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一种基于CNN与PSO的双目机器人障碍特征检测方法

Name: 一种基于CNN与PSO的双目机器人障碍特征检测方法
Brand: 金陵科技学院
SKU: 2020106469066
Availability: InStock

📄 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。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN111797929B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

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当前第 / 件

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