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[发明专利]一种基于深度学习的纺织品表面缺陷检测方法-CN202310764748.8在审
发明人：杜启亮;汪益民;田联房 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的纺织品表面缺陷检测方法，包括：1)获取表面存在缺陷的面膜卷材图像并剪切；2)对后三类缺陷人工标注；结合一致性准则和置信学习方法，对前两类缺陷标注；3)对后三类缺陷使用数据增强方法；根据缺陷类别划分训练集和数据集；使用标准化方法对图像进行微调；使用K‑means聚类算法分别生成大目标缺陷和小目标缺陷的anchor；4)修改损失函数；对YOLOv4‑tiny结构进行改进；利用训练集训练YOLOv4‑tiny，并保存测试集上准确率和召回率最高的模型；5)引入灰度特征值的概念，给出一个基于灰度特征值的滤波算法，可避免将面膜卷材原料较厚处和涂料不均匀处误检为缺陷。本发明不仅保证了纺织品表面缺陷检测的实时性和准确性，还满足了实际工业生产需求。
一种基于深度学习纺织品表面缺陷检测方法

[发明专利]一种滑动式免供电无线报警自动扶梯梳齿板安全装置-CN201811531438.7有效
发明人：杜启亮;黄理广;田联房;陈承隆 -专利权人：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： 2018-12-14 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： B66B29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种滑动式免供电无线报警自动扶梯梳齿板安全装置，包括前端固定有一排叶状梳齿的活动梳齿板、前沿踏板、缓冲弹簧、免供电无线发射模块及无线接收模块，其中，所述活动梳齿板的后端设计成凸形结构，所述前沿踏板与活动梳齿板后端相衔接的一端形成有用于容纳上述凸形结构的凹槽，所述活动梳齿板的后端嵌插入前沿踏板的凹槽中，所述免供电无线发射模块和缓冲弹簧内置在凹槽中，所述免供电无线发射模块与活动梳齿板的后端保持间距，所述无线接收模块安装在自动扶梯的控制器中，并与免供电无线发射模块形成无线连接。本发明能够有效解决当自动扶梯被异物卡住时，自动扶梯能够立即停止运行，提高自动扶梯的安全可靠性。
一种滑动供电无线报警自动扶梯梳齿安全装置

[发明专利]一种自动扶梯梳齿板安全保护结构-CN201811530392.7有效
发明人：杜启亮;黄理广;田联房;陈承隆;李淼;张大明;陈永金 -专利权人：华南理工大学;日立电梯（广州）自动扶梯有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： B66B29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动扶梯梳齿板安全保护结构，包括前端固定有一排叶状梳齿的活动梳齿板及前沿踏板，活动梳齿板的后端设计成凸形结构，前沿踏板与活动梳齿板后端相衔接的一端形成有凹槽，活动梳齿板的后端嵌插入前沿踏板的凹槽中，凹槽中内置有弹簧和电气触发开关，弹簧一端与凹槽槽底相抵触，另一端与活动梳齿板后端相抵触，电气触发开关与活动梳齿板的后端保持间距，并与自动扶梯的控制回路形成串联，共同控制自动扶梯，当电气触发开关被活动梳齿板后端按下时，自动扶梯将停止运行。本发明结构简单，稳定性高，滑动式设计使得梳齿板能对异常情况迅速响应，保证了扶梯在梳齿板动作之后，能迅速对异常情况作出处理，从而停止扶梯运行。
一种自动扶梯梳齿安全保护结构

[发明专利]一种自动扶梯梳齿板安全结构-CN201811531419.4有效
发明人：杜启亮;黎春翔;田联房;陈承隆;李淼;张大明;陈永金 -专利权人：华南理工大学;日立电梯（广州）自动扶梯有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： B66B29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动扶梯梳齿板安全结构，包括前端固定有一排叶状梳齿的活动梳齿板及前沿踏板，其中，所述活动梳齿板的后端与前沿踏板的前端通过转轴连接，所述活动梳齿板在连接转轴处形成有安装槽，所述安装槽内安装有开关挡块、限位开关和复位弹簧，所述开关挡块为扇形结构，其中心处与转轴连接，所述限位开关设于开关挡块的上方，并位于安装槽的内部上表面处，所述复位弹簧的一端内置于开关挡块的外弧处与凹槽结构的下端所形成圆柱形空隙中，所述限位开关与自动扶梯的急停开关串联形成安全回路。本发明能够有效解决当自动扶梯被异物卡住时，迅速响应触动限位开关并停止自动扶梯，提高安全可靠性的问题。
一种自动扶梯梳齿安全结构

