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摘 要:本发明涉及一种基于CNN与PSO的双目机器人障碍特征检测方法。本发明利用机器人的多源图像数据(双目普通相机和深度相机),首先对多源数据分别进行标定处理及尺寸调整等预处理;然后使用CNN分别对双目相机与深度相机采集数据源进行识别,得到障碍物尺寸、距离等特征。由于识别会出现误差,因此对两组数据的识别结构进行加权处理,使用PSO算法寻优,计算出两组数据的最优权值,提高障碍取特征检测的准确度。通过准确检测出障碍物的特征,便于机器人及时做出准确的反应。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010646906.6 | 专利名称: | 一种基于CNN与PSO的双目机器人障碍特征检测方法 |
申请日: | 2020-07-07 | 申请/专利权人 | 金陵科技学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江宁区弘景大道99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/70搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2023-08-22 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111797929B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |