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公开(公告)号：CN106669141A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611003399.4
申请日：2016-11-15
Applicant: 广东省智能制造研究所
CPC classification number: A63F9/20 , A63F13/20 , A63F13/25 , A63F13/42 , A63F2009/205 , A63F2300/10 , A63F2300/30
Abstract: 一种网络与现实结合的麻将系统及其玩法，包括玩家客户端和服务器，该服务器内置有游戏数据库，所述玩家客户端包括实体麻将操作平台和内置有麻将游戏系统的PC机，PC机上设有虚拟游戏平台，PC机通过互联网与服务器通信，PC机的麻将游戏系统具有网络麻将游戏模式和单机麻将游戏模式，实体麻将操作平台与PC机连接，PC机上具有显示系统；实体麻将操作平台内装填有实体麻将，该实体麻将平台上设有麻将吐牌口、麻将收牌口和出牌区域，实体麻将操作平台内设有用于洗牌和吐牌的机械手，该机械手通过互联网与服务器通信，出牌区域设有通过互联网与服务器通信的扫描器。本发明丰富了麻将游戏的玩法，增加了游戏真实感。
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公开(公告)号：CN111126275B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201911349169.7
申请日：2019-12-24
Applicant: 广东省智能制造研究所
IPC: G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度特征融合的行人再识别方法及装置，其中，所述方法包括：利用优化后行人目标检测模型获得直立人体图像中的人体上、下半身的坐标信息；基于优化后的Resnet50卷积神经网模型提取全局特征信息和中层特征信息；基于人体上、下半身的坐标信息对全局特征信息和中层特征信息分别进行特征分割处理；删除被遮挡区域内对应的分割后的全局特征信息和局部细粒度特征信息；计算剩余的分割全局特征信息和局部细粒度特征信息之间的相似度；基于遮挡情况对相似度得分进行加权融合，并根据加权融合结果进行行人再识别。在本发明实施例中，可以在存在遮挡情况下，对行人实现准确的、快速的识别，并达到良好的识别效果。
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公开(公告)号：CN111209809B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201911362076.8
申请日：2019-12-24
Applicant: 广东省智能制造研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于暹罗网络的多输入跨视角步态识别方法及装置，其中，所述方法包括：基于行人步态数据集，获取能量图probe和gallery，以及基于OU‑ISIR MVLP数据集获取属于同一行人的正样本能量图positive和不属于同一行人的负样本能量图negative；搭建改进的步态验证暹罗网络，得到L21和L22，以及搭建改进的步态识别暹罗网络，得到L23、L24、L25和L26；得出对比损失函数，并训练步态验证暹罗网络的卷积网络参数，使得所述对比损失函数达到最低，以及得出三重对比损失函数，并训练步态识别暹罗网络的卷积网络参数，使得所述三重对比损失函数达到最低；对其他行人重复进行上述过程来进行跨视角验证和识别；对所述验证和识别的效果进行评估。在本发明实施中，适合一对一的步态验证。
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公开(公告)号：CN108782492B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201810481199.2
申请日：2018-05-18
Applicant: 仲恺农业工程学院 , 华南智能机器人创新研究院 , 广东省智能制造研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于虫害防治设备的虫害防治方法，通过视觉装置捕抓环境害虫数量信息，并基于该信息判断设备的启动基于视觉装置的虫害防治设备；通过基于光、声、信息素、热辐射设计的诱捕机构诱捕并通过灭活机构杀死害虫，具有良好的害虫灭活功能；通过收集箱对虫尸进行收集，回收利用虫尸，具有良好的实用性；通过热风机构对害虫尸体进行烘干，减少害虫实体重量，便于搬运；结合基于视觉装置的虫害防治设备的定期性运行的性质，使用太阳能板进行供能和使用蓄电池进行储能，具有良好的经济效益。
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公开(公告)号：CN112258511A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202010937118.2
申请日：2020-09-08
Applicant: 广东省智能制造研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于偏微分方程的患者肺部病变预测方法及系统，其方法包括：对采集到的各个CT二维图像进行三维重构生成三维图像，并从所述三维图像中分割获取各个原始病灶位点的灰度；结合欧拉方程和细胞作用机理，建立用于描述各个模拟病灶位点的病灶浓度的偏微分方程模型；基于有限元方法和后向欧拉法对所述偏微分方程模型进行求解，获取所述各个模拟病灶位点的病灶浓度；结合所述各个原始病灶位点和所述各个模拟病灶位点，基于并行模拟退火法对所述偏微分方程模型进行优化拟合，获取所述偏微分方程模型中所包含的患者参数，以辅助对患者病灶发展的预测。本发明实施例可辅助医生对患者病程发展的预测，满足日益增长的民生医疗需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109949341B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201910176928.8
