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公开(公告)号：CN106706954A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611178858.2
申请日：2016-12-19
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及一种集踏频检测和速度检测的无线码表装置及其检测方法，装置包括第一红外传感器、第二红外传感器、霍尔片、磁铁、主控电路板、无线传输芯片和显示屏；第一红外传感器和第二红外传感器安装在自行车骑行台上，且位于车轮左右两侧的相对位置上；主控电路板和霍尔片安装在自行车架上；磁铁安装在车轮辐条上，且在车轮转动时可与霍尔片位置发生重合；无线传输芯片安装在主控电路板上；显示屏安装在车把上；主控电路板分别与第一红外传感器、第二红外传感器、霍尔片、无线传输芯片通信连接，无线传输芯片与所述显示屏无线通信连接。本发明可以兼有踏频检测和速度检测，以更科学、准确地反映用户的健身状况。
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公开(公告)号：CN106774889B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201611159978.8
申请日：2016-12-15
Applicant: 广州大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种可穿戴的手势识别装置，包括加速度传感器模块、微处理器模块、无线通信模块，其中：加速度传感器模块用于获取当前手势；微处理器模块用于将当前手势与预设标准手势对比，并在对比一致的情况下生成控制信号；无线通信模块用于将控制信号传输至移动终端设备。本发明进一步公开了一种可穿戴装置的手势识别方法，该方法包括步骤：S1：预设标准手势；S2：通过加速度传感器模块获取当前手势；S3：通过微处理器模块将当前手势与预设标准手势对比，并在对比一致的情况下生成控制信号；S4：通过无线通信模块将控制信号传输至移动终端设备。通过该装置和方法，有效提高了手势识别的准确率。
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公开(公告)号：CN106985935A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710221723.8
申请日：2017-04-06
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种自行车防盗装置，包括把手机构，其包括横把手、第一折叠把手、第二折叠把手、连接件，第一折叠把手通过连接件安装在横把手的一侧，第二折叠把手通过连接件安装在横把手的另一侧；锁合机构，其包括锁体组件、锁芯组件，锁芯组件安装在第一折叠把手的后端，锁体组件安装在第二折叠把手的后端；正常状态下，锁芯组件、锁体组件分离，第一折叠把手、第二折叠把手前端均嵌套在横把手内部；锁合状态时，第一折叠把手、第二折叠把手处于折叠向下状态，锁芯组件、锁体组件连接为一体并穿过自行车前轮；本发明结构结实牢固、防盗性能好,并且能够有效实现车锁开启和关闭的智能化,提高自行车防盗系统安全可靠性、便利性和实用性。
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公开(公告)号：CN106846837A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710187048.1
申请日：2017-03-27
Applicant: 广州大学
CPC classification number: G08G1/08 , G06K9/00778
Abstract: 本发明公开了一种交通灯智能控制系统，包括用于采集对应车道的车流量信息的超声波检测模块、用于采集对应车道路口的行人图像的图像采集模块、用于对行人图像进行图像分析处理以获取行人数量信息、并用于根据行人数量信息及车流量信息生成交通信号灯控制指令的交通灯智能控制模块、及用于根据交通信号灯控制指令调整对应的交通信号灯的发光时间的交通信号灯模块；图像采集模块以及所述超声波检测模块均与所述交通灯智能控制模块连接，交通灯智能控制模块与对应的交通信号灯模块连接。本发明还公开了一种交通灯智能控制方法及交通灯智能控制装置。本发明能够有效地提高交通路口的车辆通行效率，从而能有效地缓解城市交通拥堵。
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公开(公告)号：CN106774889A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611159978.8
申请日：2016-12-15
Applicant: 广州大学
IPC: G06F3/01
CPC classification number: G06F3/017
Abstract: 本发明公开了一种可穿戴的手势识别装置，包括加速度传感器模块、微处理器模块、无线通信模块，其中：加速度传感器模块用于获取当前手势；微处理器模块用于将当前手势与预设标准手势对比，并在对比一致的情况下生成控制信号；无线通信模块用于将控制信号传输至移动终端设备。本发明进一步公开了一种可穿戴装置的手势识别方法，该方法包括步骤：S1：预设标准手势；S2：通过加速度传感器模块获取当前手势；S3：通过微处理器模块将当前手势与预设标准手势对比，并在对比一致的情况下生成控制信号；S4：通过无线通信模块将控制信号传输至移动终端设备。通过该装置和方法，有效提高了手势识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106710109A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710045980.0
