[发明专利]一种基于改进CenterNet的机械臂抓取检测方法有效
| 申请号： | 202010335287.9 | 申请日： | 2020-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN111523486B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 王勇;陈荟西;冯雨齐 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/56;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/80 |
| 代理公司： | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人： | 胡逸然 |
| 地址： | 400054 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进CenterNet的机械臂抓取检测方法，将待预测特征图分别输入第一卷积神经网络、第二卷积神经网络及第三卷积神经网络，第一卷积神经网络输出抓取框预测中心点坐标，第二卷积神经网络输出抓取框预测偏移向量，第三卷积神经网络输出抓取框预测尺寸与抓取框预测旋转角度向量；基于抓取框预测中心点坐标、抓取框预测偏移向量及抓取框预测尺寸与抓取框预测旋转角度向量计算最终的抓取框信息。本发明首次引入候选抓取框预测中心点检测的思想到机械臂的到抓取检测中，采用目标检测中的CenterNet网络模型，该模型不需要设置大量的超参数，使得检测更加简单，提高了机械臂抓取检测的检测速率已经对应的神经网络训练的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 centernet 机械 抓取 检测 方法 | ||
【主权项】：
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