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公开(公告)号：CN109389161B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201811137406.9
申请日：2018-09-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的垃圾识别进化学习方法、装置、系统及介质，所述方法包括：获取垃圾样本图像数据；对垃圾样本图像数据进行预处理；将预处理后的垃圾样本图像数据作为神经网络的输入参数，与已训练垃圾识别模型进行比对，根据比对结果，判断是否识别成功；将识别成功的垃圾相应信息反馈给垃圾分类投放机构；通过ResNet算法对识别失败的垃圾样本图像数据再次进行识别，将ResNet算法识别成功的垃圾样本图像数据进行标记，并将垃圾相应信息反馈给垃圾分类投放机构，更新垃圾识别模型；将ResNet算法识别成功的垃圾样本图像数据传输给用户或维护人员以进行标记，更新垃圾识别模型。本发明大大减少维护人员的工作量，实现对大量垃圾的准确分类。
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公开(公告)号：CN109859236B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201910001356.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 广州大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种运动物体检测方法、系统、计算设备及存储介质，所述方法包括：获取运动物体的视频帧；遍历所有的视频帧，利用帧差法，生成一张不含前景的彩色背景图；利用前N帧视频帧，为所有视频帧的每个像素初始化背景模型；根据所有视频帧的邻域像素和彩色背景图，判断所有视频帧的每个像素是背景像素还是前景像素；对背景像素的背景模型进行更新；减小前景像素的背景模型更新因子的数值大小。本发明实现了在实际应用场景的鲁棒性，能够让运动物体检测更加精确，减少将背景像素误识别为前景的情况的产生，并有效解决长时间停留的前景物体被错误归类为背景的问题。
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公开(公告)号：CN109344894A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811137854.9
申请日：2018-09-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合和深度学习的垃圾分类识别方法，包括步骤：S1：获取学习样本数据，样本数据包括已知分类垃圾的图像和物理参量，所述物理参量包括介电常数、磁导率、光电参数和重量；S2：采用深度学习神经网络方法训练分类模型，分类模型的输入为上述样本数据，输出为预测的垃圾种类；S3：拍摄待分类垃圾的图像，采集待分类发垃圾的物理参量，然后将信息输入到步骤S2中的分类模型，得到预测的垃圾种类。本发明还提供一种用于实现上述方法的装置。本发明能够高速且准确地将用户投放的生活垃圾分类，做到尽可能成功分类常见的生活垃圾，并同时将垃圾种类等信息反馈回来，进而提高垃圾的回收率。
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公开(公告)号：CN109344894B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN201811137854.9
申请日：2018-09-28
Applicant: 广州大学
IPC: G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合和深度学习的垃圾分类识别方法，包括步骤：S1：获取学习样本数据，样本数据包括已知分类垃圾的图像和物理参量，所述物理参量包括介电常数、磁导率、光电参数和重量；S2：采用深度学习神经网络方法训练分类模型，分类模型的输入为上述样本数据，输出为预测的垃圾种类；S3：拍摄待分类垃圾的图像，采集待分类发垃圾的物理参量，然后将信息输入到步骤S2中的分类模型，得到预测的垃圾种类。本发明还提供一种用于实现上述方法的装置。本发明能够高速且准确地将用户投放的生活垃圾分类，做到尽可能成功分类常见的生活垃圾，并同时将垃圾种类等信息反馈回来，进而提高垃圾的回收率。
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公开(公告)号：CN109941409A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910315927.7
申请日：2019-04-19
Applicant: 广州大学
IPC: B63C11/52
Abstract: 本发明公开了一种水下观测机器人及控制方法，该机器人包括平台主体、观测装置、传输装置和控制装置，平台主体包括密封舱、多个水下推进器和驱动电机，驱动电机驱动水下推进器转动，观测装置包括摄像头和照明模块；控制装置经传输装置建立信号传输通道，观测装置获得的图像视频信息经传输装置传输到用户端；控制装置包括检测机器人偏转角度的陀螺仪传感器和控制器，控制器接收用户端指令并控制驱动电机；该方法为根据用户端设定数据，控制器控制机器人移动并获得水下视频图像，根据陀螺仪传感器数据控制水下推进器调整平衡。本发明结构简单，能地在湍急水流中保持摄像头的稳定，按照设定的路径进行水下拍摄，快速有效地传输视频图像数据到用户端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109389161A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811137406.9
