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公开(公告)号：CN115935423A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211671105.0
申请日：2022-12-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种关键隐私信息脱敏的行车记录方法、系统及存储介质，所述方法包括：获取行车记录图像的数据集；利用数据集训练网络模型架构得到关键隐私信息定位模型，利用模型确定行车记录图像中关键隐私信息的定位，得到待脱敏区域；将待脱敏区域输入基于混沌加密系统的隐私信息脱敏模块中，生成加密图像，实现待脱敏区域的脱敏；将采集的实际车辆行驶过程中的图像输入关键隐私信息定位模型中，将输出的待脱敏区域输入隐私信息脱敏模块中，将生成的加密图像覆盖掉原图像对应位置的信息，得到脱敏后的图像并存于存储介质中。本发明通过构建网络模型架构和隐私信息脱敏模块，实现了行车记录中关键隐私信息的脱敏，并保留了行车记录的关键信息。
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公开(公告)号：CN113724339A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110503629.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理及机器学习技术领域，涉及一种基于颜色空间特征的少样本瓷砖分色方法。该方法包括：在预设环境下，采集第一瓷砖图像；利用角点检测、仿射变换、图像分割一系列图像处理技术将第一瓷砖图像的瓷砖区域与背景分离，并将分离后的纯净瓷砖区域从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间；将HSV纯净瓷砖区域切分成细胞单元，基于HSV色彩空间提取出瓷砖色彩特征，并通过特征选择得到瓷砖的有效色彩特征；根据采集到的带标签的第一瓷砖图像的有效色彩特征及对应标签构建数据集，完成瓷砖分色器训练；基于瓷砖分色器对第二瓷砖图像进行色差分色。本发明解决了人工瓷砖分色难度高、耗时耗力，深度学习模型训练需要大量数据的问题。
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公开(公告)号：CN113516429A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110379885.0
申请日：2021-04-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络拥堵模型的多AGV全局规划方法，首先建立区域化的地图，并根据运输需求给AGV分配任务，确定AGV路径的起始区域和目标区域；然后，在距离代价的基础上，引入包含转弯代价的时间代价与基于修正网络拥塞扩散模型的区域密度估值，以更新A*算法的估计代价值；最后基于改进A*算法进行区域间全局路径规划，获取连接当前区域和目标区域的路径区域集。本发明根据区域拥堵情况这一指标对传统的A*算法进行改进。本发明利用网络拥塞模型预测各个区域的拥堵情况，在调度时尽可能使AGV合理分布在各个区域内，提高了多AGV系统的运输效率的同时降低了调度算法的复杂度。
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公开(公告)号：CN113516429B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110379885.0
申请日：2021-04-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q10/087 , G06N5/01 , G05D1/69
Abstract: 本发明公开了一种基于网络拥堵模型的多AGV全局规划方法，首先建立区域化的地图，并根据运输需求给AGV分配任务，确定AGV路径的起始区域和目标区域；然后，在距离代价的基础上，引入包含转弯代价的时间代价与基于修正网络拥塞扩散模型的区域密度估值，以更新A*算法的估计代价值；最后基于改进A*算法进行区域间全局路径规划，获取连接当前区域和目标区域的路径区域集。本发明根据区域拥堵情况这一指标对传统的A*算法进行改进。本发明利用网络拥塞模型预测各个区域的拥堵情况，在调度时尽可能使AGV合理分布在各个区域内，提高了多AGV系统的运输效率的同时降低了调度算法的复杂度。
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公开(公告)号：CN112381047B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202011377211.9
申请日：2020-11-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种人脸表情图像的增强识别方法，包括以下步骤：1)利用基于Haar特征的Adaboost级联检测器进行人脸定位，框出人脸部分并裁剪，对裁剪后的图像进行图像预处理后保存图像；2)利用回归模型中的级联回归树算法建立人脸表观到人脸形状之间的映射关系，并提取面部特征点；3)利用人脸面部表情表征模型计算相应欧氏距离，得到表征人脸表情特征的六元数组；4)利用随机森林算法训练分类模型，将六元数组输入到训练好的模型中实现分类识别。本发明能够在识别标准姿态人脸表情图像的基础上，较好地识别有一定头部偏转的人脸表情图像，识别效率较高，运行速度较快，满足实际应用需求，更加适用于实际场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113724339B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110503629.