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公开(公告)号：CN207573361U
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201721847429.X
申请日：2017-12-26
申请人： 华南理工大学 , 广东省标准化研究院 , 广州市仪器仪表学会 , 广州广电计量检测股份有限公司 , 暨南大学 , 广州市光机电技术研究院
IPC分类号： H04B10/073 , H04B10/116
摘要： 本实用新型公开了一种可测量VLC装备发射调制性能的检测装置，该装置包括发射调制性能分析模块、照度衰减模块、单轴运动控制模块、待测VLC装备夹具及箱体；所述发射调制性能分析模块包括网络分析仪；所述单轴运动控制模块包括丝杆步进电机、丝杆导轨与滑动平台；所述丝杆步进电机和丝杆导轨分别安装在箱体的底部；所述网络分析仪安装在滑动平台上；所述待测VLC装备夹具中设置有VLC装备接收器，该VLC装备接收器通过VLC装备接收器支座安装在滑动平台上。本实用新型提供的装置能够可测量VLC装备发射调制性能，结构合理、实用性强、灵活性好，节省工时，提高机械移动精度，提高检测精度，替代人力，大大降低了成本。
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公开(公告)号：CN109738061A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910025480.X
申请日：2019-01-11
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G01J1/02
摘要： 本发明公开了一种面向照度计检定的照度计位置自动对准方法，该方法包括：调节照度计至对准位置，捕获该位置图像，利用Mask R-CNN目标识别与图像分割框架获取并存储照度计对准位置时的像素坐标，作为基准像素坐标；捕获照度计检定时图像，利用Mask R-CNN识别照度计检定时所处位置的像素坐标，得到照度计实际位置与对准位置的像素间距，并根据系统结构和相机成像面上一个像素间距对应的实际距离，计算出三个方向的实际间距；计算出三个方向上移动对应间距需要向三轴移动模组各方向的步进电机发送的脉冲数；根据指定数量的脉冲控制三轴移动模组的移动，利用Mask R-CNN识别照度计所处位置的像素坐标，并根据该像素坐标判断照度计位置是否对准，未对准，重复执行上述步骤，直至对准。
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公开(公告)号：CN110830793B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201911104622.8
申请日：2019-11-13
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习频标识别的视频传输质量时域检测方法，该方法包括：制作用于检测视频传输时域指标的视频，在视频特定位置标定各视频帧序列号与校验号，作为视频标签，简称频标；训练SSD目标检测网络，把视频帧作为SSD目标检测网络的输入，用于检测频标中各目标及目标框；从检测出的目标及目标框中提取出序列号与校验号，序列号用于定位视频帧、校验号用于校验频标识别是否有误；在一次检测中，同时提取视频传输发送端与接收端的视频帧，并分别输入SSD目标检测网络中，提取各自频标，判断是否有画面冻结、计算画面冻结时间、计算画面延时。
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公开(公告)号：CN110956108A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911151756.5
申请日：2019-11-22
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于特征金字塔的小频标检测方法，该方法包括：为所有用于检测的视频添加频标，并从每个视频中每隔n帧提取一张图像制作构成数据集；选择ResNeXt作为骨干网络提取浅层特征、设计深层特征提取网络结构、结合anchor机制，来构建检测频标的目标检测网络，利用FPN将深层语义信息向低层传递以检测小目标；设计损失函数，多次调整超参数并训练得到对应模型，从多次训练模型中选择最佳的目标检测模型；部署目标检测网络，检测出对应目标，根据所检测目标设计频标识别与校验方法。
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公开(公告)号：CN110830793A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911104622.8
申请日：2019-11-13
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习频标识别的视频传输质量时域检测方法，该方法包括：制作用于检测视频传输时域指标的视频，在视频特定位置标定各视频帧序列号与校验号，作为视频标签，简称频标；训练SSD目标检测网络，把视频帧作为SSD目标检测网络的输入，用于检测频标中各目标及目标框；从检测出的目标及目标框中提取出序列号与校验号，序列号用于定位视频帧、校验号用于校验频标识别是否有误；在一次检测中，同时提取视频传输发送端与接收端的视频帧，并分别输入SSD目标检测网络中，提取各自频标，判断是否有画面冻结、计算画面冻结时间、计算画面延时。