申请日：2018-09-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的垃圾识别进化学习方法、装置、系统及介质，所述方法包括：获取垃圾样本图像数据；对垃圾样本图像数据进行预处理；将预处理后的垃圾样本图像数据作为神经网络的输入参数，与已训练垃圾识别模型进行比对，根据比对结果，判断是否识别成功；将识别成功的垃圾相应信息反馈给垃圾分类投放机构；通过ResNet算法对识别失败的垃圾样本图像数据再次进行识别，将ResNet算法识别成功的垃圾样本图像数据进行标记，并将垃圾相应信息反馈给垃圾分类投放机构，更新垃圾识别模型；将ResNet算法识别成功的垃圾样本图像数据传输给用户或维护人员以进行标记，更新垃圾识别模型。本发明大大减少维护人员的工作量，实现对大量垃圾的准确分类。
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公开(公告)号：CN108711164A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810589563.7
申请日：2018-06-08
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LBP和Color特征的运动检测方法，包括：获取视频文件的前N帧视频帧图片，并对视频帧图片的每个像素建立基于LBP和Color的背景模型，每个背景模型中包括N个背景样本；对N个背景样本按照权重降序排列，建立运动检测模型；将视频文件的像素与运动检测模型的背景样本进行LBP比较和Color比较，根据比较结果获得前景像素和背景像素；对背景像素的运动检测模型进行更新；对前景像素的背景模型中的背景样本进行更新；对所述前景像素和背景像素进行滤波；该方法能够有效提高运动检测的准确性。
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公开(公告)号：CN108711164B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810589563.7
申请日：2018-06-08
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LBP和Color特征的运动检测方法，包括：获取视频文件的前N帧视频帧图片，并对视频帧图片的每个像素建立基于LBP和Color的背景模型，每个背景模型中包括N个背景样本；对N个背景样本按照权重降序排列，建立运动检测模型；将视频文件的像素与运动检测模型的背景样本进行LBP比较和Color比较，根据比较结果获得前景像素和背景像素；对背景像素的运动检测模型进行更新；对前景像素的背景模型中的背景样本进行更新；对所述前景像素和背景像素进行滤波；该方法能够有效提高运动检测的准确性。
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公开(公告)号：CN109859236A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910001356.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 广州大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种运动物体检测方法、系统、计算设备及存储介质，所述方法包括：获取运动物体的视频帧；遍历所有的视频帧，利用帧差法，生成一张不含前景的彩色背景图；利用前N帧视频帧，为所有视频帧的每个像素初始化背景模型；根据所有视频帧的邻域像素和彩色背景图，判断所有视频帧的每个像素是背景像素还是前景像素；对背景像素的背景模型进行更新；减小前景像素的背景模型更新因子的数值大小。本发明实现了在实际应用场景的鲁棒性，能够让运动物体检测更加精确，减少将背景像素误识别为前景的情况的产生，并有效解决长时间停留的前景物体被错误归类为背景的问题。
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公开(公告)号：CN209023548U
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201821612018.7
申请日：2018-09-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本实用新型公开了一种融合多传感器的垃圾识别装置，包括信息处理器、执行控制器、摄像头、传感器组件和垃圾投放箱，摄像头设置在垃圾投放箱的顶部，传感器组件设置在垃圾投放箱中垃圾放置位置的底部，包括介电常数传感器、电涡流传感器、重力传感器和光电传感器，所有传感器分别与执行控制器连接，所述传感器组件、执行控制器和摄像头分别与信息处理器相连。本实用新型可综合图像以及物理参数来对垃圾进行分类识别，具有准确和高效的优点。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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