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龙图腾网获悉华侨大学;福建科盛智能物流装备有限公司申请的专利一种快速多尺度的弱监督箱体边缘感知方法及装置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：CN116703956B 。

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：202310422623.7，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种快速多尺度的弱监督箱体边缘感知方法及装置是由陈叶旺;陈宝华;曾国耀设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快速多尺度的弱监督箱体边缘感知方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种快速多尺度的弱监督箱体边缘感知方法及装置，方法包括如下步骤：步骤S1、对深度学习模型进行训练；步骤S2、获取待识别图像的ROI并进行分段；步骤S3、边缘转换后无像素点的分段数量小于第一阈值，进入步骤S4，否则聚类分析后再进行边缘转换，进入步骤S4；步骤S4、滤除候选数据中的不可信数据，以得到最终候选数据；步骤S5、拟合出候选直线，并根据最终候选数据与候选直线之间的距离方差确定是否进入步骤S6；步骤S6、获取理想直线，将候选直线周围的数据点分为两类数据，并对这两类数据分别拟合得到两条候选直线，并确定最终边缘直线。本发明可感知复杂环境下箱体的边缘直线，检测更为迅速精准，有利于减少企业成本。

本发明授权一种快速多尺度的弱监督箱体边缘感知方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种快速多尺度的弱监督箱体边缘感知方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、获取箱体图像作为训练数据，对识别箱体轮廓的深度学习模型进行训练； 步骤S2、获取待识别图像，利用训练好的深度学习模型对该待识别图像进行识别，根据识别结果选取ROI并对该ROI进行分段； 步骤S3、对ROI进行边缘转换，若边缘转换后，无像素点的分段的数量小于设定的第一阈值，进入步骤S4，否则，对ROI的RGB进行聚类分析后，再对ROI进行边缘转换，进入步骤S4； 步骤S4、分别根据最近邻策略从各分段内提取候选数据，根据定义ROI中像素点的置信度将候选数据中的不可信数据过滤，得到可信数据，并从可信数据中找到异常值边界后依据异常值边界对可信数据再次进行过滤，得到最终候选数据； 步骤S5、对最终候选数据采用最小二乘法拟合出候选直线，并判断最终候选数据与候选直线之间的距离方差是否小于设定的方差阈值，若是，则候选直线为最终识别的边缘直线，否则，进入步骤S6； 步骤S6、根据步骤S3的识别结果获取理想直线，将候选直线周围的数据点根据PCA的第二主成分方向分为两类数据，并采用二次PCA对这两类数据分别拟合得到两条候选直线，分别根据两候选直线与理想直线的相似度确定最终边缘直线。

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