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公开(公告)号：CN111985334A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010698516.3
申请日：2020-07-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种枪支检测方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括以下步骤：获取视频流数据，根据所述视频流数据获取图片；采用预设的枪支检测模型对所述图片进行枪支检测，输出检测结果；确定检测到图片中存有枪支，获取多帧图片，结合连续帧检测算法和多帧图片对检测结果进行校验。本发明的目的在于提供基于现有监控设备能够实时识别枪支的方案，且通过连续帧检测算法，能起到抗复杂场景干扰的作用，有效降低枪支的误检率和漏检率，提高检测准确度，能为监控系统提供可靠的枪支报警信息，及时发现监控环境周边存在的安全隐患，可广泛应用于图像数据处理技术领域。
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公开(公告)号：CN110069658A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910368461.7
申请日：2019-05-05
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/68 , G06F3/0488 , G06F3/16
Abstract: 本发明实施例公开了一种在锁屏状态下控制音频切换的方法和装置，其中，所述方法包括：当设备播放音频并处于界面锁定状态时，检测所述设备的触敏显示器的输入信息；根据所述输入信息生成音频标识信息，将所述音频标识信息与预设音频标识信息进行匹配；若匹配成功，则切换至与所述音频标识信息匹配的预设音频标识信息所对应的音频进行播放。采用本发明所述的在锁屏状态下控制音频切换方法，能够在设备锁频状态下通过预先建立的音频标识信息快速、准确切换至满足用户要求音频信息，避免了锁频状态下切换音频时繁琐的操作步骤，从而提高了用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN106203277A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610502729.8
申请日：2016-06-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于SIFT特征聚类的固定镜头实时监控视频特征提取方法，包括：对实时产生的监控视频的每一帧通过SIFT特征提取算法使用并行计算的方式进行特征提取；将实时产生的监控视频流按照每段视频包含相似内容的原则分割成视频段；对分割后的每一个所述视频片段分别提取特殊关键帧。该方法有效地从监控视频中分隔出内容相似的视频片段，通过采用基于最大特征点策略的关键帧提取方法有效地从相似的视频片段中提取关键帧，减少关键帧的冗余，实现较好的视频特征提取效果，为实现海量监控视频的内容检索提供了基础。同时，本方法通过将视频帧特征提取的过程并行化，有效解决视频帧特征提取时间代价大的难题，提高了本方法的实时性。
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公开(公告)号：CN103955270A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410148541.9
申请日：2014-04-14
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于P300的脑机接口系统的字符高速输入方法，采用基于Bayesian框架的DSC算法，计算出当前闪烁字符成为目标字符的后验概率并进行处理，其实现主要分为两个阶段：1）训练阶段：采集受试者的训练数据，完成预处理、特征提取、训练Bayesian LDA（BLDA）分类器，并得到P300与non-P300两类响应的概率密度函数（即先验分布）；2）测试阶段：根据先验分布以及在线获取的脑电特征向量，计算当前闪烁字符成为目标字符的后验概率，此概率值用于：a）动态缩短闪烁字符序列的长度，即将后验概率低的字符从闪烁序列中剔除；b）动态输出目标字符，即将此概率与预先设定的输出阈值比较，若大于该阈值则输出该字符。本发明在不影响字符输入准确率的前提下，能够明显提高输入速度。
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公开(公告)号：CN112381552B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202011301396.5
申请日：2020-11-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q30/018 , G06Q40/04 , G06F16/27 , G06F21/60 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开了一种基于层级区块链的供应链溯源方法及应用，该方法的步骤包括：根据单一商品流下供应链层次有序的网络结构映射到区块链节点网络，并组建层次有序的区块链子网结构，单个子网内包含父节点，子节点和轻节点三类节点角色。在单个子网内只有一个父节点能够发起交易，子节点用于验证和记录完整交易区块信息，轻节点仅记录区块头信息而不记录完整区块。子网内父节点发起交易后使用共识算法对交易进行验证和记录，共识仅在父节点和子节点间进行。本发明的优点在于交易效率较高，节点存储开销低，便于实现交易的反向溯源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117333431A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311150353.5
