公开(公告)号：CN102708525A

公开(公告)日：2012-10-03

申请号：CN201210159095.2

申请日：2012-05-22

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 黄翰 ,  林泳 ,  林镇泽 ,  蔡昭权 ,  秦勇 ,  杨忠明

IPC: G06Q50/10 ,  G06F17/30

CPC classification number: Y02D10/45

Abstract: 本发明提供基于GPU加速的招聘职位智能推荐方法，应用于人才招聘网站上的推荐引擎。本发明把应聘者的注册信息和访问信息表达成适合GPU处理的矩阵形式，利用GPU强大处理能力和高带宽弥补CPU性能不足的计算方式，使用数千个GPU线程进行并发计算。本发明使用欧几里德距离公式计算应聘者两两之间的相似程度，然后根据应聘者的属性信息，智能地预测所有职位对应聘者的适合程度，最后把最合适的职位推荐给应聘者。本发明在处理海量数据时，避开了传统的昂贵的计算机集群技术，而采用高性价比的GPU技术，最终实现高性能、低功耗、低成本的最终目标。

公开(公告)号：CN103324920A

公开(公告)日：2013-09-25

申请号：CN201310265457.0

申请日：2013-06-27

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 黄翰 ,  林镇泽 ,  朱资淘 ,  刘志方

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/64 ,  G08G1/017

Abstract: 本发明提供了一种基于车辆正面图像与模板匹配的车型自动识别方法，首先对车辆正面图像进行灰度化，然后定位到车牌并利用局部梯度直方图计算车牌的宽度，接着将图像中车辆区域缩放到标准模板，在模板里进行梯度计算，接着将梯度值进行归一化，最后将归一化后的结果作为人工神经网络的输入，输出为车辆车型，总共分为八类。本发明是基于目前已大量实际应用的交通监控中采集的车辆正面图像，因此不需要为进行车型识别而重新部署采集设备；相对于传统的基于图像的车型识别仅将车辆粗分为小车、客车和大货车三类，本发明能在保持高准确率的前提下将车辆细分为八类。另外，本发明采用的车辆定位方法计算简单，车型识别的特征提取快，可应用于实时环境。

公开(公告)号：CN103268468B

公开(公告)日：2017-02-22

申请号：CN201210233380.4

申请日：2012-07-06

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 黄翰 ,  周剑斌 ,  刘远一 ,  林镇泽

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种机动车前排就坐者是否扣带安全带的自动检测方法，选取道路监控图片基于haar-like进行人脸检测，识别前排就坐者是司机还是乘客；再对司机与乘客分别进行安全带识别。发明能够对机动车前排乘坐人员进行快速准确的识别，分别检测他们是否扣带安全带；该自动检测方法能够方便应用于现实生活之中。

公开(公告)号：CN103268468A

公开(公告)日：2013-08-28

申请号：CN201210233380.4

申请日：2012-07-06

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 黄翰 ,  周剑斌 ,  刘远一 ,  林镇泽

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种机动车前排就坐者是否扣带安全带的自动检测方法，选取道路监控图片基于haar-like进行人脸检测，识别前排就坐者是司机还是乘客；再对司机与乘客分别进行安全带识别。发明能够对机动车前排乘坐人员进行快速准确的识别，分别检测他们是否扣带安全带；该自动检测方法能够方便应用于现实生活之中。