发明专利已授权

一种基于Transformer的区域预估与多层级特征融合抓取检测方法

📄 申请号：CN202310318396.3 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2023-03-29

公开号

CN116486219A

公开日

2023-07-25

申请人

重庆理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_80

IPC 分类号

G06V10_80 , G06V10_22 , G06T7_11 , G06V10_82 , G06V20_70 , G06V10_24 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习计算机视觉目标检测

应用场景

工业机器人抓取, 智能制造, 自动化分拣, 仓储物流

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摘要

本发明公开了一种基于Transformer的区域预估与多层级特征融合抓取检测方法，涉及机器人技术领域。本发明步骤如下：RGB图像通过2D目标检测器的检测把需要进行抓取检测的目标区域框选中，与同一物体的深度图像进行组合成四通道的图片作为输入；四通道的输入经过Patch Partition模块分割成多块不重叠的patch,每个patch被看做是token，表示原始输入像素的级联。本发明采用Transformer架构，利用Transformer架构的编码器和解码器结构来编码解码抓取检测图像，使得模型具有优秀的全局特征关联与建模能力，具有更强的特征表达能力与泛化能力；并为了增强模型的迁移泛化能力以及丰富并保留更多的细粒度特征，采用了区域预估和多层级特征融合来增强模型抓取性能。

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

一种建筑用钢筋笼混凝土灌浆装置

当前第 / 件

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