一种基于条件生成式对抗网络的智能抓取图像生成方法
授权
摘要
本发明公开一种基于条件生成式对抗网络的智能抓取图像生成方法，该方法首先构建虚实抓取环境以及条件式生成‑对抗神经网络，然后利用现有抓取数据集分别对抓取质量判别器、图像质量判别器DPQ和生成器G进行循环迭代训练。最后由训练完成的生成器生成特定噪声的深度图像。本发明将机器人高精度机械结构与深度学习高鲁棒性的特点结合，在没有给出特定任务或者待分拣物体形状较为复杂，环境较为多变的场合，为机器人实现智能可靠的抓取行为提供数据基础。
基本信息
专利标题 ：
一种基于条件生成式对抗网络的智能抓取图像生成方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113436293A
申请号 ：
CN202110789752.0
公开（公告）日 ：
2021-09-24
申请日 ：
2021-07-13
授权号 ：
CN113436293B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
胡伟飞王楚璇刘振宇谭建荣
申请人 ：
浙江大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
贾玉霞
优先权 ：
CN202110789752.0
主分类号 ：
G06T11/00
IPC分类号 ：
G06T11/00 G06N3/04 G06N3/08
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
G06T11/00
2D图像的生成
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2021-10-15 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 11/00
申请日 : 20210713
申请日 : 20210713
2021-09-24 ：
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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