[发明专利]一种基于卷积神经网络的远场无线充电接收目标检测方法有效
| 申请号： | 201811346972.0 | 申请日： | 2018-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN109635661B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 吴敖洲;刘庆文;方稳;张清清;邓浩;刘明清;姜赛 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的远场无线充电接收目标检测方法，该方法通过在远场无线充电的发射端增加摄像头，获取接受端所在区域图像并输入深度卷积神经网络中检测图片中的接收端，提高了发射端与接收端配对的效率，该方法的主要特征在于：深度卷积神经网络用于目标检测，只需摄像头获取画面，准确度依赖算法而不必担心设备误差；以检测时间为指标，优化网络结构提高检测效率；使用图像金字塔的思路，考虑不同特征图的连接，提高了对小目标检测的能力；修改自MaskRCNN网络框架，ResNet101主干网，兼顾检测的准确率与速度；采用先视觉预定位，再激光扫描精定位的方法，将遍历扫描定位的时间缩短到了三分之一。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 无线 充电 接收 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的远场无线充电接收目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立手机数据集，并将手机数据集输入经过设计的深度卷积神经网络进行训练，得到用于检测手机目标的训练完成的深度卷积网络；步骤2：将训练完成的深度卷积网络嵌入于远场无线充电RBC控制系统中；步骤3：将摄像头拍摄的画面输入训练完成的深度卷积网络，获取多个手机目标可能存在的位置；步骤4：对获取到的位置进行激光扫描，判定定位结果是否准确。
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