[发明专利]基于双阶段深度神经网络的车门表面划痕检测方法-CN202310466547.X在审
发明人： 田联房;陈金铭;杜启亮 -专利权人：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： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双阶段深度神经网络的车门表面划痕检测方法，包括：采集高分辨率车门的表面图像，将存在车门表面划痕的车门背景区域和车门表面划痕作为一个整体，标注车门表面划痕所在车门表面区域的目标矩形框；构建训练集和测试集，并进行数据增强；利用训练集训练双阶段深度神经网络，将测试集送入双阶段深度神经网络输出语义分割特征图和分类结果；根据语义分割特征图，设计算法计算语义分割特征图中车门表面划痕所在目标矩形框的坐标，实现对车门表面划痕的定位。本发明可以应用于汽车生产中正负样本极不平衡的场景，而且能够在保证快速检测的前提下保持高的检测精度。
基于阶段深度神经网络车门表面划痕检测方法

[发明专利]一种基于目标检测的指针式仪表全过程自动读数方法-CN202310359571.3在审
发明人：杜启亮;安毅;王昭霖;曲烽瑞;田联房 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标检测的指针式仪表全过程自动读数方法，包括：1)用目标检测网络提取仪表表盘图像的读数相关信息；2)用目标检测网络的标度数字检测结果估算仪表的指针旋转中心点坐标；3)利用目标检测网络指针检测结果得到的指针区域图像拟合指针所在直线，获取指针尖端点原始位置坐标；4)定义所有标度数字到指针旋转中心点的平均距离为仪表的标度数字圆半径，利用该仪表的标度数字圆优化指针尖端点位置坐标；5)对指针尖端点和标度数字进行匹配，确定指针关联标度区间；6)基于指针尖端点、指针旋转中心点和指针关联标度区间的相关信息计算得到最终的仪表读数。本发明实现了不依赖先验信息的仪表全过程自动读数，同时具备良好的检测速度。
一种基于目标检测指针仪表全过程自动读数方法

[发明专利]一种基于目标检测的指针式仪表表盘信息识别方法-CN202310359567.7在审
发明人：杜启亮;安毅;王昭霖;曲烽瑞;田联房 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V20/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标检测的指针式仪表表盘信息识别方法，包括：1)利用目标检测网络提取仪表表盘图像的标度数字和指针信息；2)对不同标签的字符进行非极大值抑制处理；3)将相邻的单个字符划分为待融合字符组；4)基于待融合字符组内的单个字符信息生成标度数字的信息；5)利用标度数字信息估算指针旋转中心点；6)对指针区域应用一种改进的自适应Hough变换直线检测，拟合指针所在直线；7)基于指针旋转中心点和指针所在直线计算指针尖端点坐标。本发明利用了目标检测网络，可以基于各个单个字符建立完整标度盘信息，对指针区域进行自适应分析以获取指针信息，具有良好的通用性、检测速度和精度，可有效提高仪表读数算法性能。
一种基于目标检测指针仪表表盘信息识别方法

[发明专利]基于旋转目标检测的耐张线夹缺陷判断方法-CN202310364794.9在审
发明人：杜启亮;周黄泽;田联房 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于旋转目标检测的耐张线夹缺陷判断方法，包括：获取耐张线夹的X射线图像；将X射线图像进行预处理，通过改进的旋转目标检测算法Rotate Faster‑Rcnn将缺陷部分用旋转目标检测框标出，其中，该旋转目标检测算法Rotate Faster‑Rcnn改进的地方有：采用k‑means算法优化网络的anchor尺寸大小，采用长边定义法作为旋转目标框的表示模式，采用将图片旋转固定范围内的任意角度进行图像数据集的扩充，采用PAFPN网络获取不同尺度的特征图以及KFIoU作为损失函数，采用旋转目标检测进行需要测距的耐张线夹的缺陷检测。本发明可有效快速地识别并判断耐张线夹的缺陷，以达到能够替代人工识别判断的效果。
基于旋转目标检测耐张线夹缺陷判断方法

[发明专利]一种基于骨架的双流自适应图卷积网络行为识别方法-CN202011282994.2有效
发明人： 田联房;余陆斌;杜启亮 -专利权人：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： 2020-11-17 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于骨架的双流自适应图卷积网络行为识别方法，包括步骤：1)视频图像采集；2)标注视频中人体的骨架信息和行为类别，构建训练集；3)构建自适应空间域图卷积单元Convs和自适应时间域图卷积单元Convt；4)利用自适应空间域图卷积单元Convs和自适应时间域图卷积单元Convt构建自适应图卷积模块；5)利用自适应图卷积模块构建自适应图卷积网络；6)利用自适应图卷积网络构建双流自适应图卷积网络；7)利用训练集训练双流自适应图卷积网络；8)利用训练得到的双流自适应图卷积网络对视频图像中的人体行为进行识别。通过本发明可有效提升人体行为种类识别的准确度，为各种计算机视觉处理应用打下了良好的基础。
一种基于骨架双流自适应图卷网络行为识别方法

[发明专利]一种均压环缺陷检测方法-CN202310459251.5在审
发明人： 田联房;柴文超;杜启亮 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种均压环缺陷检测方法，识别无人机电力巡检时收集到的均压环图像数据中均压环存在的缺陷，该方法通过同一区域内的矩形框标注和关键点标注使得一份图像文件对应一份标注文件，并行训练提高模型训练效率。此外，通过目标检测模型提前识别均压环的脱落缺陷，提高预测速度。通过关键点检测模型实现均压环倾斜缺陷和移位缺陷的精准判断，最终实现高速度高精度的均压环多种缺陷识别功能，提高无人机电力巡检时对均压环检查的效率。
一种均压环缺陷检测方法

