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发明专利:79实用新型: 17外观设计: 0
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申请号:201010271587.1 公开号:CN101947779A 主分类号:B25J7/00(2006.01)I
申请人:华南理工大学 申请日:2010.09.01 公开日:2011.01.19
摘要:本发明涉及一种混合驱动式微小机器人的结构,属于微小机器人技术领域。微小机器人的整体结构包括平面行走模块和纵向微动模块。微小机器人总共具有四个自由度,其中平面行走模块实现平面上的两个移动自由度和一个旋转自由度,纵向微动模块实现竖直方向的一个移动自由度。纵向微动模块通过支架平台搭载在平面行走模块上,平面行走模块由积层式压电陶瓷和电磁铁联合驱动,纵向微动模块由线性音圈马达驱动。本发明有效地解决了现有的微小机器人驱动方式中,重力方向容易产生的高频率振动、重复精度差等非线性问题;平面运动范围过小、分辨率与行程范围的矛盾问题。本发明的微小机器人可在微空间或狭窄空间代替人类完成精密操作、检测;也能够组成微小机器人群,协调控制完成微细操作,为显微操作自动化的实现奠定基础。
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申请号:201010527552.X 公开号:CN101986144A 主分类号:G01N25/20(2006.01)I
申请人:华南理工大学 申请日:2010.10.31 公开日:2011.03.16
摘要:本发明提供了一种锌钡白煅烧过程消色力的软测量方法,包括步骤:(1)采集煅烧温度数据、煅烧转速数据、消色力的历史检测值;(2)建立软测量模型;(3)计算所述锌钡白当前煅烧过程的出料时刻的单位能量;(4)在所述步骤(1)的数据保存系统中,提取所述当前煅烧过程的出料时刻之前的两个消色力采样时刻的消色力的历史检测值,分别为历史检测值一和历史检测值二;(5)所述步骤(3)所得的单位能量和步骤(4)所得的历史检测值一和历史检测值二构成输入向量,所述输入向量输入步骤(2)的软测量模型中,得到当前煅烧过程的出料时刻的消色力的预测值,完成其软测量。本发明具有简化模型结构等优点。
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申请号:201510398544.2 公开号:CN105045200A 主分类号:
申请人:华南理工大学 申请日:2015.07.07 公开日:2015.11.11
发明人:莫鸿强;杜启亮
摘要:本发明提供了一种针对慢变化过程信号的低通滤波截止频率计算方法,其特征在于:首先采集过程变量以获取采样信号;然后对采样信号作奇异值处理,得到待分析信号,并计算待分析信号的频谱;之后依次将待分析信号相邻两时刻的值相减,形成差值信号,并计算该差值信号的频谱;最后比较待分析信号和差值信号的频谱,两频谱差别显著的频段即为有效信号所在频段,可取该频段频率最大值为低通滤波的截止频率。本发明计算方法通过处理和分析过程变量的采样信号即可确定低通滤波的截止频率,进而可实现低通滤波;计算方法简单,计算量小,可满足控制的实时性要求。
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申请号:201610461146.5 公开号:CN106127148A 主分类号:G06K9/00(2006.01)I
申请人:华南理工大学 申请日:2016.06.21 公开日:2016.11.16
摘要:本发明公开了一种基于机器视觉的手扶电梯乘客异常行为检测算法,包括步骤:1)视频图像采集;2)对采集的图像进行Canny边缘检测;3)利用Hough圆变换找出边缘图像中的类圆区域;4)通过人头灰度直方图模板判断该类圆区域是否为人头;5)利用Mean Shift算法对图像中的人头进行跟踪;6)计算每个乘客头部类圆区域的中心点的移动方向、移动速度;7)通过分析类圆区域中心点的移动方向和移动速度判断乘客的行为。通过本发明算法可以有效提高手扶电梯的安全质量,避免了突发事件后的情况进一步恶化,把手扶电梯上乘客摔倒的人员损伤降到最低。
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申请号:201610576950.8 公开号:CN106250820A 主分类号:G06K9/00
申请人:华南理工大学 申请日:2016.07.20 公开日:2016.12.21
摘要:本发明公开了一种基于图像处理的扶梯口客流拥堵检测方法,包括对采集视频图像的预处理,减少检测过程的耗时;结合课题背景,设定监控区域,减少扶梯口周边乘客对检测的干扰;基于特定模型方向滤波器的乘客目标定位,根据乘客头顶圆弧模型,进行模型匹配;以及设定客流拥堵阈值,进行拥堵判断。本发明利用特定模型方向滤波器和简单的模型匹配等图像处理知识,来实现扶梯口客流统计以及拥堵智能判断,可以实现对乘客头顶目标的逐个提取,从而使得乘客计数准确。本发明公开的方法,可以应用于扶梯监控系统中,配合扶梯控制器通讯,可以取代人的看护工作,很好的保证商场或地铁站等场所扶梯的安全运行,减少事故的发生。
