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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种面向任意物体基于深度学习和图像处理的人机交互方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117021099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311059633.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种面向任意物体基于深度学习和图像处理的人机交互方法是由黄玲涛;杨帆设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向任意物体基于深度学习和图像处理的人机交互方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向任意物体基于深度学习和图像处理的人机交互方法，首先利用MediaPipe模型检测交互者的身体节点坐标和坐标关系判断交互者状态；之后按交互者的不同状态，采取显著性与边缘检测算法或区域生长算法确定潜在任务目标区域；然后通过OpenCV图像处理方法及深度图像信息，求得目标区域的大小，通过像素——世界坐标系转换求得物体姿态；接着通过目标区域的尺寸及填充度判断交互者是否持物，通过交互者手的位置及物体尺寸、机械臂手爪尺寸信息判断是否能进行交互；最后机器人根据获得的物体位置、姿态，完成未知物体人机交互任务。本方法实现了场景中未知物体坐标和姿态的获取，使机器人能够面对任何物体，无需训练可安全、稳定和准确的人机交互操作。

本发明授权一种面向任意物体基于深度学习和图像处理的人机交互方法在权利要求书中公布了：1.一种面向任意物体基于深度学习和图像处理的人机交互方法，其特征在于，所述交互方法具体步骤如下： 步骤S10，根据彩色、深度相机与世界坐标的转换关系，得到与深度图像匹配的彩色图像，将匹配关系存储以加速转换速度； 步骤S20，对深度图像进行滤波修复； 步骤S30，利用MediaPipe人体骨骼关节点识别模型获得交互者的人体骨骼关节点像素坐标，根据检测所得节点之间的坐标、距离信息判断人体相对相机的不同姿态：侧向、正对； 步骤S40，检测结果为侧对相机时，利用显著性检测神经网络实时检测人机交互场景，获得人机交互实时显著性区域，对网络输出结果滤波以优化结果； 步骤S50，检测结果为侧对相机时，根据MediaPipe模型检测结果对显著性检测网络输出结果进行轮廓的筛选、特定外轮廓中点的筛选以获取物体区域外轮廓，判断交互意图并在对潜在物体及人手区域进行收集； 步骤S60，检测结果为正对相机时，对深度图像使用带引导的区域生长算法进行物体区域收集； 步骤S70，根据人手与物体区域，利用OpenCV图像处理方法求得区域最小外接矩形，获得物体区域、得到图像转动角度以及像素宽度和高度； 步骤S80，根据人手信息确定面积阈值、填充度阈值，计算相应数据以对交互者手中是否持物进行判断； 步骤S90，判断交互者持物时，利用交互手位置判断手掌区域范围，判断是否能够完成人机交互，确定能够交互时的机械手理想夹持位置，并利用确定好的关键点转换到世界坐标系下，求得物体绕世界坐标系X、Y轴的转动角度； 步骤S100，将物体的位姿信息、机械爪抓持位置由视觉处理端传输给机器人控制端，指导机器人完成未知物体交互任务。

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