[发明专利]适应不同硬件多场景的鲁棒扶梯客流统计系统-CN202310281422.X在审
发明人：杜启亮;黄光积;田联房 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/94 文献下载
摘要：本发明公开了一种适应不同硬件多场景的鲁棒扶梯客流统计系统，可以根据不同硬件平台的算力以及不同扶梯场景下行人运动信息来自适应地选取适合该硬件平台以及应用场景的最优的检测模型和跟踪模型，并且使用改进的跟踪模型提升跟踪效果，并且使用软件加速算法对检测模型进行加速，使用改进的量化算法提升模型推理速度和减少模型的参数量，然后自适应地确定用于统计客流的ROI区域的位置、大小，对通过扶梯口的ROI区域的人数进行统计，提出行人检测去重、行人人数修正等算法来提升人数统计的准确率。本发明可以适用不同算力的硬件平台，适用不同的扶梯场景，并具有提升模型跟踪效果，提升模型检测速度，针对不同硬件和应用场景具有很好的鲁棒性。
适应不同硬件场景扶梯客流统计系统

[发明专利]基于改进空间变换网络STN的车门缺陷图像校正方法-CN202310311833.9在审
发明人： 田联房;王泽鹏;杜启亮 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进空间变换网络STN的车门缺陷图像校正方法，通过相机采集车门缺陷图像，将图像输入到已提前训练好的改进空间变换网络STN中，通过数据增强模块进行限制对比度自适应直方图均衡化，将经过数据增强模块处理后的图像送入参数预测模块，得到进行坐标变换所需要的K个基准点；基于参数预测模块得到的K个基准点，将基准点输入坐标变换模块，进行薄样板插值TPS变换，生成像素采集模块所需的特征采样窗格；将特征采样窗格和经过数据增强模块处理后的图像送入像素采集模块中，对输入图像进行校正，得到最终校正后的图像。本发明可使待检测图像中的条纹光背景校正为水平或者垂直方向，提升后续检测的准确性。
基于改进空间变换网络 stn 车门缺陷图像校正方法

[发明专利]基于改进deeplabv3+模型的番茄叶片虫害区域分割方法-CN202310281424.9在审
发明人：杜启亮;冯良枫;田联房 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进deeplabv3+模型的番茄叶片虫害区域分割方法，包括：构建原始数据集；对原始数据集进行数据增强，构建训练数据集、验证数据集和测试数据集；对训练数据集进行尺寸转换和数据归一化处理；对改进deeplabv3+模型设定训练参数，并使用训练数据集和验证数据集进行训练和验证，保存最优模型；对测试数据集中的待识别图像进行尺寸转换和数据归一化处理后，将其输入保存好的模型，完成对番茄叶片虫害区域的精准分割。本发明为治理番茄虫害问题提供了新的方法，有效保护番茄的生长。
基于改进 deeplabv3 模型番茄叶片虫害区域分割方法

[发明专利]一种指纹图像分割方法-CN202310290284.1在审
发明人： 田联房;林熙;杜启亮 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种指纹图像分割方法，包括：1)针对单幅指纹图像，进行图像场的建模，对指纹图像中每一个像素点的强度场进行计算，再对指纹图像中的每一个像素点的梯度场进行计算，对于每一个像素点，根据其梯度值的大小与一个梯度阈值进行比较，如果梯度值大于阈值，该点是前景部分，留下该点，否则该点是背景部分，由此初步分割开前景与背景，留下经过初步计算得到的前景部分；2)运用对比度受限下直方图均衡化对由步骤1)处理后得到的初步分割开的前景部分进行处理；3)运用最大化类间方差的方法对步骤2)处理后的图像进行处理，完成指纹图像的处理，输出指纹图像，实现指纹图像的分割。本发明解决了现有的指纹图像分割效果不佳的问题。
一种指纹图像分割方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv5的自动驾驶场景车辆检测方法-CN202310309457.X在审
发明人：杜启亮;吴亦鸣;田联房 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5的自动驾驶场景车辆检测方法，包括：1)从Kitti公开数据集随机选取若干张图像，并对标注文件进行处理，包括转换标注文件格式、将标注文件中所有类型的车辆合并为同一个类，然后按照比例随机划分训练集与验证集；2)对划分好的训练集进行数据增强，得到增强训练集；3)将增强训练集送入改进YOLOv5中进行训练，并选取在验证集上表现最好的改进YOLOv5模型作为最终的车辆检测模型，后续将待检测图像输入该最终的车辆检测模型中能够输出检测框，并在图像中标注车辆所在的位置。本发明能够更准确更快速地检测不同光照条件、不同尺度大小的车辆，提高车辆检测的准确率，进一步提高自动驾驶的安全性与可靠性。
一种基于改进 yolov5 自动驾驶场景车辆检测方法

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