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公开(公告)号：CN108983111A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810390147.4
申请日：2018-04-27
申请人： 广东工业大学 , 威凯检测技术有限公司
摘要： 本发明是一种充电桩检测系统。包括有工控机、通信模块、负载和检测模块，其中工控机通过通信模块与充电桩连接，充电桩的电源模块给负载充电，检测模块分别检测充电桩的电源模块及负载的信号，且检测模块的信号输出端与工控机连接。本发明可以实时控制充电桩的输出情况，能够把充电桩在充电过程中的测试数据进行显示和储存，并根据获得的测试数据得出检测结论。本发明是一种方便实用的充电桩检测系统。
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公开(公告)号：CN113763329A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110927880.7
申请日：2021-08-12
申请人： 中国电器科学研究院股份有限公司 , 威凯检测技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种废旧手机外观缺陷的图像检测评价方法，包括如下步骤：步骤S1：获取待检测手机和与其同型号的全新手机在相同背景色下的外观图片；步骤S2：对图片进行灰度化处理；步骤S3：对图片进行调整；步骤S4：进行求差运算，得到待检测废旧手机外观缺陷图；步骤S5：对待检测废旧手机外观缺陷图进行二值化处理，得到待检测废旧手机外观缺陷二值化图；步骤S6：通过图像检测，得到同型号的全新手机外观图片中手机的像素总数和待检测废旧手机外观缺陷二值化图中缺陷的像素总数，根据两像素总数的比例关系，判断待检测废旧手机的质量等级。本发明方法可量化缺陷，处理简单，程序计算量小，而且精度高。
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公开(公告)号：CN114066806A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111168048.X
申请日：2021-09-30
申请人： 威凯检测技术有限公司
摘要： 本发明提供了一种CT机的密度分辨率测试方法，先确定窗宽和窗位，读取所述螺旋CT机扫描被测对象所生成的符合D I COM标准的图像序列，生成灰度直方图，再将所述图像序列一定范围内的灰度值与不透明度作线性映射，所述映射作为灰度窗，依据所述灰度直方图，确认所述灰度窗的范围值，然后重建图像序列以生成三维图像，最后观察所述三维图像的匀质背景是否消失，通过按照分辨灰度差作为标准，逐级缩窄灰度窗直到匀质背景与灰度差过小的目标点一同消失，仅留下灰度差达到人眼最高分辨力的目标物质，大幅降低由于不同观测者的主观判断不同而引起的测试误差。
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公开(公告)号：CN108537209B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201810379089.5
申请日：2018-04-25
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明提供一种基于视觉注意理论的自适应下采样方法及装置，该方法包括：通过全局光流法度量视频片段的表情变化量；通过离散余弦变换方法把视频片段的表情变化量转换到频域空间，获取频域上的表情信息量指标；根据频域上的表情信息量指标确定视频片段的下采样因子。本发明把时域的表情信息量转换到频域上，通过频率分析来获得自适应下采样因子，因此更好的模拟了人类的注意力，采样获取的表情帧表情表征能力更强，用于解决现有技术不适用于无峰值表情帧标注的连续自发式表情识别的技术问题。
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公开(公告)号：CN108596833A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810388108.0
申请日：2018-04-26
申请人： 广东工业大学
摘要： 本申请提供了一种超分辨率图像重构方法、装置、设备及可读存储介质，具体地超分辨率图像重构方法通过获取预置高分辨率图像，并对预置高分辨率图像进行处理得到对应的低分辨率图像；将预置高分辨率图像与低分辨率图像与写入了激活函数的卷积神经网络进行神经网络模型训练，得到卷积神经网络模型；将待重建的人脸区域图像作为待重建字典，与输入了预置外部训练样本字典的卷积神经网络模型得到的卷积神经网络模型参数进行超分辨率人脸图像的重构处理，解决了目前基于人脸图像的超分辨率算法，在图像降质严重的情况下，重构效果并不理想，导致图像清晰度不足的技术问题的技术问题。
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公开(公告)号：CN109035144A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810797035.0
申请日：2018-07-19
