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公开(公告)号：CN112802016B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110334060.7
申请日：2021-03-29
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06F18/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明实施例公开了一种基于深度学习的实时布匹缺陷检测方法及系统，所述方法包括：步骤1：采集不同种类布匹缺陷图像，构建缺陷数据集；步骤2：先进行数据扩充，再使用生成对抗网络进行数据扩充；步骤3：对扩充后的缺陷数据集进行标注处理；步骤4：构建深度学习目标检测网络进行布匹缺陷检测；步骤5：训练布匹缺陷检测网络；步骤6：利用摄像机对布匹进行实时图像抓取，将抓取的图像输入到训练好的布匹缺陷检测网络中判断图中是否存在缺陷并确定缺陷类别，定位缺陷，最后将结果保存到输出文件中。本发明能够省去人工设计特征，提高缺陷检测系统鲁棒性，且大幅提升检测性能，并且能够解放人力，进一步提高纺织业智能化程度。
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公开(公告)号：CN113762201A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111088283.6
申请日：2021-09-16
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明实施例公开了一种基于yolov4的口罩检测方法，包括：步骤1：采集公共场合下人们佩戴口罩和未佩戴口罩的图像，制作训练集；步骤2：构建预设YOLOV4目标检测模型；步骤3：将训练集放入预设YOLOV4目标检测模型中训练；步骤4：通过所述训练后的预设YOLOV4目标检测模型对待检测视频流或图片进行检测，判断视频流或图片中的每一个人脸目标是否佩戴口罩。本发明针对口罩佩戴检测的一般场景，采用对Backbone网络部分更改为MobileNetV3结构，使用深度可分离卷积代替整个网络结构中的普通卷积，MobileNetV3结构体积小、计算效率高，对MobileNetV3结构里的SE注意力机制模块更改为CA注意力机制，将位置信息嵌入到通道注意力中，增强特征表达能力，加强对图片或视频区域的口罩检测。
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公开(公告)号：CN113077556A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110334262.1
申请日：2021-03-29
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明实施例公开了一种基于行人重识别的检票系统及方法，所述系统包括游客视频采集装置、计算机、比对数据库、检票视频采集装置、通道闸，其中，游客视频采集装置采集已购票游客的视频数据；检票视频采集装置获取各个检票点的待检行人的视频；计算机读取视频数据，并对视频数据进行分帧提取行人图像，将获取到的行人图像，实时存储到比对数据库中；获取各个检票点的视频，实时检测得到行人数据，将行人数据与比对数据库中的数据对比，并将比对结果传递给通道闸；通道闸根据比对结果做出放行或警示动作。本发明将传统的检票流程进行隐藏并用计算机设备代替了人工流程，不仅能够加快购票、检票的效率，还可以保证了游客的游玩体验。
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公开(公告)号：CN112802016A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110334060.7
申请日：2021-03-29
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明实施例公开了一种基于深度学习的实时布匹缺陷检测方法及系统，所述方法包括：步骤1：采集不同种类布匹缺陷图像，构建缺陷数据集；步骤2：先进行数据扩充，再使用生成对抗网络进行数据扩充；步骤3：对扩充后的缺陷数据集进行标注处理；步骤4：构建深度学习目标检测网络进行布匹缺陷检测；步骤5：训练布匹缺陷检测网络；步骤6：利用摄像机对布匹进行实时图像抓取，将抓取的图像输入到训练好的布匹缺陷检测网络中判断图中是否存在缺陷并确定缺陷类别，定位缺陷，最后将结果保存到输出文件中。本发明能够省去人工设计特征，提高缺陷检测系统鲁棒性，且大幅提升检测性能，并且能够解放人力，进一步提高纺织业智能化程度。
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公开(公告)号：CN108810784A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810347557.0
申请日：2018-04-18
申请人： 深圳大学
IPC分类号： H04R29/00
CPC分类号： H04R29/00
