一种点云信息与深度学习相结合的障碍物检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种点云信息与深度学习相结合的障碍物检测方法，获取包含深度信息的点云图像；对所述图像进行滤波、去除分布边缘的离群点的处理，得到预处理后的点云信息；对所述点云信息中的地面信息进行提取，并滤除；基于剩余的点云信息，进行初步障碍物检测，确定障碍物所在格栅；利用预训练的深度学习模型对初步检测的障碍物进行判别，确定障碍物的类型；本发明可以解决目前机器人障碍物检测方式单一，不能全面感知障碍物的的缺陷，实时有效的检测室内巡检机器人遇到的各类障碍物，保证设备的运行安全。
基本信息
专利标题 ：
一种点云信息与深度学习相结合的障碍物检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114266960A
申请号 ：
CN202111457716.0
公开（公告）日 ：
2022-04-01
申请日 ：
2021-12-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杨杰邵光亭巩方彬刘加科王贤华蔺茹徐云龙孙大庆黄倩菁朱琳亓曙光吕庆涛
申请人 ：
国网智能科技股份有限公司
申请人地址 ：
山东省济南市高新孙村片区飞跃大道以南、26号路以东(ICT产业园内)电力智能机器人生产项目101
代理机构 ：
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 ：
李琳
优先权 ：
CN202111457716.0
主分类号 ：
G06V20/10
IPC分类号 ：
G06V20/10 G06T5/00 G06N3/08 G06K9/62 G06V10/774 G06V10/82 G06V10/30 G06T7/55 G06V10/764
法律状态
2022-04-19 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/10
申请日 : 20211201
申请日 : 20211201
2022-04-01 ：
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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