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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于触觉传感阵列和神经网络算法的物体识别系统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：CN117251760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202311128352.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于触觉传感阵列和神经网络算法的物体识别系统是由于赫;周冠亚设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于触觉传感阵列和神经网络算法的物体识别系统在说明书摘要公布了：基于触觉传感阵列和神经网络算法的物体识别系统，本发明属于机器学习模式识别领域。它旨在解决使用基于视觉的算法识别物体受到遮挡、光照条件等因素的限制。它使用了一种触觉传感阵列，其依赖于压力信息而非视觉信息，使其不受光照和遮挡等因素的影响，还结合了神经网络算法，如多层感知器MLP和卷积神经网络CNN，来处理来自传感阵列的压力信息。经过对比，最终选择了MLP算法，其在验证准确率上为99.45％，优于CNN算法的97.43％。本发明展示了在开放环境中实时识别六种日常物体的能力，其具有信号处理电路简单、部署容易、成本低廉等优点，使其成为智能家居应用的有前途的解决方案。

本发明授权基于触觉传感阵列和神经网络算法的物体识别系统在权利要求书中公布了：1.基于触觉传感阵列和神经网络算法的物体识别系统，其特征在于基于触觉传感阵列和神经网络算法的物体识别系统包括分压电阻1、ADC接口2、DAC接口3、触觉传感阵列4、Arduino开发板5，通过面包板和飞线，分压电阻1ADC接口2、DAC接口3、触觉传感阵列4围绕Arduino开发板5进行连接，形成整个电路，其包括以下步骤：步骤一、提供一个触觉传感阵列4，并设计分压电路；步骤二通过Arduino开发板5控制行-列扫描分压电路，读取输出信号；步骤三、将输出信号传输到PC端，采集六种日常物体保温杯、鼠标、马克杯、牛奶、充电宝和电池放置以及无物体放置时的数据集，将其作为训练集；步骤三、通过多层感知器MLP网络处理输出信号，该网络包括一个输入层、三个隐藏层和一个输出层，每层包括60个神经元，并在上述训练数据集上进行训练；步骤四、将MLP模型集成到编写的图形用户界面GUI上，其中GUI还可以显示实时放置在传感阵列上的物体的压力图和实时数值，并给出相应的识别结果。

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