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申请/专利权人：山东捷瑞数字科技股份有限公司
摘要：本发明涉及机器人技术领域，尤其是涉及一种基于锚框得分优化的机器人密集检测方法及系统，包括S1.获取机器人不同运行状态下的图像信息作为机器人数据集；S2.基于网络模型构建密集目标检测模型，所述构建密集目标检测模型包括将网络模型的主干和颈部由基本构造卷积替换为大核深度卷积；S3.利用密集目标检测模型对数据集处理生成机器人的锚框，对机器人的锚框进行得分计算并排序；S4.利用得分最高的锚框对密集目标检测模型进行训练，利用动态软标签分配策略对模型训练进行优化，本发明设计了一种特征提取方案和锚框得分计算方法，在不丢失机器人特征的同时，提升模型的运行速度和准确性。
主权项：1.一种基于锚框得分优化的机器人密集检测方法，其特征在于，包括：S1.获取机器人不同运行状态下的图像信息作为机器人数据集，对所述数据集进行框选标定并设置状态类别标签，对所述数据集划分为训练集和测试集，并对数据集进行预处理；S2.基于网络模型构建密集目标检测模型，所述网络模型的backbone主干网络为CSPDarkNet深度残差网络模型，所述构建密集目标检测模型，包括将网络模型的主干和颈部由基本构造卷积替换为大核深度卷积，减少网络模型的基本构造块数量，增加网络模型的模型宽度，减少网络模型的网络深度；S3.利用密集目标检测模型对数据集处理生成机器人的锚框，对机器人的锚框进行得分计算并排序，筛选出得分最高的锚框并作为对机器人进行检测的框选输出；S4.利用得分最高的锚框对密集目标检测模型进行训练，利用动态软标签分配策略对模型训练进行优化，加速模型收敛，得到机器人的状态标签；S5.利用训练好的密集目标检测模型对机器人进行实时检测和框选，得到机器人运行的实时状态信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东捷瑞数字科技股份有限公司 一种基于锚框得分优化的机器人密集检测方法及系统
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