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[发明专利]一种基于颜色空间特征的少样本瓷砖分色方法-CN202110503629.8有效
发明人：谢巍;钱文轩;余孝源;张浪文;杨启帆;解宇敏;朱梓丹 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明属于图像处理及机器学习技术领域，涉及一种基于颜色空间特征的少样本瓷砖分色方法。该方法包括：在预设环境下，采集第一瓷砖图像；利用角点检测、仿射变换、图像分割一系列图像处理技术将第一瓷砖图像的瓷砖区域与背景分离，并将分离后的纯净瓷砖区域从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间；将HSV纯净瓷砖区域切分成细胞单元，基于HSV色彩空间提取出瓷砖色彩特征，并通过特征选择得到瓷砖的有效色彩特征；根据采集到的带标签的第一瓷砖图像的有效色彩特征及对应标签构建数据集，完成瓷砖分色器训练；基于瓷砖分色器对第二瓷砖图像进行色差分色。本发明解决了人工瓷砖分色难度高、耗时耗力，深度学习模型训练需要大量数据的问题。
一种基于颜色空间特征样本瓷砖分色方法

[发明专利]一种基于图像处理的路面排水监测评估方法及系统-CN201911298225.9有效
发明人：吴伟林;余孝源;何伟;张浪文;谢巍;汤茂俊 -专利权人：华南理工大学;扬州盛世云信息科技有限公司
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像处理的路面排水监测评估方法及系统，该方法的步骤包括：摄像机的双远心镜头在路面排水过程中采集图像数据信息；采用剪切波变换对图像数据信息进行边缘检测预处理；采用粒度测定方法对排水过程中路面的凸出物进行提取并计算；构建评价指标对路面排水质量进行评价，得到路面排水质量评价结果；采用贝叶斯专家系统分类器对路面排水质量评价结果进行分类，并对路面进行分类；采用混沌矩阵验证贝叶斯专家系统分类器的评估性能，得到路面排水过程评估性能。本发明能够有效地去噪，而且可以较完整地检测出边缘，提高了路面排水性能检测的评估效率。
一种基于图像处理路面排水监测评估方法系统

[发明专利]一种生物特征隐私保护的前端人像加密与识别方法-CN202010391315.9有效
发明人：谢巍;张浪文;解宇敏;余孝源;余锦伟 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种生物特征隐私保护的前端人像加密与识别方法，包括：人像数据采集，利用前端摄像头拍摄具有人像生物特征的视频流；人像预处理，利用自适应分数阶积分算法对不同强度的图像噪声进行不同程度的衰减，实现图像的自适应去噪效果，并利用人像定位算法检测视频动态人像位置；人像加密，利用混沌系统生成的伪随机序列，对人像进行灰度置乱和扩散，获得加密人像，建立加密人像库；加密人像识别，以加密人像库作为训练集训练人像识别模型，可对加密待测人像直接进行识别。本发明将图像加密应用到人像识别，并利用一种加密人像识别方法，规避解密过程隐私泄露的风险，避免使用人像识别产品时导致的个人隐私泄露问题。
一种生物特征隐私保护前端人像加密识别方法

[发明专利]基于色差特征提取的瓷砖分色方法、系统、设备及存储介质-CN202210798806.4在审
发明人：谢巍;钱文轩;余孝源;张浪文;谢宇敏 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于色差特征提取的瓷砖分色方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法包括：采集待分色瓷砖的图像，从中选取少量瓷砖图像，根据少量瓷砖图像计算聚类阈值；利用色差特征提取模型从待分色瓷砖的图像中提取高维瓷砖色差特征，进而构建待聚类图像特征矩阵；根据聚类阈值和待聚类图像特征矩阵，实现在线聚类，完成所有瓷砖的分色；若新的待检测瓷砖与先前的待检测瓷砖是相同种类，则将新的待分色瓷砖的图像提取出的高维瓷砖色差特征添加至待聚类图像特征矩阵，根据聚类阈值和待聚类图像特征矩阵，实现在线聚类；否则重新重复上述过程。本发明通过将聚类阈值和瓷砖色差特征结合在线聚类，能够精确、高效地完成瓷砖色差的分色。
基于色差特征提取瓷砖分色方法系统设备存储介质

[发明专利]一种人像生物特征隐私保护与解密方法-CN202010391145.4有效
发明人：谢巍;余孝源;张浪文;余锦伟 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种人像生物特征隐私保护与解密方法，包括：人像加密与密钥生成网络模型的构建与训练，根据人脸数据库标注信息，提取人像及其对应的身份信息，作为网络模型的输入，并利用所构建数据对所设计的网络进行训练，最终获得网络模型权重；实际人像加密与密钥存储，利用网络模型对实际采集的人像进行加密与密钥生成，并对加密人像与密钥分离存储；加密人像解密，云端服务器根据用户端的解密需求，协同处理用户的解密任务。本发明将深度学习网络技术应用到人像加密，用于生成具有相似视觉效果的加密人像；将加密人像与密钥分开存储，并利用云端协同处理方式，协助用户进行人像解码，能够降低信息泄露的可能性，实现用户快速解密。
一种人像生物特征隐私保护解密方法