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公开(公告)号：CN109738061B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910025480.X
申请日：2019-01-11
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G01J1/02
摘要： 本发明公开了一种面向照度计检定的照度计位置自动对准方法，该方法包括：调节照度计至对准位置，捕获该位置图像，利用Mask R‑CNN目标识别与图像分割框架获取并存储照度计对准位置时的像素坐标，作为基准像素坐标；捕获照度计检定时图像，利用Mask R‑CNN识别照度计检定时所处位置的像素坐标，得到照度计实际位置与对准位置的像素间距，并根据系统结构和相机成像面上一个像素间距对应的实际距离，计算出三个方向的实际间距；计算出三个方向上移动对应间距需要向三轴移动模组各方向的步进电机发送的脉冲数；根据指定数量的脉冲控制三轴移动模组的移动，利用Mask R‑CNN识别照度计所处位置的像素坐标，并根据该像素坐标判断照度计位置是否对准，未对准，重复执行上述步骤，直至对准。
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公开(公告)号：CN110913207A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911218538.9
申请日：2019-12-03
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： H04N17/00
摘要： 本发明公开了一种基于多任务深度学习的视频传输质量评价方法，该方法包括：构建多任务深度学习网络，用于完成目标识别、图像分类、图像质量评价任务，实现检测视频传输过程中的时延与卡顿等时域指标，检测传输画面失真类型、传输画面质量分数等空域指标；利用目标识别任务识别发送端、接收端视频帧中的频标并校验，根据频标检测出时延与卡顿等指标；利用目标识别任务定位接收端视频帧，并用图像分类任务检测传输画面失真类型，用图像质量评价任务检测传输画面质量分数；完成对网络的训练，得到训练模型，实际部署后可检测视频传输时延与卡顿，并在有延迟情况下检测传输画面失真类型与传输画面质量分数。
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公开(公告)号：CN110956108B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911151756.5
申请日：2019-11-22
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于特征金字塔的小频标检测方法，该方法包括：为所有用于检测的视频添加频标，并从每个视频中每隔n帧提取一张图像制作构成数据集；选择ResNeXt作为骨干网络提取浅层特征、设计深层特征提取网络结构、结合anchor机制，来构建检测频标的目标检测网络，利用FPN将深层语义信息向低层传递以检测小目标；设计损失函数，多次调整超参数并训练得到对应模型，从多次训练模型中选择最佳的目标检测模型；部署目标检测网络，检测出对应目标，根据所检测目标设计频标识别与校验方法。
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公开(公告)号：CN110913207B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201911218538.9
申请日：2019-12-03
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： H04N17/00
摘要： 本发明公开了一种基于多任务深度学习的视频传输质量评价方法，该方法包括：构建多任务深度学习网络，用于完成目标识别、图像分类、图像质量评价任务，实现检测视频传输过程中的时延与卡顿等时域指标，检测传输画面失真类型、传输画面质量分数等空域指标；利用目标识别任务识别发送端、接收端视频帧中的频标并校验，根据频标检测出时延与卡顿等指标；利用目标识别任务定位接收端视频帧，并用图像分类任务检测传输画面失真类型，用图像质量评价任务检测传输画面质量分数；完成对网络的训练，得到训练模型，实际部署后可检测视频传输时延与卡顿，并在有延迟情况下检测传输画面失真类型与传输画面质量分数。
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公开(公告)号：CN110324613B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910693050.5
申请日：2019-07-30
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种面向视频传输质量的深度学习图像评价方法，该方法包括：构造用于评价图像质量的孪生神经网络来提取特征，并对于目标图像块特征图、参考图像块特征图进行特征融合，设计出图像质量评价分数计算方法与损失函数来更新网络参数；设置孪生神经网络训练超参数，包括学习率、学习衰减率、最大训练步数、学习率衰减步数、批训练量、训练图像尺寸、单张图像采样量、数据集(训练集、验证集、测试集)分配等；设计出目标图像与参考图像的图像区域分割与块选择方案。
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