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06T3/40
CPC分类号： G06T3/4053
摘要： 本发明公开了一种超分辨率图像构建方法，将原始图像和图像金字塔中的低分辨率图像分别分成了多个原始图像块和低分辨率图像快，根据低分辨率图像块确定原始图像中与原始图像块满足结构自相似特性的第一图像块，并将二者作为相似块对样本，然后对低分辨率图像进行形变，重复上述过程，确定相似块对样本，最后根据相似块对样本进行学习，构建出高分辨率图像。可见，该方法通过对低分辨率图像块进行形变，增加了与原始图像块满足结构自相似特性的图像块的数量，丰富了训练样本，提高了最终构建的高分辨率图像的品质。
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公开(公告)号：CN108280400A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201711445494.4
申请日：2017-12-27
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明涉及一种基于深度残差网络的表情识别方法，对深度残差网络中常规的激活函数ReLU进行替换，换成一种具有生物真实性的激活函数Noisy Softplus，使得改进后的深度残差网络可在普通计算机上对表情数据训练，然后将训练优化好的网络模型部署在类脑计算硬件上，进行表情识别任务。本发明与传统手工提取特征的方法相比，极大地提高了识别率，且不受人脸表情拍摄环境的限制，建立起来的网络模型能够适应于各类问题，具有很好的普适性。与普通深度残差网络相比，又具有较高识别率，极低功耗和极低的响应时间。随着计算机硬件的成熟，可逐渐部署到可穿戴设备，手持设备等低功耗的电子设备上。
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公开(公告)号：CN107301413A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710344988.7
申请日：2017-05-16
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06K9/20
CPC分类号： G06K9/209
摘要： 本发明公开了一种简易人脸图像采集的方法和装置，用于解决在进行人脸图像采集时，人脸姿态不标准，采集人脸过于复杂的问题。其包括：根据人脸特征确定出人脸标准模型；根据所述人脸标准模型确定出对所述人脸标准模板进行矫正和支撑的弧形支撑架的形状和尺寸范围；根据所述人脸模型确定出人脸中心点；根据所述人脸中心点的垂直高度，确定出所述弧形支撑架的高度和可调节范围；根据所述人脸中心点确定电子采集设备镜头中心点；根据所述镜头中心点高度确定电子采集设备支撑架的高度；根据所述人脸支撑架可调控范围确定所述电子采集设备支撑架的可调控范围。采用本发明，可以方便的矫正人脸姿态，并快速的进行人脸图像采集。
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公开(公告)号：CN104408462B
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201410487599.6
申请日：2014-09-22
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种面部特征点快速定位方法，包括如下步骤：1)以Haar‑Like特征为基础，采用训练好的级联分类器依次检测左眼和右眼；2)以左右人眼检测结果为基础，获取左右眼内眼角点的精确位置；3)以内眼角点及其距离为基准，运用人眼三庭五眼几何特征，快速确定嘴巴和眼睛外轮廓上的关键特征点，并保存这些点作为参考特征表，作为下一帧特征点搜索的参考；4)以参考特征表中保存的前一帧的左眼坐标为初始位置，内眼角距离为基准，根据人脸的几何结构，按比例设定当前帧人眼搜索范围，重复步骤1)到3)，当在设定搜索范围内无法检测到左眼时，重新展开全图搜索，重复步骤1)到3)。本发明不需要特殊装置，即可快速准确定位面部特征点。
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公开(公告)号：CN108537209A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810379089.5
申请日：2018-04-25
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明提供一种基于视觉注意理论的自适应下采样方法及装置，该方法包括：通过全局光流法度量视频片段的表情变化量；通过离散余弦变换方法把视频片段的表情变化量转换到频域空间，获取频域上的表情信息量指标；根据频域上的表情信息量指标确定视频片段的下采样因子。本发明把时域的表情信息量转换到频域上，通过频率分析来获得自适应下采样因子，因此更好的模拟了人类的注意力，采样获取的表情帧表情表征能力更强，用于解决现有技术不适用于无峰值表情帧标注的连续自发式表情识别的技术问题。
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