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[发明专利]一种基于YOLOv5模型优化的车辆检测与识别方法-CN202310147319.6在审
发明人：符茂达;胡习之;姜立标;崔博非;陈朗 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明提出一种基于YOLOv5模型优化的车辆检测与识别方法，包括：步骤S1、获取若干张包含不同车辆类型的图片，并对图片进行标注，得到数据集；步骤S2、对标注好的图片数据进行预处理操作，将预处理好的图片数据输入到YOLOv5模型的骨干网络中，骨干网络能够对图像上的特征信息通过卷积网络进行特征提取；步骤S3、根据所建立的数据集优化YOLOv5车辆检测模型，其中，YOLOv5车辆检测模型相较于现有YOLOv5模型的改进包括：将骨干网络中的CSP1_X模块替换为ShuffleNetv2模块，将头部模块Bounding Box损失函数的DIOU_Loss替换为CIOU_Loss；步骤S4、将待检测图像数据输入到优化后的YOLOv5车辆检测模型中，得到检测结果。使用优化的YOLOv5检测方法可以直接端到端的输出所检测的物体的类别概率和位置，可以达到较高精度。
一种基于 yolov5 模型优化车辆检测识别方法

[发明专利]一种融合低层特征的车道线语义分割方法-CN202110049820.X有效
发明人： 姜立标;周文超 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明提供一种融合低层特征的车道线语义分割方法，包括：采集无人驾驶车辆行驶过程中的视频，从中筛选出包含车道线的图像构成车道线数据集；对数据集进行预处理后获得训练所需要的训练集；将训练集中的车道线图像输入到网络模型中进行训练，网络模型分别提取第二层图像特征、第三层图像特征和最后一层图像特征，进行多次低层特征融合操作；将融合低层特征的语义信息图像进行预设倍数的上采样操作，得到车道线语义分割图像。本发明能够实现车道线图像的语义分割，对行车场景中的车道线进行识别，具有较高的准确性、抗干扰能力比较强、鲁棒性好等优点，可以应用在无人驾驶车辆中。
一种融合低层特征车道语义分割方法

[发明专利]电动车用电磁离合式二级减速器总成-CN202310106738.5在审
发明人：牛永超;姜立标 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： F16H3/44 文献下载
摘要：本发明公开的电动车用电磁离合式二级减速器总成，包括差速器、电磁离合器、动力输出轴、电动机转子轴、电动机转子和电动机动力输出齿轮，差速器包括差速器主齿轮和右半轴；电磁离合器包括电磁离合器第一齿轮、电磁离合器第二齿轮，离合器第一齿轮与差速器主齿轮啮合连接；电动机转子轴和动力输出轴同轴设置，且动力输出轴转动设置在电动机转子轴内，动力输出轴的一端与右半轴连接；电动机转子套设固定在电动机转子轴上；电动机动力输出齿轮固定在电动机转子轴上，且与电磁离合器第二齿轮啮合连接。将电动汽车的驱动电机与减速器进行了结构上的整合，通过电磁离合器控制减速器动力传输与中断，并且可以实现电磁离合器控制动力传输与中断的功能。
电动车用电离合二级减速器总成

[发明专利]一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法-CN202010763228.1有效
发明人： 姜立标;洪顺 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法，包括如下步骤：本发明将室外特定区域停车场划分为网格，每个网格中心视为一个控制点，将所有控制点放入L集并编号，根据空间状态初始化各控制点初始权重矩阵OM，自动确定起点、手动选择目标终点，动态识别障碍物；然后根据改进A星算法的智能车全局路径规划方法，规划出全局最优的路径；在用户界面显示可行驶路径，进行路口信息、减速、转向等安全性提示。本发明解决了智能车辆路径规划不能高效规划最短路径问题，完成室外停车场最短路径规划和全局路径避障的综合行驶的目标，且路口信息、减速、转向等安全性提醒，本发明直观明了，功能完善，可适用于大多数场景路径规划。
一种基于改进算法智能全局路径规划方法

[发明专利]一种基于改进的YOLO模型的车位状态识别方法-CN202211510564.0在审
发明人：陈朗;姜立标;崔博非;符茂达 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进的YOLO模型的车位状态识别方法，包括：构建停车位检测数据集，并划分训练集和测试集；构建改进的YOLOV4‑tiny网络模型，其中，将YOLOV4‑tiny网络模型原来的主干网络CSPDarknet53‑tiny替换为轻量化网络mobilenetv3，在特征金字塔FPN前加入SE注意力机制，将Mish激活函数替换原来的Leaky ReLU激活函数，将EiOU损失函数替换原来的CiOU损失函数，SE注意力机制包括挤压模块、激励模块和融合模块；采用训练集对改进的YOLOV4‑tiny网络模型进行训练；将待测图像输入训练得到的改进的YOLOV4‑tiny网络模型中，得到车位状态识别结果。本发明能在准确识别车位状态的前提下提高检测的速度。
一种基于改进 yolo 模型车位状态识别方法