摘要： 本发明适用工业生产自动化领域，提供了一种通话设备中听筒的质量检测系统、方法及装置，该系统包括：机柜、上料组件、机械手取料组件、检测组件、质量分选组件、视觉检测设备以及可编程逻辑控制器，当接收到对待测听筒进行质量检测的请求时，首先通过两个检测位的检测相机从不同的角度对待测听筒进行听筒图像采集，然后通过视觉检测设备根据采集到的听筒图像从长、宽、高对待测听筒进行质量检测，得到待测听筒的质量检测结果，最后通过可编程逻辑控制器根据该质量检测结果发送处理信号给机械手取料组件或者质量分选组件，以对待测听筒进行相应的处理，通过双检测位并行检测，从而提高了质量检测系统的自动化程度，进而提高了质量检测的效率。
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公开(公告)号：CN107239919A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710367969.6
申请日：2017-05-23
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G06Q10/08
CPC分类号： G06Q10/0834 , G06Q10/0835
摘要： 本发明适用于物流配送技术领域，提供了一种基于同城速递的派单方法及装置，首先，筛选出离发货地点预设距离范围内的快递员作为派单候选快递员的第一集合；其次，从第一集合中筛除掉配送工具支持的极限配送重量比货物重量小的派单候选快递员，作为派单候选快递员的第二集合；然后，利用派单分值公式计算出第二集合中的每个派单候选快递员的派单分值；并根据派单分值高低确定所述第二集合中匹配度最高的快递员，将订单分配给该匹配度最高的快递员；本发明提供的派单方法着重考虑了货物重量、配送工具及配送距离等影响因子对于快递员配送效率的影响，选择附近最适合的快递员进行配送，使得订单的分配更合理，提高了快递员派单的效率。
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公开(公告)号：CN106530310A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610931928.0
申请日：2016-10-25
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明适用图像识别技术领域，提供了一种基于人体头顶部识别的行人统计方法及装置，该方法包括：读取通过深度摄像头拍摄的行人深度图像，将行人深度图像和预先获取的环境均值图像比较，以得到前景图像；将前景图像分割为多个区域，检测每个区域的边缘像素点是否存在阶跃，并检测每个区域形成的区域曲面是否与人体头顶部曲面一致；当当前被检测区域的边缘像素点存在阶跃、且当前被检测区域形成的区域曲面与人体头顶部曲面一致时，则确定当前被检测区域为人体头顶部区域；根据从行人深度图像中确定的人体头顶部区域和从相邻行人深度图像中确定的人体头顶部区域，统计输出行人的数量，提高了人体头顶部的识别准确率，实现了行人的精确统计。
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公开(公告)号：CN103426141B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310347868.4
申请日：2013-08-09
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G06T1/00
摘要： 本发明属于数字水印技术领域，提供了一种图像内容认证方法与系统。该方法及系统是利用了AMBTC算法来指导数字水印的嵌入和提取，通过调整输入图像的每一像素块中各像素点的像素值，使得每一像素块的低均值和高均值的奇偶性相应地等于待嵌入的2比特水印。由于并不对图像进行真正的BTC压缩，而是利用AMBTC量化数据来指导水印嵌入和抽取过程，因此在保证图像的质量的同时，实现了半脆弱水印的图像认证。另外，该方法及系统使用了基于像素域的嵌入机制和基于压缩域的提取机制，可以有效抵制亮度和对比度变化的操作，同时对其他操作表现出良好的脆弱性。
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公开(公告)号：CN105592323A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201610156127.1
申请日：2016-03-18
申请人： 深圳大学
IPC分类号： H04N21/2347 , H04N21/235 , H04N21/4405 , H04N19/182
摘要： 本发明涉及一种将秘密信息写入视频的方法和系统、视频认证方法和系统。本发明将视频帧图像作为平面，在该平面构造曲线函数，按照曲线函数从视频每帧图像中按序选定像素点，获得这些有序像素点的R值、G值、B值排列，必要时分别调整各排列中某些像素点的R值、G值或B值，使各排列的逆序数奇偶性分别对应待写入的秘密信息，从而嵌入秘密信息。本发明中，视频的每帧图像中只需提取很小部分像素，利用这部分像素的三个颜色通道值的排列的逆序数奇偶性就可分别表示三个比特位值，对视频图像的破坏性很小。同时，由于秘密信息的每个比特位都以某帧图像中提取出的像素的某个颜色通道值的排列逆序数表示，使得秘密信息隐藏更隐蔽，脆弱性更好。
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