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公开(公告)号：CN113112793A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110338675.7
申请日：2021-03-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态时空相关性的交通流预测方法，包括以下步骤：S1、进行数据设计，对交通流信息进行预处理，将交通流信息编码后形成的固定序列输入到模型中，再进行定义；S2、进行模型设计，利用卷积神经网络和门控循环网络处理空间和时间相关性，流门控机制捕捉层次结构中的动态空间依赖性，再通过周期注意力转移机制捕捉时间转移；S3、进行模型训练，并在一个真实的交通数据集中评估模型；S4、对模型性能进行评价。本发明通过引入流门控机制学习位置之间的动态相似性，并利用周期性注意力转移机制来处理时间转移，实现高准确度的模型建设，提高交通预测数据的准确性。
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公开(公告)号：CN113112792A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110332551.8
申请日：2021-03-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于交通密集度预测技术领域，涉及一种基于语义信息的多模块交通密集度预测方法。该方法包括：对采集的交通密集度数据进行预处理，进行相关问题定义，并构建多模块交通密集度预测模型的输入；构建基于语义信息的多模块交通密集度预测模型，包括近期模块、周周期模块和模块融合组件，其中：近期和周周期模块分别用于提取交通密集度的近期和周周期的时空和语义特性；模块融合组件用于将近期和周周期两个模块的输出融合进行交通密集度预测；训练与优化多模块交通密集度预测模型；基于多模块交通密集度预测模型进行交通密集度预测。本发明能有效地捕捉交通密集度动态时空特征和语义相关性，具有预测速度快、预测精度高等优点。
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公开(公告)号：CN113112791A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110326489.1
申请日：2021-03-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明属于交通流量预测技术领域，涉及一种基于滑动窗口长短时记忆网络的交通流量预测方法，包括：对采集的交通流量数据进行预处理，构建城市路网的拓扑结构图和构建交通流量预测模型的输入；构建基于滑动窗口长短时记忆网络的交通流量预测模型，用于同时获取交通流量的时空相关性；对交通流量预测模型进行训练，并基于交通数据集评估交通流量预测模型，得到训练后的交通流量预测模型；基于训练后的交通流量预测模型进行交通流量预测。本发明提供了一种新的基于滑动窗口长短时记忆网络的交通流量预测模型，该交通流量预测模型能更好地获取交通流量的空间和时间相关性，从而获得更精准的交通流量预测结果。
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公开(公告)号：CN112580011A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011564745.2
申请日：2020-12-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F21/32 , G06K9/00 , G06K9/62 , H04L9/00 , H04L9/08 , H04L29/06 , H04N1/44 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，涉及一种面向生物特征隐私保护的人像加解密系统，包括：人像数据采集系统、人像特征提取系统、基于数据传输能力的网络传输能力判断系统、基于编码解码框架与身份特征的人像图像加解密系统、基于混沌系统的人像特征向量加解密系统。基于数据传输能力的网络传输能力判断系统主要依据传输网络的宽带传输能力和前端一体机所连接服务器类型的不同，选择基于编码解码框架与身份特征的人像图像加解密系统或基于混沌系统的人像特征向量加解密系统。本发明通过二种加密系统的协同配合，实现了人像生物特征的实时加密，减少数据泄露的可能性，同时在服务器端对加密数据进行解码，进而保证人像识别的准确性。
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公开(公告)号：CN109918961B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910129971.9
申请日：2019-02-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K7/14