[发明专利]一种车辆四路鱼眼摄像头全景拼接方法-CN202310002280.9在审
发明人：颜琳崧;姜立标;李长玉 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开一种车辆四路鱼眼摄像头全景拼接方法，包括如下步骤：1)获取安装于车辆四周的鱼眼摄像头图像、行车挡位信号；2)采用MSER提取最稳定极限区域算法进行标定与图像畸变矫正；3)根据行车挡位判断车辆行驶状态；4)若是前进挡，则采用柱面投影模型以获得更宽广的视野范围，若是倒车档，则采用透视变换以获取车辆鸟瞰图；5)采用掩膜裁剪方法进行拼接；6)前进状态得到汽车车身周围全景拼接图像，倒车状态得到车身周围鸟瞰全景图像；7)采用融合算法对图像拼接缝进行优化；8)生成全景拼接图像。本发明方法可以基于车辆行驶状态切换不同拼接模式，利于驾驶员获取更佳的视野范围，其具有用时短，精度高，效果好，易于实现的优点。
一种车辆四路摄像头全景拼接方法

[发明专利]一种基于注意力机制的多模态人脸识别方法-CN202110171944.5有效
发明人： 姜立标;张俊伟 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明用于模式识别领域，本发明提出了一种基于注意力机制的多模态人脸识别方法，其中本发明的网络模型afr_net通过采用CBAM和SAVM来构建注意力机制，在ResNet18的每个block中加入空间和通道注意模块CBAM，利用结合了注意力机制的ResNet18来建立RGB、深度以及它们的融合模态的分支，从而得到了三个模态的特征，再将这三个模态的特征进行融合，输入共享层，通过一个基于空间注意力机制的矢量化模块SAVM和全连接层得到特征向量。该方法不仅克服了传统二维人脸识别方法的不足，还有效融合了RGB和深度模态，增强了RGB‑D人脸识别能力。
一种基于注意力机制多模态人脸识别方法

[发明专利]一种护理移位小车-CN202210854645.6在审
发明人：何桂馥;姜立标;裴铮 -专利权人：广州城市理工学院
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： A61G7/10 文献下载
摘要：本发明提供一种护理移位小车，包括车体，车体包括移动底架和设置在移动底架上的立柱，立柱内部中空设置，立柱的内部铰接有杠杆，杠杆倾斜且活动设置在立柱的内部；杠杆的中间位置设置有操作杆，立柱在杠杆的下端的一侧设置有下限位挡板，下限位挡板位于操作杆的一侧；立柱在操作杆远离下限位挡板的一侧有上限位挡板，上限位挡板位于杠杆与操作杆之间，且远离下限位挡板的一侧；杠杆在远离下限位挡板的端部上设置有胸部支撑托；杠杆在靠近下限位挡板的一侧设有气弹簧，气弹簧的两端分别铰接在杠杆和下限位挡板上；本发明便于将坐位姿势的病患移动到椅子、轮椅、坐便器等场景，以便代替护理人员抱起病患，降低护理人员的体力负担。
一种护理移位小车

[发明专利]一种护理小车的工作方法-CN202210855142.0在审
发明人：何桂馥;姜立标;裴铮 -专利权人：广州城市理工学院
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： A61G7/10 文献下载
摘要：本发明提供一种护理小车的工作方法，包括以下步骤：将杠杆转动至与下限位挡板抵接，此时胸部支撑托倾斜设置，车体位于初始状态；将胸部支撑托靠近在床边的患者，将病患的胸部放置在胸部支撑托上，并把病患的膝盖抵接在膝盖挡板；拉动第一把手，通过杠杆带动胸部支撑托转动，气弹簧在杠杆转动的同时伸出，直至杠杆翻转至杠杆与上限位挡板抵接，此时病患的胸部水平，小车处于托起状态；本发明便于将坐位姿势的病患移动到椅子、轮椅、坐便器等场景，以便代替护理人员抱起病患，降低护理人员的体力负担。
一种护理小车工作方法

[发明专利]一种基于多尺度注意力模块的分心驾驶行为检测方法-CN202210744125.X在审
发明人： 姜立标;张通;张伟林;姜思羽 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多尺度注意力模块的分心驾驶行为检测方法，包括以下步骤：得到标注对应的分心驾驶行为信息的图像数据集；结合多尺度注意力模块MPSA，改进MoblieNetV2特征网络模型，用于提取分心驾驶行为特征并输出预测驾驶行为概率，其中，改进的MoblieNetV2特征网络模型包括多个串联的倒瓶颈残差模块，且在每个倒瓶颈残差模块中加入多尺度注意力模块，定义为多尺度倒瓶颈残差模块，多尺度倒瓶颈残差模块包括分组卷积层、多尺度注意力模块层MPSA以及特征提取层，设置训练超参数，将训练集图像输入到改进后的MoblieNetV2特征网络模型，得到训练完备的分心驾驶行为检测模型；将待测图像输入训练得到的分心驾驶行为检测模型中，输出驾驶行为类型。稳定性好，鲁棒性强。
一种基于尺度注意力模块分心驾驶行为检测方法

