[发明专利]基于异构深度网络融合的动态目标抓取姿态快速检测方法有效
| 申请号： | 202010420998.6 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111598172B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 张云洲;夏崇坤;王磊;秦操;暴吉宁;陈昕;李奇 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;B25J9/16;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 陈玲玉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于目标检测与机器人操作领域，公开了基于异构深度网络融合的动态目标抓取姿态快速检测方法。所述方法包括：1.动态目标样本集的制作方法；2.异构深度网络的训练方法；3.异构深度网络的融合机制；4.抓取姿态确定方法。待检测的动态目标物体，通过深度相机获取其RGB图像和深度图，然后将RGB图和深度图进行I型深度网络的目标识别，获取目标的边界框和中心区域的点云信息，然后通过异构融合机制选取合适的点云输入到II型深度网络中进行抓取姿态识别，进而得到最终的抓取姿态检测结果。该方法可以充分发挥不同深度网络的优势，可快速提取动态目标的核心特征，进而实现高效稳定的抓取姿态检测与识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 网络 融合 动态 目标 抓取 姿态 快速 检测 方法 | ||
【主权项】：
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