Abstract: 本发明公开了一种基于图像特征的条形码定位方法，包括：获取图像并对图像进行前期处理，得到二值化图像；对二值化图像的高度和长度进行划分，得到图像I2；抽取图像I2中含有字符内容的部分并对该部分进行倾斜度判断；对矫正后或者不需要矫正的图像进行等分抽样，找出横向的条形码区域；对纵向条形码区域进行黑白连续性判断，截取出所需要的条形码长度；根据横向条形码区域和条形码长度，确定图像中的条形码区域。本发明可以在标签或者含条形码的图像倾斜的情况下进行定位。本发明通过类似于抽样的方式充分利用了条形码的形态特征，来对图像进行判断，速度上比起其他一些方法提升了不少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112507357A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011433473.2
申请日：2020-12-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于密钥生成器的多级接口设计方法，包括以下步骤：S1、使用非线性逻辑函数构成多密钥生成器，每个密钥输出排序作为私钥对应一个序列号；S2、访问端在服务器注册账号密码通过公钥对称加密生成认证密文；S3、访问端每次访问前先从后台随机字符串，将随机字符串通过MD5算法散列得到私钥序列号，将请求参数根据对应的私钥加密得到请求密文；S4、访问端将认证密文和请求密文传送到后台一级接口url，一级接口对认证密文解密，认证成功后再将请求密文解密通过Bloom过滤器定位到二级接口url上。
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公开(公告)号：CN112149555A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010998015.7
申请日：2020-09-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局视觉的多仓储AGV追踪方法，包括以下步骤：1)拍摄仓库的全局图像，并将其发送到控制中心；2)对全局图像进行处理，追踪系统在第一帧利用目标检测算法对多台AGV进行识别，并根据AGV顶部的AprilTag码确定每台AGV的ID及位姿；3)将仓库分为若干区域，调度系统获取控制中心发送的AGV位姿信息后利用分层规划算法进行每台AGV的路径规划；4)将每台AGV的路径信息与多AGV追踪算法结合，预测AGV的位置，用一个边界框框选出AGV所在区域，确定每台AGV的信息；5)控制中心将路径信息转化成的速度指令发送至AGV，控制AGV，完成货物的分拣任务。
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公开(公告)号：CN109871825B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201910186865.4
申请日：2019-03-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的局部二维模式的人像识别方法，该方法使用一种改良型的局部二维模式(LBP)特征，通过对含有人像的图像中的纹理进行大量特征分析，得到图像中代表人像纹理的LBP特征值，再将这些特征值与新获得的同一群人的人像图像进行比对，就可以达到目标人群人像识别的目的。本发明中的改进型的局部二维模式，是在等价模式的基础上，通过对部分参数进行阈值处理，以达到平滑非边缘区域的效果。本发明中的改进型LBP模式对比等价模式在人像识别中，对纹理特征的区别能力更加精准。
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公开(公告)号：CN111737706A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010391315.9
申请日：2020-05-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种生物特征隐私保护的前端人像加密与识别方法，包括：人像数据采集，利用前端摄像头拍摄具有人像生物特征的视频流；人像预处理，利用自适应分数阶积分算法对不同强度的图像噪声进行不同程度的衰减，实现图像的自适应去噪效果，并利用人像定位算法检测视频动态人像位置；人像加密，利用混沌系统生成的伪随机序列，对人像进行灰度置乱和扩散，获得加密人像，建立加密人像库；加密人像识别，以加密人像库作为训练集训练人像识别模型，可对加密待测人像直接进行识别。本发明将图像加密应用到人像识别，并利用一种加密人像识别方法，规避解密过程隐私泄露的风险，避免使用人像识别产品时导致的个人隐私泄露问题。
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公开(公告)号：CN106847270B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201611135819.4
申请日：2016-12-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种双门限地名语音端点检测方法，从第一帧信号开始判断每帧语音信号的能量与最低能量阈值、最高能量阈值的大小，判断过零率与过零率阈值的大小，从而确定下一帧信号如何进行检测，并在可能进入语音状态的情况下，通过增加变量来对语音段前面出现的发音轻时间端的语音信号进行保留。本发明结合孤立词的地名语音信号的特点，对传统的双门限方法进行改进，能够保证轻音且持续时间很短的语音信号的前一部分不会被判定为噪声，从而避免丢失语音信号，提高了端点检测的准确性以及现场应用环境的适应性，降低了对环境的要求。
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