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1. 发明公开

CN118315063A 一种地域性的用户健康风险评估方法、系统及装置审中-实审
公开(公告)号：CN118315063A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410479488.4
申请日：2024-04-22
申请人：广东工业大学
发明人：郭政坤 , 洪专斌 , 陈治伟 , 李沛欣 , 徐圣兵
IPC分类号： G16H50/30 , G16H10/20 , G16H10/60 , G16C20/20 , G06N3/045 , G06F18/2413 , G06F18/23
摘要：本发明公开了一种地域性的用户健康风险评估方法、系统及装置，该方法包括：获取体检数据并整理脆弱指标；获取区域环境数据并构建元素组合；关联得到环境标签；将所述脆弱指标与生活习惯进行关联；将所述脆弱指标和生活习惯进行分类，得到数据池；获取待测用户对应的环境标签并结合实际生活习惯作为输入，与数据池进行匹配，得到健康风险评估结果。该系统包括：第一数据整理模块、第二数据整理模块、第一关联模块、第二关联模块、分类模块和匹配模块。该装置包括存储器以及用于执行上述方法的处理器。通过使用本发明，能够更全面的对用户进行健康风险评估。本发明可广泛应用于数据分析领域。

2. 发明授权

CN116452878B 一种基于深度学习算法与双目视觉的考勤方法及系统有权
公开(公告)号：CN116452878B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310424550.5
申请日：2023-04-20
申请人：广东工业大学
发明人：王振友 , 梁潇 , 徐圣兵
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G07C1/10
摘要：本发明公开了一种基于深度学习算法与双目视觉的考勤方法及系统，该方法包括：获取员工的打卡拍照图片；引入最大熵正则化项和平均方差相似度函数，构建基于YOLO‑9000的深度学习目标检测模型；对深度学习目标检测模型进行训练并进行目标识别，识别出打卡拍照图片中的员工目标；基于非平行配置的双目视觉成像原理获取打卡拍照图片中的员工目标的坐标值；根据考勤定位预警判别指标对打卡拍照图片中的员工目标的坐标值进行判别处理，将判别结果作为员工考勤信息。能够通过改进的YOLO‑9000算法的定点双目视觉三维位置反演考勤从而有效缩(56)对比文件CN 110992500 A,2020.04.10CN 111210192 A,2020.05.29CN 111210202 A,2020.05.29CN 111721259 A,2020.09.29CN 111751136 A,2020.10.09CN 111950473 A,2020.11.17CN 112819986 A,2021.05.18CN 113034478 A,2021.06.25CN 113591703 A,2021.11.02CN 113837086 A,2021.12.24CN 113920606 A,2022.01.11CN 114387697 A,2022.04.22CN 114529911 A,2022.05.24CN 114882605 A,2022.08.09CN 115797461 A,2023.03.14CN 115880368 A,2023.03.31US 2012190386 A1,2012.07.26US 2015294274 A1,2015.10.15US 2021073435 A1,2021.03.11WO 2015024407 A1,2015.02.26WO 2016176919 A1,2016.11.10WO 2018223354 A1,2018.12.13WO 2019100392 A1,2019.05.31黄剑航等“.基于特征融合的深度学习目标检测算法研究”《.广东工业大学学报》.2021,第38卷(第4期),第52-58页.解则晓等“.非平行双目视觉系统水下标定与测量”《.光学学报》.2019,第39卷(第9期),第1-10页.

3. 发明授权

CN115392376B 一种异源模糊隶属度矩阵标注方法、系统及装置有权
公开(公告)号：CN115392376B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202211027938.3
申请日：2022-08-25
申请人：广东工业大学
发明人：王振友 , 朱元浩 , 徐圣兵 , 肖云浩
IPC分类号： G06F18/15
摘要：本发明公开了一种异源模糊隶属度矩阵标注方法、系统及装置，该方法包括：获取标注任务并确定标注模式、待标注样本和标注主体；基于标注模式，标注主体对待标注样本进行标注，得到对应的模糊隶属度；将多个标注主体对应的模糊隶属度进行整合，得到初始模糊隶属度矩阵；对初始模糊隶属度矩阵进行缺失值填补，得到最终模糊隶属度矩阵。该系统包括：数据获取模块、标注模块、整合模块和填补模块。该装置包括存储器以及用于执行上述异源模糊隶属度矩阵标注方法的处理器。通过使用本发明，能够提高模糊信息的标注质量和缺失数据的处理质量。本发明作为一种异源模糊隶属度矩阵标注方法、系统及装置，可广泛应用于数据处理领域。

4. 发明公开

CN116452878A 一种基于深度学习算法与双目视觉的考勤方法及系统有权
公开(公告)号：CN116452878A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310424550.5
申请日：2023-04-20
申请人：广东工业大学
发明人：王振友 , 梁潇 , 徐圣兵
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G07C1/10
摘要：本发明公开了一种基于深度学习算法与双目视觉的考勤方法及系统，该方法包括：获取员工的打卡拍照图片；引入最大熵正则化项和平均方差相似度函数，构建基于YOLO‑9000的深度学习目标检测模型；对深度学习目标检测模型进行训练并进行目标识别，识别出打卡拍照图片中的员工目标；基于非平行配置的双目视觉成像原理获取打卡拍照图片中的员工目标的坐标值；根据考勤定位预警判别指标对打卡拍照图片中的员工目标的坐标值进行判别处理，将判别结果作为员工考勤信息。能够通过改进的YOLO‑9000算法的定点双目视觉三维位置反演考勤从而有效缩短考勤时间提高考勤检测精度。本发明作为一种基于深度学习算法与双目视觉的考勤方法及系统，可广泛应用于计算机视觉技术领域。

5. 发明授权

CN114842091B 一种双目鸡蛋尺寸流水线测定方法有权
公开(公告)号：CN114842091B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210472714.7
申请日：2022-04-29
申请人：广东工业大学
发明人：李金漳 , 徐圣兵 , 王振友 , 蔡晓权 , 邱昕宇
IPC分类号： G06T7/80 , G06T7/60 , G06T7/73 , G06T7/10 , G06T5/00 , G01B11/00
摘要：本发明涉及双目鸡蛋尺寸测定技术领域，且公开了一种双目鸡蛋尺寸流水线测定方法，包括以下步骤：S1：标定测试装置，设定测试盒尺寸为m行，每行k个鸡蛋，测试盒的长度为L宽度为D，测试盒整体为黑色，在测试盒中的每个预留位留下一行白色像素点,固长为l，在测试盒上设置两个相机；S2：设置相机参数，利用15‑20张标准棋盘纸相片对其进行标定训练，标定相机系统的畸变系数k1,k2和右目的畸变系数t1,t2和内参dx表示u方向每个像素的物理尺寸。本发明通过设置两个相机能够实现双目多目标，实现批量对多个目标的同步测量，时间成本低，效率高，克服单目摄像缺乏三维重建损失部分重要信息，提高测定精准度。

6. 发明公开

CN115988493A 基于按位合成运算的移动射频识别方法及装置审中-实审
公开(公告)号：CN115988493A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211622995.6
申请日：2022-12-16
申请人：广东工业大学
发明人：谢锐 , 徐圣兵
IPC分类号： H04W12/06 , H04W12/0433 , H04W12/03 , H04B5/00
摘要：本发明公开了一种按位合成运算的移动射频识别方法及装置，该方法包括：读写器向标签发送认证请求命令；标签计算标签消息值；读写器对标签进行验证，计算读写器消息值；服务器根据标签消息值和读写器消息值分别对标签和读写器进行验证，并更新共享密钥；读写器根据服务器消息值对服务器进行验证，计算第二读写器消息值并更新共享密钥；标签根据服务器消息值和第二读写器消息值分别对读写器和服务器进行验证，更新共享密钥。该装置包括存储器以及用于执行上述按位合成运算的移动射频识别方法的处理器。通过使用本发明，能够解决移动RFID系统中服务器、读写器、标签之间双向认证存在安全缺陷的问题。本发明可广泛应用于射频识别技术领域。

