发明专利已授权

一种基于RGB-D相机的卷积神经网络目标检测方法

📄 申请号：CN201910016289.9 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-01-08

公开号

CN109903331A

公开日

2019-06-18

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_70

IPC 分类号

G06T7_70 , G06T7_50 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络图像识别人工智能算法多模态数据融合神经网络目标检测卷积神经网络

应用场景

智能监控, 自动驾驶, 机器人视觉, 工业视觉检测, 增强现实

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及一种基于RGB-D相机的卷积神经网络目标检测方法。目前越来越多的目标检测算法都利用了卷积神经网络来对目标物体进行定位。然而大部分的卷积神经网络框架都只是利用彩色相机对目标物体的位置进行预测。然而只利用RGB信息，要使卷积神经网络达到较高的检测精度有很大的难度，需要综合考虑卷积神经网络建模，训练方案等诸多方面因素，较难实现。本发明利用了RGB-D相机采集的深度图，辅助卷积神经网络对目标物体的位置进行预测。利用深度图像中的距离信息，能对目标物体的尺寸大小预先估计，减轻卷积神经网络的建模难度，提升网络的检测精度。

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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同领域国内专利 · IPC: (G06T7_70)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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：33 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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