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龙图腾网恭喜青岛理工大学;青岛科技大学申请的专利基于卷积神经网络的人-机器人交互安全检测方法及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：CN119360308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411886731.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于卷积神经网络的人-机器人交互安全检测方法及系统是由邢元元;王翊然;陈成军;郑派;潘勇;刘坤华;杨化林设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的人-机器人交互安全检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于卷积神经网络的人‑机器人交互安全检测方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集人‑机器人交互环境的RGB‑D图像及机器人关节位置；使用关节点检测算法从所述RGB‑D图像中提取人体关节点序列，使用人体模型重建网络提取用户体态参数；构建基于卷积神经网络的安全检测网络，所述安全检测网络接收输入的人体关节点序列、体态参数及机器人关节位置，实时输出交互过程中人和机器人之间的距离和接触状态，检测是否发生碰撞或存在潜在碰撞危险；响应发生碰撞或存在潜在碰撞危险，发送对应警示信息或发送对应操作指令至机器人。本发明可提高人机交互环境中的安全检测准确率，并保障安全检测的实时性。

本发明授权基于卷积神经网络的人-机器人交互安全检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的人-机器人交互安全检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集人-机器人交互环境的RGB-D图像及机器人关节位置；使用关节点检测算法从所述RGB-D图像中提取人体关节点序列，使用人体模型重建网络提取用户体态参数；构建基于卷积神经网络的安全检测网络，所述安全检测网络接收输入的人体关节点序列、用户体态参数及机器人关节位置，实时输出交互过程中人和机器人之间的距离和接触状态，检测是否发生碰撞或存在潜在碰撞危险；响应发生碰撞或存在潜在碰撞危险，发送对应警示信息或发送对应操作指令至机器人；其中，所述安全检测网络包括依序设置的特征提取模块、特征融合模块、输出优化模块及任务输出模块；所述特征融合模块输出人-机器人交互特征，包括最大池化子模块、平均池化子模块、卷积子模块及全连接层，处理流程具体为：所述最大池化子模块和平均池化子模块将用户体态参数特征作为输入数据，输出用户体态参数的最大特征及平均特征；将所述最大特征及平均特征拼接后经过卷积子模块获得体态权重系数；将机器人关节位置序列特征串联输入至若干全连接层，输出与人体关节点序列维度保持一致的机器人交互特征；将人体关节点序列特征乘上体态权重系数生成用户混合特征，再将用户混合特征减去机器人交互特征，生成人-机器人交互特征。

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