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公开(公告)号：CN113313704A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110679669.8
申请日：2021-06-18
申请人： 广东工业大学
摘要： 本申请公开了一种集成电路引脚检测方法、装置、终端及存储介质。本申请提供的集成电路引脚检测方法，对于训练集的合格样本与不合格样本采用不同的缺陷二值图处理方式，得到由两类缺陷二值图构成的缺陷图训练集，并利用该缺陷图训练接构建缺陷识别模型得到待测IC图像的待测缺陷二值图，结合获取的待测IC图像和IC引脚评估模型确定待测IC图像的引脚检测结果。解决了现有技术IC焊点检测只注重合格样本作为训练样本，忽略了不合格样本导致的检测准确度差的技术问题。
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公开(公告)号：CN114740970B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210171022.9
申请日：2022-02-23
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F3/01 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N20/20 , G01S13/88
摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习的毫米波手势识别方法，包括以下步骤：S1：云服务器向手势识别客户端分发初始全局手势分类模型和当前训练轮次；S2：手势识别客户端采集手势信息，得到手势特征图，建立本地手势数据集，得到手势分类结果；S3：训练得到本地手势分类模型；S4：本地手势分类模型进行聚合浅层网络或交换深层网络，得到手势识别结果并输出。本发明还公开了一种基于联邦学习的毫米波手势识别系统，在保证各手势识别客户端本地数据不被泄露的同时增大用于训练手势分类模型的样本数量，提高手势分类模型的泛化能力和手势分类的准确率，拓展描述手势动作的信息维度提高对于特定手势的识别准确率，降低手势识别客户端与云服务器间的通信流量。
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公开(公告)号：CN117017275A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311003164.5
申请日：2023-08-09
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： A61B5/11 , G01S7/41 , A61B5/0507 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种基于4D成像雷达的行人步态多模态融合识别方法与系统，包括以下步骤：使用4D成像雷达进行目标探测；进行多目标跟踪与关联，保留行人目标轨迹并去除鬼目标轨迹；提取行人目标4D点云序列与微多普勒时频图；构建双模态步态识别网络模型；对双模态步态识别网络模型进行训练和参数更新；使用训练完成的双模态步态识别网络模型实现步态身份识别。本发明旨在通过多目标跟踪的方法消除鬼目标对于行人步态数据提取的影响，并且融合与行人步态相关的4D点云序列与微多普勒时频图，结合时空变化信息与微动信息，解决单一模态雷达步态数据表征能力低下的问题，提升步态识别的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115469287A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211055591.3
申请日：2022-08-31
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种用于小型无人机识别的微多普勒特征分级分析方法，包括以下步骤：对小型无人机回波信号进行预处理，去除无人机的机身多普勒信号分量；分离提取无人机微多普勒信号分量，并构建无人机微动特征集，其包括训练数据集和实测数据集；构建无人机分类模型，利用训练数据集构建模型训练数据集训练无人机分类模型，并建立最优的无人机微动特征组合和保存最优分类模型；根据无人机微动特征组合指导雷达系统从实测数据集中筛选出数据集，输入到最优分类模型中进行无人机类型识别；利用无人机回波信号预处理，抑制机身多普勒信号，减少遮蔽效应的影响，根据先验知识提取有效的微动特征并训练最优的轻量级无人机分类模型，提升目标的识别精度。
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公开(公告)号：CN115453485B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202211058304.4
申请日：2022-08-31
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G01S7/41 , G01S7/36 , G01S13/937 , G06F17/14 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提出一种基于深度学习的船载雷达同频异步互扰抑制方法，涉及雷达抗干扰技术领域，其主要步骤如下：分别建立船载雷达的有互扰差拍模型与无互扰差拍模型；进行有互扰及无互扰差拍数据的生成，并进行预处理获得相应的二维标签数据集及二维训练数据集；建立互扰抑制网络模型；对实时数据进行互扰抑制。本发明提供的方法，需要的实测数据量少，网络结构轻量化，可以快速且准确地识别船载雷达间的互扰并精确修复距离信息，降低互扰带来的距离信息模糊风险，保证船载雷达系统可以在同频异步多互扰的环境下使用，为船只在同频异步互扰环境下执行海上任务提供了更大的安全保障。
