发明专利已授权

一种基于CNN与PSO的双目机器人障碍特征检测方法

📄 申请号：CN202010646906.6 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2020-07-07

公开号

CN111797929B

公开日

2023-08-22

申请人

金陵科技学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_70

IPC 分类号

G06V10_70 , G06N3_006 , G06N3_0464 , G06N3_045 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法机器人感知

应用场景

机器人导航, 智能避障, 工业自动化, 自动驾驶, 智能仓储

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种人脸识别系统

当前第 / 件

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同领域国内专利 · IPC: (G06V10_70)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：24 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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