公开(公告)号：CN207588860U

公开(公告)日：2018-07-06

申请号：CN201721849665.5

申请日：2017-12-26

申请人： 广州市仪器仪表学会 ,  华南理工大学 ,  暨南大学 ,  广州广电计量检测股份有限公司 ,  广州市光机电技术研究院 ,  广东省标准化研究院

发明人： 郭雪梅 ,  刘桂雄 ,  吴嘉健 ,  陈长缨 ,  曾昕 ,  龙阳 ,  张沛强 ,  王佳胜

IPC分类号： H04B10/073

摘要： 本实用新型公开了一种可见光通信设备抗杂光性能的分析装置，所述装置包括VLC光源底座、透光板底座、透光板、衰减片更换机构、衰减片底座、光学透镜、滑动机构、导轨、照度计、杂光光源模块、照度计滑动底座、平面镜；所述VLC光源底座、滑动机构、杂光光源模块和照度计滑动底座分别设置在导轨上，并通过导轨滑动；所述透光板底座放置在杂光光源模块与VLC光源底座的一侧；所述透光板、平面镜、衰减片更换机构、和光学透镜分别安装在滑动机构的上端，并分别通过连接固定件连接固定在滑动机构上。本实用新型提供的装置能够分析VLC设备抗杂光性能，结构合理、实用性强、灵活性好，有效提高机械移动精度。

公开(公告)号：CN118155761A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410347256.3

申请日：2024-03-26

申请人： 华南理工大学

发明人： 刘桂雄 ,  李远茂 ,  邓威

IPC分类号： G16C20/70 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N3/006

摘要： 本发明公开了一种基于RA‑TLBO的锂离子电池电化学模型参数估计方法，包括获取锂离子电池在5C高倍率充放电工况下的参考端电压Vref曲线；根据伪二维P2D电化学模型参数在5C高倍率充放电工况下的灵敏度，确定可估计的高灵敏度参数及其取值区间；构建P2D电化学模型，通过有限元法求解P2D电化学模型，获得锂离子电池的仿真端电压Vsim曲线；根据锂离子电池的参考端电压Vref曲线、仿真端电压Vsim曲线数据，构建目标函数；通过逆向同化‑教与学优化RA‑TLBO算法实现P2D电化学模型参数的最优解估计。本发明具有准确性高、计算效率高、鲁棒性强等特点，适用于锂离子电池的电化学模型参数估计。

公开(公告)号：CN117351221A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311271505.7

申请日：2023-09-27

申请人： 广东省珠海市质量计量监督检测所 ,  华南理工大学

发明人： 彭湘安 ,  王琨 ,  刘桂雄 ,  黄甦 ,  纪红刚 ,  陈韬文 ,  侯健生

IPC分类号： G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  A61B5/353

摘要： 本发明公开了一种纸质仿真检定心电图关键点提取方法，包括对纸质仿真检定心电图数据集进行数字图像处理，并对数字图像处理后的纸质仿真检定心电图数据集进行角点检测；选择多个纸质仿真检定心电图关键点，将所述关键点作为DeepLabCut纸质仿真检定心电图训练数据集的标注，并进行训练；采用DeepLabCut对纸质仿真检定心电图数据集进行测试，预测出所选择的多个纸质仿真检定心电图关键点的位置；在多个DeepLabCut预测的心电图关键点附近搜索SIFT角点，并通过预测的关键点与SIFT角点间的距离选出纸质仿真检定心电图的关键点。

公开(公告)号：CN117315309A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311280344.8

申请日：2023-10-07

申请人： 华南理工大学

发明人： 刘桂雄 ,  张国才 ,  汪灵姿

IPC分类号： G06V10/762 ,  G06V20/17 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

摘要： 本发明公开了一种架空输电线接续管识别与定位方法，包括收集接续管图像，扩充目标样本数量，标注接续管并制作接续管旋转目标数据集；构建接续管旋转目标检测模型，改进模型旋转边界框损失函数，优化特征提取及融合网络，结合K均值聚类算法，调整锚框参数；旋转目标算法识别RGB图像，输出接续管目标置信度及旋转框信息，将信息映射至接续管深度图中；提取接续管中心点像素坐标深度值，根据像素坐标与世界坐标对应关系，估计接续管物理宽高；线性拟合通过接续管中心点且平行长边的中心线上深度点，三维深度空间重构接续管。本发明可为多旋翼无人机携带数字X射线成像设备对接续管实施X光拍照检测提供一种在末端对接续管自主识别与精准定位参考方案。

公开(公告)号：CN116725546A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310695816.X

申请日：2023-06-12

申请人： 华南理工大学

发明人： 刘桂雄 ,  陈韬文

IPC分类号： A61B5/318

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习结合角点检测数字心电图机检定方法，包括制作纸质仿真检定心电图数据集，对纸质仿真检定心电图数据集进行数字图像处理，提取SIFT角点特征；通过SIFT角点检测算法对数字图像处理后的纸质仿真检定心电图数据集进行角点检测，并选择多个SIFT角点关键点作为DeepLabCut纸质仿真检定心电图训练数据集的标注；采用DeepLabCut对纸质仿真检定心电图数据集进行测试，预测多个关键点的位置；根据预测出的关键点位置，计算幅度参数和时间参数，将所述幅度参数与时间参数作为数字心电图机检定所需的幅度‑时间参数，并转换物理量。

