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公开(公告)号：CN108245094B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN201810054276.6
申请日：2018-01-19
Applicant: 广州大学
IPC: A47L11/284 , A47L11/40
Abstract: 本发明提供一种拖地机器人，其包括：拖地机器人底板，所述拖地机器人底板上设有开口；拖地主体机构，所述拖地主体机构包括翻转板，安装在所述翻转板的上方的第一拖布板，安装在所述翻转板的下方的第二拖布板；以及翻转电机，所述翻转电机固定安装在所述拖地机器人底板的一侧，所述翻转电机的输出轴与所述翻转板的一端固定连接，用于翻转所述拖地主体机构。根据本发明提供的拖地机器人，其其能够在拖布板脏污的情况下可以自动旋转，切换到另一面洁净的拖布板，有效的提高拖地机器人的拖地效率，并防止造成对地面的二次污染。
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公开(公告)号：CN117001665A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310998459.4
申请日：2023-08-08
Applicant: 广州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于结构光三维机器视觉引导的抓取方法及系统，方法包括：获取目标物体的目标点云；获取包含目标物体的工作场景的二维图像，进而根据二维图像的深度信息确定工作场景的三维点云；对三维点云和目标点云进行三维点对特征模板匹配，获得目标点云到三维点云的变换矩阵；基于变换矩阵确定目标物体的第一位姿信息，结合抓取设备的第二位姿信息，通过蒙特卡洛树搜索法确定抓取目标，进而执行抓取流程。本发明能够提升结构光三维机器视觉识别物体的速度，并提高抓取效率。本发明实施例能够高效引导物体抓取，可广泛应用于数据处理技术领域。
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公开(公告)号：CN113610855B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110788201.2
申请日：2021-07-13
Applicant: 广州大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图像分割模型训练方法、识别方法、系统、装置及介质，训练方法包括：根据先验知识确定卷积核；获取预设的第一目标图像，将卷积核旋转预设的多个角度后对第一目标图像进行卷积操作，得到第一目标图像中前景目标特征的预分割图像；构建卷积神经网络，将预分割图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到目标概率图像，进而根据目标概率图像和第一目标图像对卷积神经网络的参数进行优化，得到训练好的图像分割模型。本发明利用先验知识对图像进行了预分割，使得后续的卷积神经网络得到大大简化，降低了对运算资源的依赖，提高了图像分割的速度；在预分割过程中引入了旋转卷积核，提高了图像分割的精度，可广泛应用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN110503606B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910805700.0
申请日：2019-08-29
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，为提高人脸清晰度的方法，将高分辨率人脸分解为高分辨率基本人脸和增强人脸，并分别降采样为低分辨率基本人脸、增强人脸，构造低分辨率基本人脸训练集、低分辨率增强人脸训练集；基于PCA的基本人脸推理模型、低分辨率基本人脸训练集的平均值，重构超分辨率基本人脸；基于SRSP或VDSR的增强人脸推理模型重建得到超分辨率增强人脸；将超分辨率基本人脸和增强人脸融合得到清晰的超分辨率人脸。本发明提出基于清晰度可分级推理的超分辨率技术，能有效估计真实低分辨率人脸的结构和高频纹理信息，将重建后获得的高分辨率基本人脸和增强人脸进行融合，得到清晰的超分辨率人脸。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115760872A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211390709.8
申请日：2022-11-07
Applicant: 广州大学
IPC: G06T7/11 , G06T3/40 , G06T5/40 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的轻量化视网膜血管分割方法，首先对原视网膜血管图像进行预处理，基于U‑Net和全卷积网络构建视网膜血管分割模型，所述视网膜血管分割模型包括前级网络、后级网络、编解码块、空间分组增强模块；将增强视网膜血管图像输入至前级网络获取初始特征图；对初始特征图采样、输出得到完整特征图，对完整特征图卷积、通道拼接操作，输入至后级网络，得到视网膜血管分割图，通过优化U‑Net网络结构，引入注意力机制，在提升分割性能的同时降低网络复杂度，重点解决了视网膜血管分割领域中无法有效平衡网络复杂度以及分割精度的问题。