申请日：2019-03-08
Applicant: 广东省智能制造研究所
Abstract: 一种基于人体骨架结构化特征的行人目标跟踪方法，包括以下步骤，记录目标运动视频，对目标运动视频图像进行均衡化预处理，提取行人的骨架坐标信息，手动选择跟踪目标行人，建立目标初始特征模板图像，跟踪目标行人；若目标行人正常，继续跟踪，若目标行人丢失，执行下一步；根据目标行人丢失前的视频图像和目标行人的骨架坐标信息提取目标结构化特征图像并更新目标特征模板图像，提取所有行人的结构化特征图像并与目标特征模板图像进行逐一匹配，根据匹配结果重新定位目标行人位置；然后继续跟踪目标。本发明可实现在复杂多人场景下对目标行人的稳定持续跟踪，解决目前跟踪算法在多人重叠、遮挡等情况下跟踪目标容易丢失且难以自动找回的问题。
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公开(公告)号：CN109451554B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201811397178.9
申请日：2018-11-22
Applicant: 广东省智能制造研究所
Abstract: 一种无线网络路径优化方法及系统，包括以下步骤：获取网络的源节点与目标节点，从源节点出发，通过遗传算法找到适应度值大于预设值的若干个优节点，将若干个优节点作为初始节点，通过A*算法找出各个初始节点到目标节点的最短路径，计算各条最短路径的长度并进行比较，从中选取长度最小的最短路径，提取出该长度最小的最短路径的初始节点，并保存，判断步骤S14中提取得到的初始节点是否为目标节点，若是，则按顺序输出所有已经保存的节点，否则返回到步骤S12中重新进行计算和判断。本发明将遗传算法和A*算法进行融合，不仅达到了能快速找到网络中最优路径，而且还提高了网路传输数据的稳定性和可靠性，延长了网络使用寿命的目的。
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公开(公告)号：CN109079794B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201811088755.6
申请日：2018-09-18
Applicant: 广东省智能制造研究所
Abstract: 一种基于人体姿态跟随的机器人控制与示教方法，为机器人每个关节标注序号，记录机器人关节运动后的机器人平衡姿态、机器人关节角度以及机器人运动关节的序号，计算各个姿态下机器人重心位置，根据运动关节数目将姿态分类，建立包含机器人姿态、机器人运动关节信息、机器人重心位置的数据库，通过构建网络模型来获取图像中人体的关节点位置信息，完成人体姿态信息获取，利用角度匹配模型并结合路径搜索方法从数据库中获取最优匹配角度并作为相应人体动作姿态的输出，转化为机器人控制指令，将机器人控制指令发送给机器人，实现对机器人的运动控制与示教。本发明使人机交互更加自然、简单，示教效率高，生成的动作序列流畅且更具有亲和性、自然性。
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公开(公告)号：CN111931091A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010642009.8
申请日：2020-07-06
Applicant: 广东技术师范大学 , 仲恺农业工程学院 , 广东省智能制造研究所
IPC: G06F16/957 , G06F16/958 , G06F9/445
Abstract: 本发明公开了一种页面内容展示方法、装置、计算机设备及存储介质，通过对不同的登录用户进行关联匹配，选择适合的待选页面数据，并且根据预设的展示条件继续不同加载模式的转化后展示再显示界面中，体现了更加智能化的页面数据的加载和推送，更好地保证了页面数据呈现的有效性。
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公开(公告)号：CN111914661A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010641995.5
申请日：2020-07-06
Applicant: 广东技术师范大学 , 仲恺农业工程学院 , 广东省智能制造研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种异常行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质中，通过获取当前帧图像，采用人体关键点检测模型对所述当前帧图像进行检测，得到监测目标的人体特征信息，所述当前帧图像为从监测视频中获取的包含监测目标的图像；将所述人体特征信息与预设的基准异常信息进行匹配，得到匹配信息，所述匹配信息指示所述人体特征信息与预设的基准异常信息的匹配结果；若所述匹配信息为第一类型信息，则从所述监测视频中获取对应的相关帧图像集，所述第一类型信息指示所述监测目标存在异常；采用预设的行为识别模型对所述相关帧图像集进行行为识别，确定所述相关帧图像集中的所述监测目标的行为信息，保证了对监测目标的异常行为识别的准确。
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