[发明专利]一种基于多掩模卷积神经网络的搬运机器人识别目标方法有效
| 申请号： | 202010084190.5 | 申请日： | 2020-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN111368637B | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 谢非;陆飞;杨继全;吴俊;汪璠;吴启宇;茆国婷;陈书颖;刘益剑;章悦 | 申请（专利权）人： | 南京师范大学;南京智能高端装备产业研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华;于瀚文 |
| 地址： | 210042 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多掩模卷积神经网络的搬运机器人识别目标方法，包括：搭建多掩模卷积神经网络，并确定网络结构；选择网络优化器，使用PASCAL VOC数据集作为多掩模卷积神经网络的训练数据集，经过多掩模卷积神经网络模型充分训练，得到训练好的多掩模卷积神经网络；搬运机器人通过摄像头采集视频文件，然后将采集的视频文件逐帧转换为彩色图像，并对彩色图像统一尺寸大小；搬运机器人利用训练好的多掩模卷积神经网络对彩色图像中出现的目标生成目标的坐标位置和目标类别，同时生成实例掩模，从而完成目标的识别。本发明具有识别速度快、识别准确率高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多掩模 卷积 神经网络 搬运 机器人 识别 目标 方法 | ||
【主权项】：
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