申请日：2017-01-20
Applicant: 广州大学
IPC: G08B13/19
CPC classification number: G08B13/19613
Abstract: 本发明涉及一种自行车防盗动作姿势识别方法及装置，方法包括以下步骤：A、微处理器通过动作传感器实时采集自行车的动作姿势数据进行平稳去噪；B、微处理器基于去噪后的动作姿势数据开始自动判别自行车的动作姿势；C、微处理器对自行车动作姿势数据进行量化；D、微处理器基于量化后的动作姿势数据识别出自行车当前的动作姿势；E、微处理器基于当前的动作姿势相应控制扬声器的报警动作。本发明可准确判断出自行车当前的动作姿势，排除正常干扰动作，识别出自行车的危险动作姿势，并相应报警，从而大幅度加强防盗检测，杜绝被盗而识别不出的等问题。
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公开(公告)号：CN106516487A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611165204.6
申请日：2016-12-16
Applicant: 广州大学
CPC classification number: B65F1/0033 , B65F1/1484 , B65F2210/168
Abstract: 本发明公开了一种垃圾识别分类装置，包括垃圾桶，在垃圾桶上设有垃圾投放口，在垃圾桶内设有分类盘、用于旋转分类盘的电机、用于调整分类盘倾斜角度的舵机，分类盘位于垃圾投放口的下方，在分类盘的下方设有多个垃圾收集桶，在分类盘上设有多个用于分别测量不同范围段内的介电常数值的介电常数传感器，介电常数传感器与一数字信号处理器连接，数字信号处理器与一控制单元连接，控制单元分别与电机、舵机连接。本发明还公开了一种垃圾识别分类方法。本发明垃圾识别分类装置及方法能将投入的垃圾自动识别分类到相应的收集桶中，不需要人为干扰，分类方式智能受外界因素影响少，环保节能，响应速度块，适用于不同环境中。
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公开(公告)号：CN106476937A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201611021523.X
申请日：2016-11-17
Applicant: 广州大学
CPC classification number: B62H5/20 , B60R25/305 , B60R25/33
Abstract: 本发明公开了一种用于自行车的智能防盗装置，其特征在于，包括：感应触发单元、微控制单元、摄像单元、警报单元、定位跟踪单元及无线通信单元。当自行车处于锁定状态时，根据检测到的实时运动信息确定所述自行车处于疑似被盗状态，则控制摄像单元采集实时图像，并将实时图像发送给云服务器；接收云服务器返回用于指示自行车处于被盗状态的第二信号，则控制警报单元发出蜂鸣声，并启动定位跟踪单元实时获取自行车的当前位置信息，通过云服务器发送给所述终端，以使用户追踪寻回自行车。本发明还提供一种用于自行车的智能防盗系统。采用本发明实施例能够大大降低误报率，并增加自行车被盗后被寻回的可能性。
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公开(公告)号：CN206395237U
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201621382539.9
申请日：2016-12-16
Applicant: 广州大学
Abstract: 本实用新型公开了一种垃圾识别分类装置，包括垃圾桶，在垃圾桶上设有垃圾投放口，在垃圾桶内设有分类盘、用于旋转分类盘的电机、用于调整分类盘倾斜角度的舵机，分类盘位于垃圾投放口的下方，在分类盘的下方设有多个垃圾收集桶，在分类盘上设有多个用于分别测量不同范围段内的介电常数值的介电常数传感器，介电常数传感器与一数字信号处理器连接，数字信号处理器与一控制单元连接，控制单元分别与电机、舵机连接。本实用新型垃圾识别分类装置能将投入的垃圾自动识别分类到相应的收集桶中，不需要人为干扰，分类方式智能受外界因素影响少，环保节能，响应速度块，适用于不同环境中。
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公开(公告)号：CN206437109U
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201720086881.2
申请日：2017-01-20
Applicant: 广州大学
IPC: B62H5/20
Abstract: 本实用新型涉及一种自行车防盗动作姿势识别装置，包括微处理器以及与微处理器电信号连接的动作传感器和扬声器；所述微处理器、动作传感器和扬声器均安装在自行车的座椅里面，微处理器与动作传感器及扬声器之间的连接均为有线连接；所述动作传感器用于采集自行车的动作姿势数据；所述微处理器用于识别出自行车当前的动作姿势是否为危险动作姿势并相应控制所述扬声器相应发出报警。本实用新型通过动作传感器可准确判断出自行车当前的动作姿势，排除正常干扰动作，识别出自行车的危险动作姿势，并相应报警，从而大幅度加强防盗检测，杜绝被盗而识别不出等问题。
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