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申请/专利权人：南京师范大学
摘要：本发明公开了一种基于Grasp‑CAD目标检测模型的抓取目标定位方法，通过引入CBAM注意力机制的C3模块和用于对FPN和PAN不同尺度的特征自适应特征缩放融合的AFRC模块的Grasp‑CAD目标检测模型处理图像数据，得到图像数据中目标物体的检测框的坐标；根据检测框的坐标，获得目标物体相对机械臂末端的位置。检测模型中采用引入CBAM注意力机制的C3模块，提升了对遮挡物检测的适应性及性能，模型特征提取能力强，对于遮挡目标能够检测出来，Neck模块自适应特征缩放融合AFRC模块提升检测速度，模型占用内存小，易于部署在机器人系统。
主权项：1.一种基于Grasp-CAD目标检测模型的抓取目标定位方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取目标检测的数据集；（2）根据获取的数据集训练Grasp-CAD目标检测模型；得到训练好的识别图像数据中目标物体平面坐标的Grasp-CAD目标检测模型；所述Grasp-CAD目标检测模型包括依次连接的骨干网络Backbone模块、颈部网络Neck模块和检测端Head模块，所述骨干网络Backbone模块包括引入CBAM注意力机制的C3模块用于特征提取，所述颈部网络Neck模块包括特征金字塔网络FPN和路径聚合网络PAN和自适应特征缩放融合AFRC模块，自适应特征缩放融合AFRC模块用于对特征金字塔网络FPN和路径聚合网络PAN不同尺度的特征进行缩放和自适应特征融合；（3）实时获取抓取环境的图像数据；（4）根据获取的图像数据，通过训练好的Grasp-CAD目标检测模型处理，得到图像数据中抓取目标的检测框的坐标；（5）对检测框的坐标进行坐标系转换，获得抓取目标相对抓取机械臂末端的位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京师范大学 一种基于Grasp-CAD目标检测模型的抓取目标定位方法
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