公开(公告)号：CN116645562A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310688304.0

申请日：2023-06-12

申请人： 华南理工大学

发明人： 刘桂雄 ,  宋家骏

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/24 ,  G06V10/40

摘要： 本发明公开了一种细粒度伪造图像的检测方法及其模型训练方法，所述检测方法采用分层伪造属性分类技术，输出每层伪造属性的分类预测值，输出伪造图像预测掩膜，满足不同细粒度伪造图像的检测、伪造区域定位需求，该方法能快速简单地进行部署并应用在伪造图像检测相关领域。细粒度伪造图像检测模型的训练方法采用分层伪造属性分类预测值计算公式、采用多种损失函数约束模型各模块参数更新，设计基于深度度量学习的方法的定位损失函数、自适应类中心个数的SoftTripleLoss分类损失函数，提升模型伪造属啊性分类预测性能、伪造区域定位性能，从而提高伪造区域定位准确率、伪造属性分类准确率。该方法能推广到更一般的伪造图像检测任务中。

公开(公告)号：CN113763363B

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202111055715.3

申请日：2021-09-09

申请人： 华南理工大学

发明人： 刘桂雄 ,  李伟

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/62 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098

摘要： 本发明公开了一种排水管道破裂缺陷检测及等级评定方法，包括：采集排水管道内部的视频或图像，并离线标注结构性缺陷特征；构建结构性缺陷Mask R‑CNN模型，检测分割采集视频或图像缺陷，识别排水管道结构性缺陷，输出破裂缺陷置信度、破裂缺陷边界框以及破裂缺陷掩膜；计算破裂缺陷的特征参数；计算破裂缺陷评级参数、径向覆盖比与破裂缺陷环向覆盖范围；对破裂缺陷评级。本方法可基于图像或视频检测识别排水管道的结构性缺陷，并对其破裂缺陷的程度进行等级评级，有效应用于排水管道的结构性缺陷检测识别作业，采用本方法减低工作强度、提高排水管道的检测效率以及准确性具有重大实际工程应用价值。

公开(公告)号：CN110991540B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN201911248460.5

申请日：2019-12-09

申请人： 华南理工大学

发明人： 刘桂雄 ,  何彬媛

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明提供一种面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，所述方法包括：解耦网络通道相关性与网络空间相关性；基于深度可分离卷积，完成下采样，减少模型计算量；基于组卷积通道互连，引入线性修正，减少模型参数量；深度可分离卷积与组卷积通道互连交替连接，完成图像分类，实现机箱装配质量快速检测。本发明解耦网络通道与网络空间相关性，解决卷积神经网络多层卷积带来的参数量多、计算量大等问题，基于深度可分离卷积和组卷积通道互连，完成下采样和引入线性修正，减少模型计算量、参数量，有助于在机箱装配质量快速检测中应用。

公开(公告)号：CN110796205B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN201911065906.0

申请日：2019-11-04

申请人： 华南理工大学

发明人： 刘桂雄 ,  黄坚

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种特征映射复用编解码器架构网络及快速分割方法，该方法包括构建两路语义分割网络、确定可共用关键层结构以及逐个合并可共用关键层结构，得到特征映射复用编‑解码器架构网络优化结构；本发明在重点考虑网络语义分割准确度‑特征复用程度出发下，提出基于特征映射复用的快速复杂背景语义分割技术，基于相同特征图，完成不同视觉任务，即实现特征映射复用；通过改变共用层结构数量nshare，得到综合优化像素预测准确率PAA(nshare)、像素预测准确率PAB(nshare)、语义分割时间Tseg(nshare)指标的网络结构。在部件/零件的无漏检/无误判前提下，共用层结构可有效缩短分割时间。

公开(公告)号：CN113408146B

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202110799246.X

申请日：2021-07-15

申请人： 华南理工大学

发明人： 刘桂雄 ,  李远茂 ,  张瑜

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06F119/08

摘要： 本发明公开了一种基于GRA‑熵权法的动力电池安全模糊定级方法，包括构建动力电池系统模型，以聚集系数、触发点个数、环境温度和热源作为热失控因素，设计次正交仿真实验，获取不同聚集系数、触发点个数、环境温度和热源动力电池系统热失控时间的数据；根据仿真实验数据，求解聚集系数、触发点个数、环境温度、热源与热失控时间的总体灰色关联度矩阵；基于熵权法计算聚集系数、触发点个数、环境温度、热源的信息熵、信息效用值，归一化得每个指标的熵权；基于模糊综合评价模型，构建因素集、评语集，结合灰色关联度和熵权计算综合权重矩阵；构建因素集中隶属度函数，确定模糊综合判断矩阵，计算综合隶属度矩阵，对动力电池安全等级进行评价。