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公开(公告)号：CN115049541A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210834416.8
申请日：2022-07-14
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络与图像隐写的可逆灰度方法、系统及装置，包括，将原始彩色图像进行可逆转换得到灰度分量Y和颜色分量U和V；对颜色分量进行神经网络编码和算术编码得到特征码流和超先验码流；根据图像隐写将特征码流和超先验码流隐写入到灰度分量Y中，生成可逆灰度图像G；读取可逆灰度图像G中的特征码流和超先验码流，将读取后的灰度图像G作为待重建色彩图像的灰度分量YR；将特征码流和超先验码流进行神经网络解码和算术解码转换为待重建彩色图像的颜色分量UR和VR；将待重建色彩图像的灰度分量和待重建色彩图像的颜色分量合并进行可逆转换后，得到重建的彩色图像IR。本发明可以实现于神经网络与图像隐写的可逆灰度。
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公开(公告)号：CN114882997A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210420347.6
申请日：2022-04-21
Applicant: 广州大学
IPC: G16H50/30 , G16H30/20 , G16H10/40 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06F16/58 , G06F3/048 , G01D21/02 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种基于便样图像与质量湿度特征的婴幼儿健康诊断系统，包括三个部分组成：数据采集单元、算法分析单元、可视化显示单元。该基于便样图像与质量湿度特征的婴幼儿健康诊断系统，解决了现有技术基于便样对于婴幼儿的健康状况判断大多需要繁琐的成分分析，如需快速帮助医护工作者了解婴幼儿的健康状况只能依靠医护工作者自身经验判断，前者过于繁琐，不适合用于日常护理，后者受主观影响较大，容易误判的问题，通过数以万计的成功便样特征分析，然后经过神经网络训练得到结果，较人工判断更为精准且可靠，且相较于繁琐的成分分析，可在保证精确性的同时提高了检测效率，为婴幼儿日常护理提供了有力的帮助。
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公开(公告)号：CN108876719B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201810271061.X
申请日：2018-03-29
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及基于虚拟相机模型的车辆全景图像拼接外部参数估计方法，包括步骤：(1)针对具体车辆建立虚拟相机模型，计算出虚拟相机模型的参数矩阵；将摄像头安装在车辆周围，在车身周围地面区域放置多个标记点；(2)每个摄像头拍摄一组含有标记点的图像，找出其对应的多个标记点在全景视野范围的坐标，并通过待求的外部参数矩阵将该坐标转化成当前相机坐标系下的坐标；(3)对原始图像进行畸变校正，找出标记点的图像坐标，并通过相机成像模型将其转化为对应相机坐标系下的坐标；将步骤(2)、(3)的坐标建立方程组，求解出每个摄像头的外部参数。本发明通过建立方程组得到每个摄像头外部参数的解析解简化了外部参数估计的步骤。
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公开(公告)号：CN114549826A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210179519.5
申请日：2022-02-25
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及海洋垃圾收集技术领域，且公开了一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航算法及系统，包括中央视觉模块，所述中央视觉模块包括摄像头、NX芯片、自身视觉模块、海岸视觉模块，所述NX芯片的信号输出端与摄像头的信号接收端连接，摄像头的信号输出端与自身视觉模块的信号接收端连接，自身视觉模块的信号输出端与海岸视觉模块的信号接收端连接，所述中央视觉模块的信号输出端与中央计算模块的信号接收端连接，所述中央计算模块包括处理器芯片、定位模块，以海浪、海洋垃圾、自身装置等深度信息数据为参数进行系统性的建模和规划，并随当前海域环境变化调整适应，在进行海洋垃圾收集与装置返航时做出最节能的决策方案。
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