7. 发明授权

CN110232690B 一种图像分割的方法、系统、设备及计算机可读存储介质有权
公开(公告)号：CN110232690B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN201910487264.7
申请日：2019-06-05
申请人：广东工业大学
发明人：林映青 , 徐圣兵 , 朱元浩 , 林森林 , 张良均 , 刘名军
IPC分类号： G06T7/10
摘要：本申请公开了一种图像分割的方法，包括：利用成对约束集训练预设图像分割模型；依据预设规则对图像样本数据集中的各对样本像素点赋予权重，得到权重系数矩阵；根据权重系数矩阵计算预设图像分割模型的交叉熵，并根据交叉熵确定最优图像分割模型；利用最优图像分割模型对图像样本数据集进行处理，得到图像分割结果。本申请使得得到的最优图像分割模型充分的利用了成对约束交叉熵学习机制，提高了图像聚类效果，改善边界信息丢失的问题；同时，利用交叉熵工具测度成对约束集对象内部信息和对象间的差异信息，从而实现成对约束信息的有效利用。本申请同时还提供了一种图像分割的系统、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。

8. 发明公开

CN115792805A 一种基于方位信息的无源辅助定位方法及系统审中-实审
公开(公告)号：CN115792805A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211331080.X
申请日：2022-10-28
申请人：广东工业大学
发明人：李金漳 , 徐圣兵 , 王振友 , 蔡晓权 , 古海隆
IPC分类号： G01S5/10 , G01S11/04
摘要：本发明公开了一种基于方位信息的无源辅助定位方法及系统，该方法包括：构建无人集群编队模型并确定待测机器；基于无人集群编队模型计算编队内机器的坐标偏差并选择测定机器；根据测定机器和待测机器构建几何表达体系；基于几何表达体系计算所有机器的初始坐标。该系统包括：模型构建模块、选择模块、表达体系构建模块和坐标计算模块。通过使用本发明，能够基于方位角测定的纯方位无源定位，解决编队重组后编队内机器编号信息导致不可定位的问题。本发明作为一种基于方位信息的无源辅助定位方法及系统，可广泛应用于无人机编队运动领域。

9. 发明公开

CN115690566A 一种基于深度迁移聚类学习的深海动物新物种识别方法有权
公开(公告)号：CN115690566A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211299614.5
申请日：2022-10-24
申请人：广东工业大学
发明人：赖科霖 , 徐圣兵 , 王振友 , 张学敏
IPC分类号： G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要：本发明公开了一种基于深度迁移聚类学习的深海动物新物种识别方法及系统，该方法包括：拍摄深海动物照片并进行预处理，得到预处理后的图片；构建已知类别分类网络和未知类别分类网络，训练网络并学习新物种特征，得到深度迁移聚类学习模型；基于深度迁移聚类学习模型对预处理后的图片进行物种识别。该系统包括：拍摄模块、模型构建模块和识别模块。通过使用本发明，能够对所发现的深海动物进行物种归类标注以及对潜在深海动物新物种的识别。本发明作为一种基于深度迁移聚类学习的深海动物新物种识别方法及系统，可广泛应用于图像识别领域。

10. 发明授权

CN114169618B 基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法有权
公开(公告)号：CN114169618B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202111510664.9
申请日：2021-12-11
申请人：广东工业大学
发明人：蔡晓权 , 徐圣兵 , 王振友 , 李金漳
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/56 , G06V10/82
摘要：本发明涉及水果成熟度鉴别技术领域，且公开了基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法，包括以下步骤：S1：收集猕猴桃数据，在3‑6天里，每天同一时间段分别采集40‑80个猕猴桃的图像，并在同一位置按压判断猕猴桃是否成熟，做好标签记录并按标签保存图像文件，得到原始数据集；S2：提取数据，提取原始数据集中猕猴桃表皮的颜色、纹理；S3：判断，使用经验判断法将样本数据各个时间各个猕猴桃贴上成熟度标签，成熟度分为三个阶段——未熟、微熟和成熟。本发明排除人主观性干扰，降低人力成本，适合大批量识别操作，识别正确率远高于人工经验识别，避免了识别过程中对猕猴桃造成损伤，识别成本低。

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