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基于卷积神经网络的机器人控制目标位姿识别方法

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本发明公开了一种基于卷积神经网络的机器人控制目标位姿识别方法，包括：(1)利用双目摄像机采集控制目标不同位姿的图像数据组成样本数据集；(2)对样本数据集进行标签标注；(3)构建深层卷积神经网络模型；(4)采集新的图像样本，利用所述深层卷积神经网络模型求取新的图像样本的特征点像素坐标；(5)求取双目摄像机对应的投影矩阵；(6)求取特征点像素坐标对应的特征点三维坐标；(7)将特征点三维坐标变换映射至机器人控制坐标系，得到控制目标的位姿信息。本发明既充分利用物体特征信息，又充分考虑到外界干扰的影响，同时避免了普通深度神经网络对位置，姿态信息难以标定的问题，对机器人控制目标姿态检测技术实现了提升。

著录项

公开/公告号CN109344882B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-05-25

原文格式PDF
申请/专利权人浙江科技学院;
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申请/专利号CN201811059293.5
发明设计人周乐;戴世请;李正刚;侯北平;陈立;冯玖强;介婧;郑慧;
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申请日2018-09-12
分类号G06K9/62(20060101);G06T7/80(20170101);B25J9/16(20060101);
代理机构33216 杭州之江专利事务所(普通合伙);
代理人黄燕
地址 310023 浙江省杭州市留和路318号
入库时间 2022-08-23 11:50:36

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