[发明专利]一种基于改进LSTM的图卷积交通速度预测方法-CN202110325403.3有效
发明人：张旭;张浪文;谢巍;余孝源 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G08G1/052 文献下载
摘要：本发明属于交通速度预测技术领域，涉及一种基于改进LSTM的图卷积交通速度预测方法，包括：对交通速度数据进行预处理，构建城市路网的拓扑结构图和构建交通速度预测模型的输入；构建基于改进LSTM的图卷积网络交通速度预测模型，交通速度预测模型使用图卷积模块获取交通速度的空间相关性，使用改进LSTM模块捕获由特征矩阵序列表示的片段序列中交通速度的时间相关性；对交通速度预测模型进行训练，并评估交通速度预测模型；基于训练好的交通速度预测模型进行交通速度预测。本发明使用改进的LSTM模型能避免模型训练时出现梯度消失和梯度爆炸问题，更好地获取交通数据的时间相关性。本发明具有预测速度快、预测精度高等优点。
一种基于改进 lstm 图卷交通速度预测方法

[发明专利]基于正常样本辅助特征提取的注塑件瑕疵检测方法、装置及介质-CN202210632336.4在审
发明人：谢巍;陈健锐;余孝源 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于正常样本辅助特征提取的注塑件瑕疵检测方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取训练数据集，构建网络模型；利用网络模型对训练数据集中有瑕疵图像和无瑕疵图像进行特征提取，得到瑕疵样本特征和正常样本特征；进而对两者进行特征融合，得到不同尺度的融合特征图；然后对融合特征图进行处理，生成瑕疵候选框；最后对瑕疵候选框进行瑕疵特征识别，得到预测结果；根据预测结果和训练数据集中人工标注的瑕疵信息，训练网络模型；将待测的注塑件图像输入训练好的网络模型，完成瑕疵的检测与分类。本发明能够提取注塑件图像中精确的瑕疵区域特征，获得准确的瑕疵类型识别与目标位置，为注塑机制备工艺提供指导性意见。
基于正常样本辅助特征提取注塑瑕疵检测方法装置介质

[发明专利]多光谱目标检测方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202210497054.8在审
发明人：张浪文;解宇敏;谢巍;余孝源 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本发明公开了一种多光谱目标检测方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法包括：将获取的多光谱图像数据划分为训练集和验证集；构建的多光谱目标检测模型采用目标检测网络Yolov5作为基础架构，Backbone部分包括具有增强特征交互作用的双流特征提取网络和整合互补信息作用的自注意力特征融合模块；利用训练集训练多光谱目标检测模型，并利用验证集评估模型性能，获取最佳模型权重参数；将待测多光谱图像输入最佳模型权重参数的多光谱目标检测模型，得到待测图像中目标的坐标、类别和置信度等预测结果。本发明提供的方法通过构建多光谱目标检测模型，增强了网络对环境光照变化的鲁棒性，从而提高了模型在不良光照条件下的检测精度。
光谱目标检测方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]一种面向生物特征隐私保护的人像加解密系统-CN202011564745.2有效
发明人：谢巍;余孝源;张浪文;余锦伟 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理技术领域，涉及一种面向生物特征隐私保护的人像加解密系统，包括：人像数据采集系统、人像特征提取系统、基于数据传输能力的网络传输能力判断系统、基于编码解码框架与身份特征的人像图像加解密系统、基于混沌系统的人像特征向量加解密系统。基于数据传输能力的网络传输能力判断系统主要依据传输网络的宽带传输能力和前端一体机所连接服务器类型的不同，选择基于编码解码框架与身份特征的人像图像加解密系统或基于混沌系统的人像特征向量加解密系统。本发明通过二种加密系统的协同配合，实现了人像生物特征的实时加密，减少数据泄露的可能性，同时在服务器端对加密数据进行解码，进而保证人像识别的准确性。
一种面向生物特征隐私保护人像解密系统

[实用新型]一种具有隐私物理保护的人像识别一体化装置-CN202022824367.9有效
发明人：谢巍;余孝源;张浪文;余锦伟 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G07C9/37 文献下载
摘要：本实用新型属于人像识别技术领域，公开一种具有隐私物理保护的人像识别一体化装置，用于识别到访人员身份，进而控制家庭出口的开关。该装置包括：前端摄像头和室内人像识别一体机，其中：前端摄像头用于采集人像图像，前端摄像头通过视频监控连接线与室内人像识别一体机进行连接；室内人像识别一体机内置有人像检测模块及人像识别模块；人像检测模块对所接收的人像视频进行检测，人像识别模块对检测结果进行识别，进而控制家庭出入口开关。本实用新型采用物理隔离的方式，不需要与网络连接，将人像隐私数据内置于嵌入式开发板中，避免由于人像视频监控导致的个人隐私泄露问题。
一种具有隐私物理保护人像识别一体化装置

