一种基于深度学习的目标识别与抓取定位方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的目标识别与抓取定位方法，属于机器视觉领域。首先，利用Kinect相机采集场景的深度和彩色图像，然后使用Faster R‑CNN深度学习算法识别场景目标，根据识别的类别选择抓取的目标区域，并作为GrabCut图像分割算法的输入，通过图像分割获取目标的轮廓，进而获取目标的具体位置，并作为级联神经网络的输入进行最优抓取位置检测，最终获取机械臂的抓取位置和抓取姿态。通过该方法提高目标识别与定位的实时性、准确性以及智能性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的目标识别与抓取定位方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN108648233A
申请号 ：
CN201810248258.1
公开（公告）日 ：
2018-10-12
申请日 ：
2018-03-24
授权号 ：
CN108648233B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
贾松敏鞠增跃张国梁李秀智张祥银
申请人 ：
北京工业大学
申请人地址 ：
北京市朝阳区平乐园100号
代理机构 ：
北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人 ：
沈波
优先权 ：
CN201810248258.1
主分类号 ：
G06T7/73
IPC分类号 ：
G06T7/73 G06T7/11 G06T7/194 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/70
确定物体或摄像机的姿态、方向
G06T7/73
使用基于特征的方法
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2018-11-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/73
申请日 : 20180324
申请日 : 20180324
2018-10-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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