一种作业机器人屏面柜目标检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种作业机器人屏面柜目标检测方法及系统，包括：对屏面柜图像进行预处理；构建双向网络，双向网络基于包括屏面柜目标形状损失和屏面柜目标位置损失的损失函数进行训练；采用第一分支对预处理后的屏面柜图像依次进行特征图的提取，采用第二分支对预处理后的屏面柜图像进行三层步幅为二的卷积操作，得到1/8特征图；将第一分支的1/8特征图与第二分支的1/8特征图进行第一特征融合，将得到的融合1/8特征图与1/32特征图进行第二特征融合，得到待识别特征图，根据待识别特征图得到屏面柜目标的检测结果。避免图像中伪影或噪声的干扰，降低目标探测误差，具备较强的抗干扰能力和较高的识别准确率。和较高的识别准确率。和较高的识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种作业机器人屏面柜目标检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像分割与目标探测
，特别是涉及一种作业机器人屏面柜目标检测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]图像分割是一种依据灰度分布和组织对比度等成像特性，将整幅图像分为若干个互相独立的局部区域的技术。这种技术可用于作业机器人作业区域图像的理解分析、作业目标的探测定位及其形态特征的测量评估等任务。基于此提出有大量的图像分割算法。这些算法依据图像评估策略的不同，可粗略分为无监督和有监督的分割算法。
[0004]无监督分割算法通常根据图像固有的成像特性(如灰度分布或组织对比度等)执行目标区域与无关背景的分辨，从而实现兴趣区域的准确探测与提取。这类算法通常具有操作简单、耗时少的特点，能够有效处理高质量的图像；
[0005]但是，该方法易受图像中的各种伪影或噪声的影响，从而难以从具有严重成像伪影、噪声或较弱组织对比度等现象的图像中准确探测兴趣目标。
[0006]此外，这类本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种作业机器人屏面柜目标检测方法，其特征在于，包括：对获取的屏面柜图像进行点线面、颜色空间和几何梯度的特征提取后，与屏面柜图像进行拼接，得到预处理后的屏面柜图像；构建包括第一分支和第二分支的双向网络，所述双向网络基于设计的损失函数进行训练，所述损失函数包括屏面柜目标形状损失和屏面柜目标位置损失；采用第一分支对预处理后的屏面柜图像依次进行1/4、1/8、1/16、1/32特征图的提取，采用第二分支对预处理后的屏面柜图像进行三层步幅为二的卷积操作，得到1/8特征图；将第一分支的1/8特征图与第二分支的1/8特征图进行第一特征融合，将得到的融合1/8特征图与1/32特征图进行第二特征融合，得到待识别特征图，根据待识别特征图得到屏面柜目标的检测结果。2.如权利要求1所述的一种作业机器人屏面柜目标检测方法，其特征在于，所述屏面柜目标形状损失L
s
为：L
s
＝∑(Var[X
h
]+Var[Y
v
])其中，Var[X
h
]为所有屏面柜目标水平方向的检测方差，var[Y
v
]为所有屏面柜目标垂直方向的检测方差，X
h
为所有屏面柜目标水平中心坐标的集合，Y
v
为所有屏面柜目标垂直中心坐标的集合。3.如权利要求1所述的一种作业机器人屏面柜目标检测方法，其特征在于，所述屏面柜目标位置损失函数L
γ
：L
γ
＝‖c
s
‑
c
b
‖2其中，c
s
和c
b
分别为分割结果和检测结果的区域面积。4.如权利要求1所述的一种作业机器人屏面柜目标检测方法，其特征在于，所述第一特征融合的过程包括：将第一分支的1/8特征图与第二分支的1/8特征图分别经过卷积层、归一化层和ReLU激活函数后，完成拼接，然后再经1*1卷积层的通道调整和ReLU激活函数，得到融合1/8特征图。5.如权利要求1所述的一种作业机器人...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾昭鑫，王振利，张峰，王万国，张斌，孙志周，李慧，王进良，邱玲，王海磊，白金辉，
申请(专利权)人：国网智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：