[发明专利]一种基于语义信息的多模块交通密集度预测方法-CN202110332551.8在审
发明人：张浪文;张旭;谢巍;余孝源 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明属于交通密集度预测技术领域，涉及一种基于语义信息的多模块交通密集度预测方法。该方法包括：对采集的交通密集度数据进行预处理，进行相关问题定义，并构建多模块交通密集度预测模型的输入；构建基于语义信息的多模块交通密集度预测模型，包括近期模块、周周期模块和模块融合组件，其中：近期和周周期模块分别用于提取交通密集度的近期和周周期的时空和语义特性；模块融合组件用于将近期和周周期两个模块的输出融合进行交通密集度预测；训练与优化多模块交通密集度预测模型；基于多模块交通密集度预测模型进行交通密集度预测。本发明能有效地捕捉交通密集度动态时空特征和语义相关性，具有预测速度快、预测精度高等优点。
一种基于语义信息模块交通密集预测方法

[实用新型]一种人像生物特征隐私保护的嵌入式装置-CN202020772445.2有效
发明人：谢巍;张浪文;余孝源 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种人像生物特征隐私保护的嵌入式装置，该嵌入式装置包括摄像机、图像处理器、云端服务器，其中，摄像机采集人像图像，摄像机通过视频监控连接线与图像处理器进行连接，图像处理器是一个图像处理嵌入式模块，进行人像加密处理；图像处理器通过网线与云端服务器相连，云端服务器是一台工业计算机，用于进行视频解密、人像识别分析。本实用新型中人像生物特征隐私保护的技术方案可以提高视频监控的安全性，将图像处理器与现有摄像头连接，相对比现有技术方案，可以实现对前端人像的加密，避免由于人像视频监控导致的个人隐私泄露等。同时，该装置可以利用现有摄像头，在无需对已有摄像头进行升级改造情况下，实现个人隐私保护。
一种人像生物特征隐私保护嵌入式装置

[实用新型]一种生物特征隐私保护的人脸识别一体化前端装置-CN202020770536.2有效
发明人：张浪文;谢巍;余孝源 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种生物特征隐私保护的人脸识别一体化前端装置，包括前端摄像头、图像处理器、前端显示器，前端摄像头用于采集人像图像，通过视频连接线与图像处理器进行连接；图像处理器用于人像定位、加密和识别处理；图像处理器通过HDMI视频线将图像传输给前端显示器，用于展示加密结果。本实用新型公开的一体化前端装置可提高视频监控的安全性，将图像处理器前置到摄像头端，相对比现有技术方案，实现前端对人像的加密、特征提取和识别工作，直接将识别结果上传到云端，而不是传输整个人像图片，节省信息传输资源、效率更高，并且上传图片为加密图片，实现隐私保护功能，避免由于人像视频监控导致的个人隐私泄露等问题。
一种生物特征隐私保护识别一体化前端装置

[发明专利]一种基于生成对抗机制与注意力机制的标准人脸生成方法-CN201910121233.X有效
发明人：谢巍;余孝源;潘春文 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-02-19 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗机制与注意力机制的标准人脸生成方法，包括：数据集设计步骤，依据数据库相关标注数据，为一张人脸图像构建出具有多种非限制因素的人脸编码，以编码和人脸图像作为模型的输入；模型设计与训练步骤，利用生成对抗机制与注意力机制设计相应的网络结构，并利用所构建的数据对进行模型训练，进而获得网络模型权重；模型预测步骤，将获取的人脸图像通过模型进行预测。本发明将深度学习网络技术应用到标准人脸生成，用来生成彩色的、正向的、以及正常光照下的标准人脸图像；用深度学习网络的方法，能够获得准确的标准正脸照，减少与单样本数据库中数据的匹配难度，为后续人脸的特征提取与单样本人脸识别打下坚实基础。
一种基于生成对抗机制注意力标准方法

[发明专利]基于多维尺度变换网络与分块加权法的欠样本人脸识别方法-CN201910378708.3有效
发明人：谢巍;余孝源;周延;陈定权 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多维尺度变换网络与分块加权法的欠样本人脸识别方法，步骤如下：首先，对由单张人脸图像构成的样本集中每一张图像进行分块处理，获得新的样本数据集；然后，利用新的样本数据集学习多维尺度变换网络的滤波器参数，并利用滤波器参数提取样本图像的特征表达，并构建对应的特征库；接着，通过调用滤波器参数，对分块后的测试图像数据集进行特征提取，并利用加权的方式对所提取的特征进行合成后，再与特征库中的特征进行匹配处理；最后，利用匹配结果，获得最终测试人脸图像的分类识别信息。该发明用非监督特征提取网络框架准确提取人脸图像特征，进而提高人脸识别的准确率，为公共安全的建设打下坚实基础。
基于多维尺度变换网络分块加权样本识别方法

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