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公开(公告)号：CN109977773A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910136442.1
申请日：2019-02-18
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标检测3D CNN的人体行为识别方法及系统，该方法包括：1)对视频进行预处理，将视频流转化为图像帧；2)采用目前比较成熟的SSD检测技术对视频中的目标对象进行标定裁剪；3)建立图像帧数据和标定裁剪数据的特征提取网络结构；4)建立特征融合模型，将步骤3)中提取的两种特征进行融合；5)利用Softmax回归模型分类器进行分类；6)根据实际的应用场景或公共数据集，对训练好的模型进行微调。本发明弥补目前深度神经网络模型在时间维度上卷积而造成信息丢失的一种情况，强化在时间维度上的特征的表达，整体提高模型的识别效率，使模型能够更好的理解人体的行为动作。
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公开(公告)号：CN109871892A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910122562.6
申请日：2019-02-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/583 , G06F16/51
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本度量学习的机器人视觉认知系统，包括：图像采集增强模块，负责获取图像信息并改善图像的质量，提高图像的判读和识别效果；特征映射模块，负责将输入的图像映射到一个能够更好区分类别的特征空间；原型特征总结模块，负责为每个类别的物体总结出一个整体特征原型，同时保存记录下每个类别原型信息加入到数据库中；分类查询模块，负责根据输入的特征和查询到的每个类别原型信息来完成分类的工作，并维护每个类别的特征原型信息。本发明可帮助机器人仅通过少量的图像数据就学习到对新类别的分类，不仅能够完成对数据库中已经定义的物体的快速识别分类，还能够适应对数据库中已经未定义的物体的快速识别分类。
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公开(公告)号：CN106094817B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201610423029.X
申请日：2016-06-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据方式的强化学习仿人机器人步态规划方法，首先，通过装配在仿人机器人上的传感器获取状态信息；然后使用Q学习算法计算动作，对离线步态进行修正，同时获得立即回报值；接着将以上信息以四元组的形式，使用大数据存储方法保存到文件中；最后随机抽取四元组结合RBF神经网络更新Q函数。本发明方法能够对仿人机器人在不平整环境情况下的步行运动进行平稳调控，相较于仅利用离线步态指导机器人行走的方法，拥有更高的效率和优势，实验证明了该方法的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN104008152A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410216506.6
申请日：2014-05-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30194 , G06F17/30094
Abstract: 本发明公开了一种支持海量数据访问的分布式文件系统的架构方法，该方法基于分布式哈希表，通过对文件路径进行哈希映射获取存取节点。采用完全分布式的无中心化架构设计，新节点通过若干次通信即可加入集群。节点间的寻址采用Kademlia算法，对路由表进行划分并通过异或运算得到节点间的距离以实现最近邻节点的跳转。通过PaxosLease算法选取领导者来处理映射到该节点的操作，以解决一致性问题。文件的实际数据则进行固定大小的分块存储，并冗余备份在若干个节点上，提供安全性以及分布式计算的需求。架构的系统在海量文件处理时能显著地提高处理效率，在较低延迟需求的环境中也可取得较好效果。
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公开(公告)号：CN103763727A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410004304.5
申请日：2014-01-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互联网的无线网络优化数据的采集及分析方法，包括以下步骤：S1、远程无线网络优化设备采集无线网络优化数据；S2、中央服务器通过互联网连接远程无线网络优化设备，发送采集指令；S3、无线网络优化设备接收到采集指令后通过互联网向中央服务器传回无线网络优化数据；S4、中央服务器将无线网络优化数据保存在本地数据库上；S5、中央服务器根据所有无线网络优化数据生成可供用户分析的图表；S6、中央服务器实时监测无线网络优化数据，并分析优化数据走势，自动生成警告事件通知用户。本发明方法实现实时监测网络优化设备采集的网络质量数据，对历史网络质量数据进行浏览，可有效地帮助分析网络通信问题，并自动产生危险事件通知用户进行处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103714139A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310714765.7
