买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉天津博诺智创机器人技术有限公司申请的专利一种像素级抓取检测方法、装置和存储介质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：CN119188772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411600916.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种像素级抓取检测方法、装置和存储介质是由邓三鹏;周旺发;曹宇聪;权利红;薛强;张会;黄壮设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种像素级抓取检测方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种像素级抓取检测方法、装置和存储介质，涉及机器视觉技术领域，包括：引入跳跃连接：基于生成残差卷积神经网络，将生成残差卷积神经网络的卷积层的输出特征与反卷积层的输出特征进行特征拼接；引入注意力机制：在生成残差卷积神经网络的残差块中引入ECA通道注意力机制，通过ECA模块对特征图的各个通道分配权重；改进损失函数：通过加权掩码对物体所在的区域给予更高的权重，得到优化后的损失函数；基于改进后的生成残差卷积神经网络对待抓取物品进行检测。根据本发明提供的像素级抓取检测方法能够更精确地捕捉物体的局部几何信息与全局结构关系，从而提高检测的精度和鲁棒性。

本发明授权一种像素级抓取检测方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种像素级抓取检测方法，其特征在于，包括： 引入跳跃连接：基于生成残差卷积神经网络，将所述生成残差卷积神经网络的卷积层的输出特征与反卷积层的输出特征进行特征拼接，将浅层的细粒度特征Fs直接传递给上采样部分，表达式为： ； 其中，Fout表示上采样操作的输出，表示上采样操作，表示通道维度上的特征拼接；浅层细粒度特征是指GR-ConvNet的3个卷积层输出的特征，每一个卷积层都能将特征图的空间分辨率减半；特征拼接的具体操作步骤包括：在下采样过程中，每一层会有不同尺寸的特征图，在后续上采样的过程中也会有不同尺寸的特征图，当两个特征图的尺寸相同时，它们可以直接堆叠在一起，形成一个新的多通道特征图； 引入注意力机制：在所述生成残差卷积神经网络的残差块中引入ECA通道注意力机制，通过ECA模块对特征图的各个通道分配权重；所述ECA模块的处理过程包括：对输入的特征图进行全局平均池化；利用一维卷积对全局平均池化后的通道信息进行卷积操作；通过非线性激活函数Sigmoid生成通道权重；将所述通道权重与所述输入的特征图按通道相乘； 改进损失函数：生成掩码矩阵，所述掩码矩阵是一个与输入图像尺寸相同的矩阵，所述掩码矩阵的每个元素表示对应像素是否属于物品所在区域；生成权重矩阵，所述权重矩阵中的权重值与所述掩码矩阵的元素一一对应，每个所述权重值表示在计算损失时对像素的关注程度，对于处于物品所在区域的掩码矩阵元素赋予第一权重，对于物品区域之外的掩码矩阵元素赋予第二权重，所述第一权重大于所述第二权重；将所述权重矩阵与所述生成残差卷积神经网络的SmoothL1损失函数的计算结果相乘，得到优化后的损失函数；其中，GR-ConvNet使用SmoothL1损失函数对抓取点质量、抓取宽度以及抓取角度进行学习，损失函数表达式为： ； 其中，s表示SmoothL1损失函数，表示网络预测的抓取位姿，表示真实抓取位姿； 基于改进后的生成残差卷积神经网络对待抓取物品进行检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津博诺智创机器人技术有限公司，其通讯地址为：300000 天津市津南区北闸口镇天乐创新产业园2号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。