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理及机器学习技术领域，涉及一种基于颜色空间特征的少样本瓷砖分色方法。该方法包括：在预设环境下，采集第一瓷砖图像；利用角点检测、仿射变换、图像分割一系列图像处理技术将第一瓷砖图像的瓷砖区域与背景分离，并将分离后的纯净瓷砖区域从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间；将HSV纯净瓷砖区域切分成细胞单元，基于HSV色彩空间提取出瓷砖色彩特征，并通过特征选择得到瓷砖的有效色彩特征；根据采集到的带标签的第一瓷砖图像的有效色彩特征及对应标签构建数据集，完成瓷砖分色器训练；基于瓷砖分色器对第二瓷砖图像进行色差分色。本发明解决了人工瓷砖分色难度高、耗时耗力，深度学习模型训练需要大量数据的问题。
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公开(公告)号：CN115359269A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210798806.4
申请日：2022-07-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/56 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于色差特征提取的瓷砖分色方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法包括：采集待分色瓷砖的图像，从中选取少量瓷砖图像，根据少量瓷砖图像计算聚类阈值；利用色差特征提取模型从待分色瓷砖的图像中提取高维瓷砖色差特征，进而构建待聚类图像特征矩阵；根据聚类阈值和待聚类图像特征矩阵，实现在线聚类，完成所有瓷砖的分色；若新的待检测瓷砖与先前的待检测瓷砖是相同种类，则将新的待分色瓷砖的图像提取出的高维瓷砖色差特征添加至待聚类图像特征矩阵，根据聚类阈值和待聚类图像特征矩阵，实现在线聚类；否则重新重复上述过程。本发明通过将聚类阈值和瓷砖色差特征结合在线聚类，能够精确、高效地完成瓷砖色差的分色。
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公开(公告)号：CN112381047A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011377211.9
申请日：2020-11-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸表情图像的增强识别方法，包括以下步骤：1)利用基于Haar特征的Adaboost级联检测器进行人脸定位，框出人脸部分并裁剪，对裁剪后的图像进行图像预处理后保存图像；2)利用回归模型中的级联回归树算法建立人脸表观到人脸形状之间的映射关系，并提取面部特征点；3)利用人脸面部表情表征模型计算相应欧氏距离，得到表征人脸表情特征的六元数组；4)利用随机森林算法训练分类模型，将六元数组输入到训练好的模型中实现分类识别。本发明能够在识别标准姿态人脸表情图像的基础上，较好地识别有一定头部偏转的人脸表情图像，识别效率较高，运行速度较快，满足实际应用需求，更加适用于实际场景。
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公开(公告)号：CN214175117U
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202120162356.0
申请日：2021-01-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于嵌入式的农作物病虫害识别装置，包括依次连接的传感器集群、数据储存服务器、实时自动检测装置；所述实时自动检测装置包括开发板和触摸显示器；传感器集群将采集到的图像和视频信息传输到数据存储服务器；开发板通过互联网对数据储存服务器内的图像数据进行调用，通过移植的深度学习目标检测算法对图像和视频信息进行处理，返回识别信息并将信息上传数据储存服务器储存；同时根据不同的识别信息，开发板将信息反馈至触摸显示器。本实用新型用深度学习目标检测的方法可以提高病虫害检测的效率和准确率，避免人工检测带来的错判漏判问题，减少了人力物力的消耗。
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公开(公告)号：CN214225768U
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202120310376.8
申请日：2021-02-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本实用新型公开了一种具有面部信息动态追踪识别的人机协作AGV，包括车轮、车身、激光雷达、工控机、支撑柱、动态识别结构以及辅助支撑；所述车轮设置在车身左右两侧；所述激光雷达设置在车身顶部边缘；所述工控机设置在车身顶部中心；车身顶部上方设有一架高平台，支撑柱设置在平台中心；支撑柱顶部连接动态识别结构，支撑柱与平台连接处设置辅助支撑；所述动态识别结构包括云台以及摄像头；所述云台包括摄像头固定件、摄像头固定板、电机以及电机固定板。本实用新型在不改变本身前进轨迹和车身姿态的情况下，根据激光雷达获取障碍物的位置信号，通过云台将摄像头调整到可识别对应障碍物的位置上，从而进行面部识别，提高人机协作的效率。
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