申请日：2023-09-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06T7/269 , G06V10/25 , G06T3/40 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的刀具检测方法，该方法包括下述步骤：获取输入视频序列，选取前n帧为初始视频帧序列，从初始视频帧序列中选取m个关键帧，其余帧为非关键帧；判断当前帧是否为关键帧，若是关键帧，则采用图像特征提取网络提取关键帧图像特征，若是非关键帧，则当前非关键帧的图像特征由关键帧传播聚合得到；获取刀具图像数据集，并划分为训练集及测试集，构建并训练刀具检测模型；将特征输入目标检测网络，提取感兴趣区域并从特征中计算多个位置敏感得分；调整m/n比值，将图像特征输入训练后的刀具检测模型进行检测，输出刀具特征检测结果。本发明充分利用待检测视频帧上下文相关信息，提高了刀具目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115062106A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210634296.7
申请日：2022-06-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于函数功能多重图嵌入的代码搜索方法、系统及介质，其中方法包括：获取函数源代码，将函数源代码转化为函数功能多重图；获取用户查询，提取用户查询的特征，获得第一特征向量；使用关系图卷积网络提取所述函数功能多重图的功能特征，获得表达函数功能的第二特征向量；计算所述第一特征向量和所述第二特征向量的相似度，根据相似度从高到低对每个函数进行排序，按照该顺序返回搜索结果；其中，相似度越高的函数与用户查询所描述的功能越相近。本发明通过提出利用函数功能多重图表示函数的功能，为解决现有方法存在的函数功能表示问题和多模态特征融合问题提供一种新的思路。本发明可广泛应用于深度学习和软件工程领域。
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公开(公告)号：CN109086457B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201811029412.2
申请日：2018-09-05
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/71
Abstract: 本发明公开了一种分布式视频帧随机读取的元数据服务系统及工作方法，该系统由六大模块组成：任务分发模块、任务处理模块、地址映射模块、元数据IO与预处理模块、元数据存储模块和元数据重分布模块，其中任务处理模块包括元数据应用模块与元数据生成模块。该系统为了在分布式视频存储环境下高效地实现对视频帧的随机定位，以避免单个节点时间开销和节点之间的网络开销，提出以I帧字典为核心的帧的随机读取策略。
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公开(公告)号：CN112381552A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011301396.5
申请日：2020-11-19
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于层级区块链的供应链溯源方法及应用，该方法的步骤包括：根据单一商品流下供应链层次有序的网络结构映射到区块链节点网络，并组建层次有序的区块链子网结构，单个子网内包含父节点，子节点和轻节点三类节点角色。在单个子网内只有一个父节点能够发起交易，子节点用于验证和记录完整交易区块信息，轻节点仅记录区块头信息而不记录完整区块。子网内父节点发起交易后使用共识算法对交易进行验证和记录，共识仅在父节点和子节点间进行。本发明的优点在于交易效率较高，节点存储开销低，便于实现交易的反向溯源。
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公开(公告)号：CN111986156A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010702240.1
申请日：2020-07-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种斧状利器检测方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括以下步骤：建立利器检测模型；获取图像数据，采用所述利器检测模型对所述图像数据进行利器物体识别检测，并输出检测结果；其中，所述利器检测模型为基于YOLOv3神经网络训练获得的模型，且检测过程中采用的边界框尺寸通过k-means聚类算法计算获得。本发明着眼于基于神经网络的计算机视觉对于边防安全领域的辅助作用，具有创新意义；另外，在检测过程中所采取的边界框尺寸通过k-means聚类算法计算获得，帮助模型产生更贴近斧状利器尺寸的边界框，提高模型的检测准确率，可广泛应用于图像数据处理技术领域。
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