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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；所述对机器人的锚框进行得分计算并排序，包括结合目标检测分类置信度和定位质量进行分类计算，所述得分计算的公式为： ，其中，为分类置信度,为定位质量,是基本线性组合，是调节因子，增加非线性权重，是分类得分的公式；所述对机器人的锚框进行得分计算并排序，包括利用优化的非极大值抑制方法对锚框得分进行排序，所述排序的公式为： ，其中为优化的非极大值抑制方法，为分类得分，为定位质量；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；所述利用动态软标签分配策略对模型训练进行优化，包括以下步骤：A1.筛选出得分最高的锚框，获取给定候选框和目标候选框；A2.计算给定候选框和目标候选框的定位质量，公式为： ，其中，为候选框，为目标框，为定位质量,表示候选框和目标框的交集面积，表示候选框和目标框的并集面积；A3.计算候选框与所有目标框的定位质量，对定位质量进行归一化处理，获取目标框集合，将候选框与目标框集合进行分布概率计算，所述分布概率的公式为： ，其中，为候选框分配给目标框的分布概率，是目标框的总个数，为定位质量，为离散的随机变量，表示候选框分配到的目标框的索引，表示具体的目标框的索引；A4.利用分布概率计算分类损失和回归损失，利用分类损失和回归损失对模型进行优化；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。

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