[发明专利]一种基于轻量化卷积神经网络的人脸识别方法-CN202210510768.8在审
发明人：王志皓;姜立标 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于轻量化卷积神经网络的人脸识别方法，包括：采集若干人脸图像，并分别标定每个人脸图像的特征点，存作人脸样本数据集；通过参考图像和人脸样本本数据集训练ERT模型，以得到人脸形状；定位好人脸的待测图像和人脸样本数据集均输入轻量化卷积神经网络AGCNet，分别得到待测图像的底层特征向量和人脸样本数据集中每个人脸样本的底层特征向量；将待测图像的底层特征向量依次和人脸样本的底层特征向量进行相似性度量判断，得到人脸识别结果。本发明能够减少识别模型的大小和参数计算量，并且具备较高的识别准确率。
一种基于量化卷积神经网络识别方法

[发明专利]一种基于人工智能的图形化车载网络诊断方法-CN202110128724.4有效
发明人：黄志坚;姜立标 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于人工智能的图形化车载网络诊断方法，所述方法包括如下步骤：车辆进入诊断，并按照汽车ECU相关诊断要求加载根据图形化模块配置生成的流程配置文件，所述配置文件为本地流程配置文件，加载成功后进行汽车ECU诊断并自动化测试形成诊断报告或者输入相关诊断指令进行汽车ECU诊断，解析诊断指令响应，如车辆存在故障码，则由人工智能进行识别并分析故障码，进而进行修复或者对外提示修复问题，如车辆皆为肯定响应不存在故障，则本次汽车诊断结束。所述方法用于实现车辆网络诊断，实施本发明，能够极大地降低整车故障诊断及故障维护的门槛和条件，智能地实现了车辆的自诊断及其自维修，同时提升了工作效率和车辆安全。
一种基于人工智能图形车载网络诊断方法

[发明专利]一种基于改进Camshift算法的人脸跟踪方法-CN201910460328.4有效
发明人： 姜立标;李静轩;张俊伟 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进Camshift算法的人脸跟踪方法，所述方法包括以下步骤：1）以视频图像初始帧中的人脸为初始人脸窗口，作为跟踪目标；2）以跟踪目标的质心位置和窗口大小对改进的Camshift跟踪算法进行建模，在当前帧图像中利用该跟踪算法计算得到最优候选窗口；3）计算当前帧图像遮挡干扰是否超过给定阈值；4）干扰小于给定阈值，使用步骤2得到的候选窗口作为目标窗口，并返回目标窗口；5）若干扰不小于给定阈值，引入Kalman滤波器，将得到的目标质心作为观测向量进行预测，返回预测结果作为目标窗口；6）使用Kalman滤波器得到的输出预测向量作为搜索窗口中心，继续下一帧的目标跟踪。
一种基于改进 camshift 算法跟踪方法

[实用新型]一种电动汽车车载通信装置-CN202022044457.6有效
发明人：叶日良;姜立标 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： H04B1/3822 文献下载
摘要：本实用公开了一种电动汽车车载通信装置，包括底板，所述底板的上端靠近一端设置有支撑板，所述支撑板的上端设置有车载前台，所述车载前台的上端设置有隐藏机构，所述隐藏机构包括转轴、隐藏式盖板、手动拨片和隐藏槽，所述车载前台的上端设置有隐藏槽，所述车载前台、的上端靠近隐藏槽的后端边缘设置有转轴，所述转轴的前端设置有隐藏式盖板，所述隐藏式盖板的前端上侧设置有手动拨片，所述底板的上端中间区域设置有通信装置升降机构。本实用新型结构简单，使用方便，在非使用期间可以节省空间，避免阻挡驾驶员视线，更好的满足使用需要。
一种电动汽车车载通信装置

[发明专利]一种基于深度学习的空间车位检测方法-CN202110049824.8在审
发明人： 姜立标;胡耀天;李小军;周文超 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的空间车位检测方法，包括如下步骤：步骤1：通过4幅超广角图像生成全景环视图像；步骤2：利用步骤a所获取的环视图像作为输入到一个已经训练好的泊车场景分割网络中去，从而输出可行驶区域、车位标记线、车辆和其他物体的分割结果；步骤3：利用步骤b分割的结果采用垂直网格搜索法推断出车位空间与具体坐标。本发明作为自动泊车系统的关键步骤，可以提供泊车时的具体车位信息。可以减少车位检测过程中因为其他噪声造成的检测不准的影响，提高车位检测系统的鲁棒性；在保证车位检测准确率的情况下，尽量提高车位检测速度。
一种基于深度学习空间车位检测方法

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