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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107391266B
公开(公告)日：2021-03-30
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：CN111914634A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010577858.X
申请日：2020-06-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于深度学习、计算机智慧城市监控技术领域，公开一种抗复杂场景干扰的井盖类别自动检测方法，包括：S1、图像收集与分类；S2、图像标注；S3、数据扩充；S4、采用ResNet-101模型作为网络骨架，在ResNet-101模型上添加一系列从大到小的卷积层、池化层和全连接层，用于预测图片中井盖的类别信息和位置信息，构建R-FCN井盖检测模型；S5、通过迭代训练得到最优的R-FCN井盖检测模型；S6、对图片或者视频进行识别得到图片或视频中井盖的类别和位置信息。本发明使用基于深度学习的方法能更加高效地检测出井盖的破损。本发明还提供一种抗复杂场景干扰的井盖类别自动检测系统。
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公开(公告)号：CN110543421A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910819271.2
申请日：2019-08-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供了基于测试用例自动生成算法的单元测试自动执行方法。所述方法包括以下步骤：首先对被测试程序的代码进行预处理后进行词法分析，先建立生成测试代码的路径图，并将控制流图输出到文件，然后在经过预处理后的代码中进行定点代码插入，编译插入代码后的文件。然后根据测试用例自动生成算法生成测试用例，调用用户代码，遍历用户代码的每个代码块，计算fitness的算法适应值，获取fitness适应值并生成测试用例对应的路径，当判断路径是否全覆盖或者运行超时退出。本发明适用于软件开发过程中的单元测试，可以通过计算机程序自动生成测试用例进行代码测试以及自动生成测试报告，大大降低了人力资源成本和时间成本。
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公开(公告)号：CN102214227B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201110170455.4
申请日：2011-06-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了基于互联网层次结构存储的自动舆情监控方法，包括：用户上传监控请求，服务器分析监控请求并获取服务器可接受的监控条件，运用层次结构保存的监控方法实现对互联网的监控并运用正则表达技术过滤和整合与用户主题请求相关的大众评价信息，生成个性化的监控结果，并通过各种方式发送到用户手上。本发明能够让机器智能地对用户提交的监控主题进行语义分析，实现对互联网上最符合用户监控需求的主题的监控以及相关的大众评价信息，然后围绕着该主题自动地生成监控结果，用户可以要求生成监控结果的风格和格式，并制定获取监控结果的方式。这就使得人们的监控过程更加个性化，更加的方便，更加的丰富，生动。
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公开(公告)号：CN102222104B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201110170308.7
申请日：2011-06-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供基于时空融合的智能提取视频摘要方法，用户选择一个源视频，采用基于时空融合的智能提取视频摘要方法对视频进行视频摘要提取，然后将所有视频摘要都保存到一个包含所有视频摘要的新视频中，用户可以通过此新视频来观看源视频的所有视频摘要。本发明并不需要知道目标的具体特征，在不知道目标特征的情况下就可以利用次方法迅速的浏览所有视频摘要，然后用最短的时间找到自己感兴趣的视频摘要。本发明对视频场景也没有特定的要求，可以同时处理人物场景，车流场景等多种场景的视频，用户不用担心因为视频场景不同而要换一种不同的提取视频摘要技术。
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