申请日：2013-12-20
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06Q30/0256 , G06F17/30705
Abstract: 本发明公开了一种移动海量客户群识别的并行数据挖掘方法，包括建立客户价值模型、建立客户行为模型以及结合所述客户价值模型和客户行为模型对客户进行分类，实现对购买力高、潜在购买欲望高的客户进行指定偏好业务的推广，进而实现准确营销。该方法能够对移动海量客户群进行识别，包括识别客户上网时间偏好，上网地点偏好，喜欢浏览哪些网站，并能够准确判别客户属于社会群体的哪一类。所采用的并行聚类算法和分类算法能够进行快速的进行聚类和分类。该客户识别方法使得企业可以对于不同客户群制定不同策略，为企业利润最大化带来重要的指导作用。
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公开(公告)号：CN117928544A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410028009.7
申请日：2024-01-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人局部路径规划算法的加速方法，包括：1)基于图优化的优化思路，构建与时间弹性带法TEB中各约束条件相对应的超图，并建立TEB优化问题的新形式；2)设计交替方向乘子法ADMM框架下的迭代求解形式，包括迭代求解公式和终止条件，根据超图计算的相应结果对得到的TEB优化问题的新形式进行求解；3)设计多步共轭梯度求解方法，负责并行求解ADMM框架下的迭代求解形式中的部分变量，通过沿着一组共轭梯度方向逼近最优解来替代原迭代求解形式的部分迭代求解公式，从而加速ADMM迭代求解得到最优解。本发明通过加速局部路径规划算法中的优化问题求解，缓解在复杂场景下局部路径规划算法占用资源多、耗时高等问题，提高求解优化问题的速度。
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公开(公告)号：CN117760444A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410023917.7
申请日：2024-01-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01C21/20 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种视觉与多线激光融合的移动机器人导航系统，包括：建图与定位模块，负责建立栅格地图、设置导航点并记录导航点的环境图像；自然语言处理模块，对自然语言指令进行预处理，通过关联模型提取环境中与目标相关物品的额外信息；特征提取模块，为融合网络提供目标点的目标检测信息；跨模态融合模块，通过融合特征图得到候选目标导航点序列；目标校验模块，校验并输出最终目标序列；导航与更新模块，执行导航并更新关联模型的权重和导航点的环境图像。本发明既具有感知又具有认知能力，使移动机器人能够根据自然语言指令完成导航任务。
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公开(公告)号：CN117093538A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311056089.9
申请日：2023-08-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F15/78
Abstract: 本发明公开了一种稀疏Cholesky分解硬件加速系统及其求解方法，该系统包括FPGA侧硬件部分和CPU侧软件部分；FPGA侧硬件部分包括矩阵输入及基本运算模块、更新矩阵生成模块和扩展加和模块；CPU侧软件部分包括辅助矩阵生成模块、并行调度模块和回退计算模块。本发明充分利用了FPGA流水线化的特性，使用FIFO通道同步具有不同计算速率的模块，从而减少了片上SRAM资源的使用，并降低了计算矩阵分解的整体延迟。除此之外，本发明通过CPU和FPGA联合求解的方式使可处理的矩阵规模不再受限于FPGA硬件资源，提高了系统在真实场景中的可靠性。
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公开(公告)号：CN110825829B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910981685.5
申请日：2019-10-16
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/29 , G01C21/00 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自然语言和语义地图实现机器人自主导航的方法，包括步骤：1)获取机器人所处环境的语义地图；2)将获取到的语义地图描述成三元组集合；3)通过两组双层GRU编码器分别提取语义地图和自然语言指令的特征；4)通过注意力机制将语义地图的特征和自然语言指令的特征融合；5)通过双层GRU解码器逐步生成导航指令；6)将解码得到的导航指令转换成机器人可以执行的指令序列，机器人根据指令序列进行自主导航。本发明够利用自然语言指令进行机器人导航，在不需要预先获取精确度量地图的条件下，满足在各种环境下使机器人进行自主导航的需求。
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