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[发明专利]一种基于A*算法的停车场最短寻车方法-CN202310451095.8在审
发明人：陈琰;邱文斌;谢嘉健;许冠超;郑路璐;李政英 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G08G1/123 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于A*算法的停车场最短寻车方法，包括步骤：获得实际停车场地图信息，画出停车场实际地图；将停车场地图虚拟化并划分为单元格，用二维数组保存；获得节点a和节点b，基于A*算法求得寻车最短路径；停车场电子地图和停车场虚拟地图覆盖显示。与现有技术相比，本发明将实际停车场地图模拟化，用户通过车牌查询和时间段查询获取车牌信息，通过三种不同的方法进行最短路径查询，并将其路径显示在停车场地图中，用户可以便捷的通过本发明快速的查找到入库车辆，节省用户时间以及大幅度降低大型停车场寻车的成本。
一种基于算法停车场最短寻车方法

[发明专利]抗去同步攻击的鲁棒音频水印嵌入和提取方法-CN202310885244.1在审
发明人：苏兆品;张国富;郑路璐;翁兆芳;岳峰 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G10L19/018 文献下载
摘要：本发明提供了一种抗去同步攻击的鲁棒音频水印嵌入方法和系统、提取方法和系统，涉及数字水印技术领域。本发明通过引入嵌入参数，并基于量化调制方法在水印嵌入阶段根据水印信息的不同将原始载体数据量化到不同的量化区间，在水印提取时根据所属的量化区间来识别水印信息，可以实现盲检测。同时，在水印嵌入时，定义ASVD特征生成嵌入参数，可以根据不同的载体音频会得到不同的嵌入参数，实现了自适应的嵌入水印，使得水印的嵌入和提取的性能更优。
同步攻击音频水印嵌入提取方法

[发明专利]一种基于yolov5的可变长车牌识别方法-CN202310219782.7在审
发明人：陈琰;谢嘉健;赵瀚霖;许冠超;邱文斌;郑路璐 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于yolov5的可变长车牌识别方法，包括步骤：车牌定位、车牌纠偏和车牌识别。本发明通过人工筛选获取合格的训练集，训练YOLOV5S神经网络以准确获得车牌定位的结果，再通过训练STN网络对变形扭曲的车牌进行纠正以获得更好的车牌特征，最终通过训练LPRNet网络对车牌进行识别以得到准确的车牌信息。
一种基于 yolov5 变长车牌识别方法

[发明专利]抗大规模剪切的鲁棒音频水印嵌入和提取方法-CN202310211953.1在审
发明人：张国富;郑路璐;苏兆品;岳峰;孔祥泉;张智洋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G10L19/02 文献下载
摘要：本发明提供一种抗大规模剪切的鲁棒音频水印嵌入方法和系统、提取方法和系统，涉及数字水印技术领域。本发明与传统的水印系统对比：将图变换和小波变换，奇异值分解相结合，设计一种新的DWT‑GBT‑SVD水印嵌入算法；代替传统的同步码，利用滑动窗口比较相似性来寻找水印嵌入的起始位置；回滚机制能够有效地防止由于音频的大规模裁剪所造成的水印提取失败，间接的增加了水印的鲁棒性；利用m序列对提取水印进行恢复，实现了水印在遭受大规模裁剪攻击后的完整性恢复。
抗大规模剪切音频水印嵌入提取方法

[发明专利]基于深度神经网络和三维点云的机器人全局重定位方法-CN202211603566.4在审
发明人：陈琰;李政英;钟洋;郑路璐;赵瀚霖;施德昊 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度神经网络和三维点云的机器人全局重定位方法，包括步骤：采用激光雷达对目标场景进行3D建图；将保存3D点云关键帧进行球面投影为多维数组；对获得的n个多维数组进行通道数转变；搭建神经网络；将n个多维数组送入神经网络进行训练；将处理后的关键帧点云多维数组送入训练好的神经网络；将Encoder层的n个输出摊平为n个的描述子；将机器人重启后放入地图中的任一位置，获取当前时刻机器人的关键帧的描述子；将机器人拍摄的关键帧点云描述子和3D目标地图里面的关键帧点云描述子进行相似度计算并按从大到小排序；完成重定位。本发明可以快速实现重定位，不需要gps先验信息，同时也增强了系统的鲁棒性。
基于深度神经网络三维机器人全局定位方法

[发明专利]一种基于多模态及语境的智能情感识别系统-CN202211695431.5在审
发明人：陈琰;赵瀚霖;李政英;郑路璐;施德昊;谢嘉健 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态及语境的智能情感识别系统，包括多模态特征收集模块、连接所述多模态特征收集模块的情感向量生成模块、连接所述多模态特征收集模块和情感向量生成模块的信息融合模块、和连接所述信息融合模块的语境建模模块。本发明充分地利用了文本特征；创新性地将情感向量的概念引入到多模态情感识别中，并提出了一种新的情感特征提取流程，用于联合提取三种模态的情感向量，并将其与句子向量合并为多模态情感特征；当文本特征没有足够的情感倾向时，可以利用视觉和音频特征提供的一些情感线索，进行情感判断，得到准确的预测结果。
一种基于多模态语境智能情感识别系统

[发明专利]一种基于改进RetinaNet的自然果园场景下的凤梨成熟度检测方法-CN202210637840.3在审
发明人：陈琰;郑路璐;施德昊;赵瀚霖;李政英;薛家骏;钟洋 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V20/68 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进RetinaNet的自然果园场景下的凤梨成熟度检测方法，包括步骤：采集自然果园场景下凤梨图像数据，经过图像预处理后，建立凤梨图像库；构建基于RetinaNet的网络模型结构；改进RetinaNet，构建ECA‑RetinaNet凤梨检测网络；导入训练数据集对ECA‑RetinaNet，选择焦点损失函数来编译模型进行训练，获取检测凤梨成熟度的最优模型；利用测试集进行测试，通过ECA‑RetinaNet模型对凤梨图像进行成熟度检测。本发明可以快速且准确的定位凤梨位置并且分类凤梨的成熟度，能够提供成熟凤梨分布信息，有助于合理安排劳动力，从而降低收割成本，促进精准农业的发展。
一种基于改进 retinanet 自然果园场景凤梨成熟度检测方法

[发明专利]基于Transformer构建生成对抗网络实现妆容迁移的方法-CN202111116720.0在审
发明人：陈琰;薛家骏;钟洋;郑路璐;蔡梦祥 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-09-23 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于Transformer构建生成对抗网络实现妆容迁移的方法，使用Swin‑Transformer block代替ResNet block来作为生成器的特征提取器，并采用与CNN网络相似分层特征表示，因而具有比传统基于ResNet的网络具有更强的风格特征提取能力。同时，为了解决在妆容迁移过程中的空间错位问题，本发明引入注意力机制，通过建立逐像素的对应关系，并通过面部解析蒙版和面部标志来实现对应面部区域特征的有效融合，进而实现有效的妆容迁移。
基于 transformer 构建生成对抗网络实现迁移方法

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