块上的壳体、安装在壳体上的气动软体手指；连接板与壳体铰接。气动软体夹持装置能根据被抓物体的不同大小和形状进行变形，能抓取各种大小的物体，属于夹持装置的技术领域。
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公开(公告)号：CN106920123B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201710037424.9
申请日：2017-01-18
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和物联网的餐厅数据分析系统，包括物联网感知模块、数据显示模块和机器学习模块，物联网感知模块用于收集环境信息，包括温度传感器、湿度传感器、重力传感器、人流量传感器和特殊气体传感器，并从英特网上获取当地天气信息以及日期等，将收集到的信息实时反馈给机器学习模块；数据显示模块用于向用户呈现物联网感知模块收集到的信息和经过机器学习模块处理后的信息；机器学习模块通过对物联网感知模块收集到的各项信息进行分析与整理，建立餐厅环境和销售状态的环境销售模型，确定预计的销售情况和采购情况，并反馈给数据显示模块。该系统结合环境数据，合理规划进货数量和菜品，有效减少了餐厅的经营成本。
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公开(公告)号：CN107316036B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710430645.2
申请日：2017-06-09
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于级联分类器的害虫识别方法，包括以下步骤：(1)获取训练样本；(2)从训练样本中分别提取正负样本的Haar‑like特征进行训练；(3)利用AdaBoost算法训练强分类器和弱分类器；(4)基于决策数建立Haar检测体系；(5)利用帧差法对害虫进行定位；(6)使用训练好的级联分类器对害虫进行识别。所述方法通过级联分类器对训练样本进行迭代训练，获取一个最优分类器，提高了检测精度，并采用帧差算法对感兴趣区域进行框定，缩小了识别区域，提高了算法的效率，同时利用Haar检测体系对分类器进行过滤，降低了误识率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109684933A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811455938.7
申请日：2018-11-30
Applicant: 广州大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00335 , G06K9/00778
Abstract: 本发明公开了一种前方行人窜出马路的预警方法，包括步骤：S1、从数据库中寻找已经窜出马路的行人数据，根据该行人的行人轨迹倒推前若干帧准备窜出来的危险图像；根据人的行为模式对上述危险图像进行行为模式分类，由分类结果建立危险图像数据库；S2、对每一类行为模式下行人窜出来的可能性进行统计学概率分析；S3、采用深度学习卷积神经网络对危险图像数据库中的数据进行训练，得到训练模型；S4、利用数据库中的验证样本数据对训练模型中的参数进行调整，得到优化模型；S5、实际应用中，通过优化模型输出的检测概率和统计学概率判断是否对外报警。本发明基于深度卷积神经网络算法和人的行为模式，具有识别准确率高、实时性强的优点。
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公开(公告)号：CN109544511A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811252918.X
申请日：2018-10-25
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明属于人工智能与医学影像分析相结合的领域，涉及基于粒子群算法优化的卷积神经网络对肺结节识别的方法，包括以下步骤：获取病人肺部的CT切片图像；对CT切片图像进行预处理，将获取的CT切片图像进行标注，形成数据集；构造卷积神经网络；使用粒子群算法优化卷积神经网络的超参数；利用标注好的数据集对优化后的卷积神经网络进行训练；使用训练完成的卷积神经网络提取肺结节特征。本发明通过粒子群算法对卷积神经网络进行优化，解决了卷积神经网络最优超参数的人工选取难的问题，对于肺结节有很好的识别效果。
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公开(公告)号：CN109409215A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811073595.8
申请日：2018-09-14
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及行车录像视频监控预警领域，特别是基于深度卷积神经网络的前方车辆半遮挡人体的检测方法，该方法首先训练卷积神经网络模型，包括：创建司乘人员在车前伸出半遮挡人体的数据集，对数据集的图像进行标注，创建同车道或近车道车前半遮挡人体伸出的检测模型及对齐模型，对模型分别使用mAP和欧拉损失进行衡量，测试模型的泛化能力，得到训练好的卷积神经网络模型；然后利用卷积神经网络模型对车辆前方的视频数据流进行计算输出，实时识别同车道或近车道车前半遮挡人体伸出的危险图像。本发明对前方车辆是否有司乘人员所伸出的手、脚、头等部位进行检测，具有较好的鲁棒性和准确率。
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公开(公告)号：CN108898585A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810617776.6
申请日：2018-06-15
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种轴类零件检测方法及其装置，其中，一种轴类零件检测装置，包括暗箱、工件传送机构以及摄像机构，所述工件传送机构以及摄像机构设置在暗箱中，所述摄像机构为两个，分别相对设置在工件传送机构传送工件方向的两侧，摄像机构包括摄像头以及两个补光灯，两个补光灯分别设置在摄像头两侧。本发明能检测轴类零件各部分的半径、高度、同轴率、瑕疵等，且能自动判断加工后的轴类零件是否合格。
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公开(公告)号：CN107832344A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710957248.0
申请日：2017-10-16
Applicant: 广州大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30713 , G06F17/30867
Abstract: 本发明为基于storm流计算框架的食品安全网络舆情分析方法，对网络媒体资源进行网络爬虫，获取有关食品安全网页的url，下载相应的网页数据进行分析后保存到Hbase数据库中；Spout节点从数据库读取数据放入网络拓扑结构，随机分发给第一层Bolt节点；第一层Bolt节点获取数据后对文本数据进行向量化，进行分词和计算该词汇的权重；对第一层Bolt节点向量化后的文本数据进行文本聚类，将同一类的发送到相同的Bolt节点中；对同一类的文本数据作进一步处理生成事件，提取事件中舆情信息，据此计算出文本分类的舆情倾向度。本发明通过对网络舆情进行分析以实现对食品安全的监控，利用storm分布式流计算框架，提高了数据处理的效率，解决了以往时效性较差的缺点。
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