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申请号:201611113828.3 公开号:CN106683077A 主分类号:G06T7/00(2017.01)I
申请人:华南理工大学 申请日:2016.12.07 公开日:2017.05.17
摘要:本发明公开了一种扶梯口楼层板上大件物滞留检测方法,该方法基于Surendra背景更新,采用新颖的快、慢背景差分策略,包括初始化背景和查询表;对视频图像的灰度化,减少检测耗时;基于Surendra背景更新的快、慢背景更新策略,采用快、慢两种更新速度系数α1、α2,分别得到快、慢两种背景对快、慢背景图像进行差分操作;结合二值化阈值、形态学运算,以及候选滞留物中心点坐标与查询表的匹配,最后利用帧数自加器N和累计帧数阈值Thresh4之间的比较,进行最终的大件物滞留判断。本发明公开的方法,可以很好的实现对“进入视野中后滞留下来”的大件物的检测。可应用于扶梯监控系统中,能减少人的看护工作、提高检测的实时性和准确率,很好的保证扶梯的顺畅运行。
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申请号:201710455846.8 公开号:CN107358166A 主分类号:G06K9/00(2006.01)I
申请人:华南理工大学 申请日:2017.06.16 公开日:2017.11.17
摘要:本发明公开了一种扶梯口客流拥堵检测装置及其客流拥堵程度判别方法,该装置包括:红外阵列传感器,用于实现二维区域温度检测;微处理器,用于接收和分析红外阵列传感器传递的温度信息,得出人流的拥堵程度,并给出相应的指示信号;电源,用于给微处理器供电。其中,所述红外阵列传感器安装在扶梯楼层板的垂直上方的中间位置,角度垂直楼层板向下,该红外阵列传感器通过IIC接口与微处理器进行通信,所述微处理器安装在红外阵列传感器的旁边,选用基于ARM架构的芯片,在该微处理器上运行经剪裁的Linux嵌入式操作系统。本发明通过采用红外阵列传感器,基于图像识别理论,能够自主分析扶梯口区域的二维温度信息,有效实现客流拥堵程度的检测。
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申请号:201810370703.1 公开号:CN108710831A 主分类号:G06K9/00(2006.01)I
申请人:华南理工大学 申请日:2018.04.24 公开日:2018.10.26
摘要:本发明公开了一种基于机器视觉的小数据集人脸识别算法,包括步骤:1)数据集的构建与预处理;2)利用生成对抗网络为图像不足的类别生成虚拟图像;3)利用数据增强算法对所有类别图像进行数据扩充;4)利用卷积神经网络构建适合数据的模型;5)对设计的模型进行训练;6)利用摄像机获取目标图像,导入训练好的模型,再进行人脸识别。通过本发明算法可以对缺少人脸数据的应用场景进行高准确率的人脸识别。
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申请号:201810627161.1 公开号:CN108805093A 主分类号:G06K9/00(2006.01)I
申请人:华南理工大学 申请日:2018.06.19 公开日:2018.11.13
摘要:本发明公开了一种基于深度学习的手扶电梯乘客摔倒检测算法,包括步骤:1)乘客搭乘手扶电梯视频图像采集;2)利用FHOG描述子和SVM分类器检测乘客人脸;3)利用KCF跟踪乘客人脸,基于乘客人脸信息新建乘客轨迹列表;4)用迁移学习重新训练yolo2算法模型来检测乘客人身;5)匹配乘客人脸和乘客人身,将人身信息加入到轨迹列表中;6)利用openpose深度学习算法提取乘客骨骼关节点序列;7)匹配乘客人身与乘客骨骼关节点序列,将骨骼关节点信息加入到轨迹列表中;8)分析轨迹列表中的骨骼关节点信息,检测乘客摔倒行为。通过本发明算法可以对搭乘手扶电梯的乘客进行摔倒行为检测,当发现摔倒行为时能及时启动应急方案将安全危害降至最低。
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申请号:201811072458.2 公开号:CN109359536A 主分类号:G06K9/00(2006.01)I
申请人:华南理工大学;华南理工大学珠海现代产业创新研究院 申请日:2018.09.14 公开日:2019.02.19
摘要:本发明公开了一种基于机器视觉的乘客行为监控方法,包括步骤:1)乘客搭乘手扶电梯视频图像采集;2)提取可变形组件模型DPM特征描述乘客人脸;3)利用SVM对手扶电梯乘客人脸进行检测;4)利用KCF对手扶电梯乘客人脸进行跟踪;5)使用一种改进的最近邻匹配方法匹配人脸检测与跟踪结果;6)建立人脸目标检测强度模型,修正人脸检测结果;7)通过分析乘客检测强度、速度大小和速度方向,监控手扶电梯中乘客的行为。通过本发明方法可以实时、稳定、准确地检测并跟踪搭乘手扶电梯的乘客人脸目标,基于人脸目标信息进行行为监控。
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