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公开(公告)号：CN107441709B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201710409701.4
申请日：2017-06-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: A63F13/65
Abstract: 本发明提供一种基于模糊行为树的游戏智能体动作序列生成方法。用户输入一个模糊行为树文件和一组游戏智能体的状态变量，然后使用基于模糊行为树的游戏智能体动作序列生成方法对游戏智能体在指定状态下的动作序列进行预测，经过解析模糊行为树文件和构建模糊行为树、计算和分析模糊行为树中节点的执行期望以及遍历和执行模糊行为树，最终输出一个动作序列。本发明根据游戏智能体的状态变量，计算模糊行为树中多个动作的执行期望，对游戏智能体的动作执行倾向进行预测。通过对模糊行为树中动作执行期望的计算和分析，本发明适用于状态变量较多、行为逻辑复杂的游戏智能体，可以输出该智能体在指定状态下较为合理、准确的动作序列。
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公开(公告)号：CN107168697B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201710268387.2
申请日：2017-04-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F9/451
Abstract: 本发明提供图形化编程软件的连线自动避障优化方法。本发明采用广度优先搜索的方法搜索最佳连线路径，并将结果显示在前端界面中。在已生成的连线中，用户可以利用鼠标拖动连线，对连线的位置进行调整。此时将鼠标视为必经点，即连线从连线起点出发到必经点，再到连线终点。本发明能满足用户的高实时性要求，用户在鼠标拖动连线时，新的连线实时生成，不会出现卡顿现象。并且还能保证连线的最优性，在前端编程控件场景发生变化时，连线也能实时根据新的场景生成新的连线路径，并保持最优性。
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公开(公告)号：CN107945260B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201710954617.0
申请日：2017-10-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于接口标记的三维模型碰撞检测方法，在3D积木虚拟搭建软件中，用户选中一个或多个积木在底板上任意移动和放置，或去拼接其他积木，从而搭建出独特的3D模型或场景，在积木移动放置和拼接的过程中，采用基于接口标记的3D积木碰撞检测方法，判断被选中积木在该位置是否跟其他积木发生碰撞，从而决定被选中积木是否可以放置或拼接其他积木，如果发生碰撞，将不可以放置在该位置或与其他积木拼接。本发明可以适用各种形状不同的3D积木模型，使用人工标记碰撞检测接口的方法，替代使用积木3D模型自带的网格碰撞器，耗费计算资源更少，并且碰撞检测更灵活和精确。
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公开(公告)号：CN111046663A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911175550.6
申请日：2019-11-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/253 , G06F40/211 , G06K9/62 , G06F16/33
Abstract: 本发明提供了一种中文表单的智能校正方法。所述方法包括以下步骤：构建智能校正模型；训练调整阈值，得到训练好的智能校正模型；输入待校正的句子到智能校正模型中进行校正。本发明可以自动判断输入句子是否通顺以及根据历史表单填写记录对存在错误的短文本进行修正；用户填写记录可以不断补充进入历史表单填写记录，解决了特定领域语料冷启动问题；本发明在寻找候选校正词集合的过程可以提高文本分词的质量。本发明所需要的训练文本的数量越多，历史表单填写语料库所构建的上下文关系集就越完善。本发明训练智能校正模型耗时较短。智能校正模型构建的过程按模块划分，方便根据业务拓展。
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公开(公告)号：CN105741321B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201610070935.6
申请日：2016-01-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明提供基于跟踪点分布的目标运动趋势分析方法。该方法中，用户选择视频中需要跟踪的目标，然后使用基于跟踪点分布的目标运动趋势分析方法对视频中的目标的运动趋势进行判定，经过跟踪点当前位置与历史位置分析，最终输出运动趋势线。本发明根据多个跟踪点的历史位置以及当前帧的位置，对目标运动的趋势进行预测。通过历史信息与当前帧信息的结合以及对离群点的分析与过滤，本发明能适应部分跟踪点丢失、跟错等异常情况。对视频中噪声鲁棒性较强，在具有噪声的情况下，也能输出较为准确的目标运动趋势线。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108519974A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810279338.3
申请日：2018-03-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明提供了英语作文语法错误自动检测与分析方法。该方法首先对输入的待检测的英文作文进行断句，然后对断句后每个句子中单词进行分词处理，接着对单词进行拼写检查，拼写检查无误后对所有单词进行词性标注，接着对这些标注后存在多标签的单词进行标注效果的修正，然后是构建不同错误实例规则流程图，接着结合已有的语法规则以及错误实例综合地对语句进行语法检查，最后定位到作文中语法错误出现的位置，给出具体的修改意见。本发明能定位语法错误位置，给出具体错误内容和解决方案；同时通过修改错误实例流程图，还能拓展语法规则。本发明具有较高作文语法错误检测和纠正能力，能够快速对一篇英语作文进行语法检测并反馈，可应用于实时环境。
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公开(公告)号：CN107563135A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710766280.0
申请日：2017-08-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种最优结构方程模型自动生成方法。在设置好结构方程模型的测量模型，并提供一个数据矩阵的前提下，本方法采用基于全局搜索的方法智能计算出最优的结构模型。将所有测量模型和结构模型结合成全模型，通过拟合指数适配度来筛选出所有最优结构方程全模型。本发明并不需要提前设定结构方程模型的结构模型，在不知道结构模型的情况下，可以利用此方法迅速的生成所有结构模型，然后根据拟合指数拟合度来得到最优的结构方程模型。
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公开(公告)号：CN107391266A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710405733.7
申请日：2017-06-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种图形化编程多线程同步方法，用户进行图形化编程，采用图形化编程多线程同步方法对图形化编程中的多线程进行管理与同步，解决了现有图形化编程系统不支持多线程同步的问题。本发明在进行多线程处理时，对由图形化编程组件组成有向无环图，其中的单个连通分量进行深度优先搜索，逐个编程组件进行处理。当该编程组件是一个分支节点时，加入新的分支线程启动标志，并结束当前线程；当该编程组件是一个分支合并点时，合并点的第一个父亲编程组件节点负责启动线程，并添加线程等待标志，等待图形化编程线程的同步。本发明能使图形化多线程编程具有线程同步的功能，使编程人员能编写具有更丰富功能的图形化程序。
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公开(公告)号：CN106775683A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611092887.7
申请日：2016-11-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了一种图形化编程控制与存储系统，包括中心控制模块、与所述中央控制模块连接的显示模块、消息响应模块、图形化编程组件间操作模块、图形化编程组件内操作模块、项目属性及控制模块、自定义组件模块、项目持久化模块和编译模块；所述中心控制模块负责处理、存储和返回传递过来的信息和结果。该系统能够让使用人员通过拖动图形化编程组件从而完成复杂的编程工作，系统最后会生成制定语言或可执行程序，从而实现编程的图形化。通过上述方案，本发明能够实现图形化编程的控制与存储，使编程直观可见，提高编程人员的工作效率。
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