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龙图腾网恭喜上海师范大学申请的专利一种基于轻量网络的智能仓储物件识别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：CN113505629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202110359606.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于轻量网络的智能仓储物件识别装置是由安康;陆叶斌;苗田恬;上官倩芡;方祖华设计研发完成，并于2021-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量网络的智能仓储物件识别装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量网络的智能仓储物件识别装置，包括一用于放置待识别件的转盘，转盘与转盘驱动装置连接，在转盘驱动装置的驱动下可水平旋转；围绕转盘布置有两个以上视野中心对准转盘中心的图像采集设备，图像采集设备布置在所述转盘的不同方位上且其与转盘间的高度差不同；图像采集设备、转盘驱动装置分别与中央处理单元连接，中央处理器通过图像采集设备获取待识别件的图片，而后将其输入训练好的Densenet改进模型中，训练好的Densenet改进模型输出目标类别。本发明的装置，识别效率高、数据处理量小且识别精度高，极具应用前景。

本发明授权一种基于轻量网络的智能仓储物件识别装置在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量网络的智能仓储物件识别装置，其特征在于，包括一用于放置待识别件的转盘，所述转盘与转盘驱动装置连接，在转盘驱动装置的驱动下可水平旋转；围绕所述转盘布置有两个以上视野中心对准转盘中心的图像采集设备，所述图像采集设备布置在所述转盘的不同方位上且其与转盘间的高度差不同；所述图像采集设备、转盘驱动装置分别与中央处理单元连接，所述中央处理器通过图像采集设备获取待识别件的图片，而后将其输入训练好的Densenet改进模型中，训练好的Densenet改进模型输出目标类别；所述Densenet改进模型相比于Densenet模型的改进之处在于，网块中的BackBone包括ChannelSplit、第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第一深度分离卷积层、第二深度分离卷积层、Concat、ChannelShuffle，其中ChannelSplit、第一卷积层、第一深度分离卷积层、第二卷积层、Concat、ChannelShuffle依次连接，第二深度分离卷积层、第三卷积层与第一卷积层、第一深度分离卷积层、第二卷积层并联，第二深度分离卷积层与ChannelSplit连接，第三卷积层与Concat连接；装置在数据采集过程中，在内部以转盘中心为原点建立笛卡尔坐标系，当物体放置转盘中心位置开始采集图像后，计算相机相对物体的视角的实时空间极坐标描述，用以描述不同角度摄像单元的空间位姿，从而在获取的物体图像数据中标注基于空间极坐标表示的观察视角信息，包括识别角度与距离参数，增加后续识别过程的效率和准确性；所述中央处理器运行如下程序进行数据增强：1待识别件安放在转盘的中心后，中央处理单元开启转盘驱动装置及所有的图像采集设备，转盘驱动装置驱动转盘水平旋转，图像采集设备定时对待识别件进行图像采集，在图像采集设备进行图像采集的同时中央处理单元将记录图像采集设备的观察视角信息，并将采集的图像与观察视角信息数据信息进行映射构成数据集，第n个图像采集设备第t时刻观察视角信息Gtn的表达式具体如下： 其中，rn为第n个图像采集设备与转盘中心连线的距离，θn为第n个图像采集设备与转盘所在水平面的夹角，为第t时刻第n个图像采集设备的水平面投影与x轴的夹角，为初始时刻第n个图像采集设备的水平面投影与x轴的夹角，x轴为以转盘中心为原点、以转盘所在水平面为x轴、y轴所在面所建立的坐标系中的x轴，V表示转盘的旋转速度；2对数据集中的图像采集设备观察视角信息数据进行增强处理，增强后的第n个图像采集设备第t时刻的观察视角信息Htn的表达式具体如下： 其中，为增强后的数据相比于第n个图像采集设备第t时刻的观察视角信息的旋转角度，[dx,dy]分别表示增强后的数据相比于第n个图像采集设备第t时刻的观察视角信息x、y轴方向上的平移分量。

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