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公开(公告)号：CN117912103A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311862630.5
申请日：2023-12-29
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/764
摘要： 本发明涉及非接触式手势识别技术领域，更具体地，涉及一种基于雷视云的轻量化多模态融合手势识别方法。包括：获取视频数据、微多普勒数据和点云序列；计算三种模态数据的归一化值以及有效采集时间阈值，并划分统一有效采集时间；将三种模态的有效采集数据分别输入到对应的特征提取网络中，获取模态特征后进行特征融合；将获取的多模态融合特征输入到手势分类网络中进行训练。本发明将视频数据、微多普勒数据、点云序列作为模态数据，减少单模态数据缺陷对手势识别结果的影响，实现各个模态之间的优势互补，提高手势识别在复杂应用场景中的准确性。
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公开(公告)号：CN115080203B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210521639.9
申请日：2022-05-13
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F9/48
摘要： 本发明提供一种基于任务关联性的北斗测试任务调度方法和系统，涉及卫星导航测试技术领域。包括：S1、获取北斗测试任务的历史事务集，通过北斗测试任务的历史事务集，建立关联任务映射表V；S2、根据步骤S1的关联任务映射表V，获得任务关联集Lk及关联度#imgabs0#S3、通过步骤S2所获得的任务关联集Lk及关联度#imgabs1#对北斗待测事务进行处理，得到北斗待测任务调度序列Seq。本发明提供的方法充分利用了任务之间的关联性，从而降低任务调度的盲目性，适合大量的北斗设备测试任务的调度；相较于其他任务调度方法，本发明提供的方法相对简单、易于实现，提高了北斗设备测试任务的效率，有利于缩减北斗设备的测试时间。
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公开(公告)号：CN117746496A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311686675.1
申请日：2023-12-08
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明公开一种基于毫米波雷达的跨模态监督行人步态识别方法，包括以下步骤：采集行人的毫米波雷达信号与视频信号；逐帧对所述毫米波雷达信号进行预处理，得到行人点云序列和微多普勒特征；在所述视频信号的视觉信息监督下，利用所述行人点云序列和微多普勒特征对预设的步态识别网络模型进行训练，得到训练好的步态识别网络模型；根据所述训练好的步态识别网络模型对待识别的行人的毫米波雷达信号进行识别。本发明在基于毫米波雷达点云的行人步态识别方法的基础上，引入人体关键点检测任务，利用视觉信息对该任务进行监督，以限制步态特征空间，能够保证在行人点云较为稀疏且受噪声干扰时，步态识别网络仍能够提取有效行人步态相关特征。
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公开(公告)号：CN113313704B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110679669.8
申请日：2021-06-18
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/74 , G06V10/72 , G06V10/762 , G06V10/774
摘要： 本申请公开了一种集成电路引脚检测方法、装置、终端及存储介质。本申请提供的集成电路引脚检测方法，对于训练集的合格样本与不合格样本采用不同的缺陷二值图处理方式，得到由两类缺陷二值图构成的缺陷图训练集，并利用该缺陷图训练集构建缺陷识别模型得到待测IC图像的待测缺陷二值图，结合获取的待测IC图像和IC引脚评估模型确定待测IC图像的引脚检测结果。解决了现有技术IC焊点检测只注重合格样本作为训练样本，忽略了不合格样本导致的检测准确度差的技术问题。
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公开(公告)号：CN115453485A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211058304.4
申请日：2022-08-31
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明提出一种基于深度学习的船载雷达同频异步互扰抑制方法，涉及雷达抗干扰技术领域，其主要步骤如下：分别建立船载雷达的有互扰差拍模型与无互扰差拍模型；进行有互扰及无互扰差拍数据的生成，并进行预处理获得相应的二维标签数据集及二维训练数据集；建立互扰抑制网络模型；对实时数据进行互扰抑制。本发明提供的方法，需要的实测数据量少，网络结构轻量化，可以快速且准确地识别船载雷达间的互扰并精确修复距离信息，降低互扰带来的距离信息模糊风险，保证船载雷达系统可以在同频异步多互扰的环境下使用，为船只在同频异步互扰环境下执行海上任务提供了更大的安全保障。
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