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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明提供了一种基于光学图像的托盘检测及位姿计算方法，属于托盘检测技术领域，该方法包括利用KCF目标跟踪算法对传感器图像进行半自动标注；对经标注后的传感器图像进行预处理，并利用经预处理后的传感器图像对基于神经网络的自适应聚焦算法模型进行训练；利用经训练后的自适应聚焦算法模型对传感器图像进行特征提取、托盘朝向的分类以及托盘在传感器图像中的位置回归处理，得到托盘在传感器图像中的大小及位置；基于传感器图像到真实世界的映射关系，利用MLP多层感知机技术得到托盘检测结果到真实世界托盘位姿的映射关系，本发明解决了现有的托盘检测算法复杂以及基于二维图像难以获取托盘准确位姿的问题。

主权项：1.一种基于光学图像的托盘检测及位姿计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取传感器图像，并根据KCF目标跟踪算法对其进行半自动标注；S2、对经标注后的传感器图像进行预处理，并利用经预处理后的传感器图像对基于神经网络的自适应聚焦算法模型进行训练；S3、利用经训练后的自适应聚焦算法模型对传感器图像进行特征提取、托盘朝向的分类以及托盘在传感器图像中的位置回归处理，得到托盘在传感器图像中的大小及位置，其中，所述托盘在传感器图像中的大小及位置为托盘框选区域；S4、根据托盘在传感器图像中的大小及位置，通过MLP模型映射得到托盘在真实世界的位置和偏向角，根据托盘朝向的分类和托盘的偏向角，完成托盘位姿的计算；其中，所述自适应聚焦算法模型包括第一优化目标网络和第二优化目标网络，所述第一优化目标网络用于提取传感器图像中的托盘粗区域；所述第二优化目标网络用于根据经聚焦操作后的托盘粗区域，确定托盘精确区域；第一优化目标网络包括轻量化双路卷积模块，轻量化双路卷积模块包括双路卷积单元、通道拼接单元和通道重排单元，双路卷积单元用于将输入特征图进行卷积操作，卷积操作分为双路进行，一条链路首先对输入特征图进行3×3分组卷积操作，其次进行1×1标准卷积操作；另一条链路相反，首先对输入特征图进行1×1标准卷积操作，其次进行3×3分组卷积操作，其中设计了通道控制因子k，用于控制双路卷积操作的通道占比；通道拼接单元用于将双路卷积操作得到的两组特征图进行拼接操作；通道重排单元用于将拼接得到的特征图组进行通道间的重新排列，得到输出特征图；第二优化目标网络包括优化预测特征融合模块，优化预测特征融合模块包括预测特征图提取模块、多尺度融合模块和解耦预测模块，预测特征图提取模块用于根据经聚焦后的托盘粗区域，在神经网络结构中提取三个不同尺度的预测特征图；多尺度融合模块用于对相邻尺度的两个预测特征图，利用MF特征融合模块进行不同尺度和比例的特征融合处理，得到两个预测特征图，分别为预测特征图x和预测特征图y，并对所述两个预测特征图进行MF特征融合，得到一个预测特征图z；解耦预测模块用于对得到的三个预测特征图x，y，z分别进行解耦预测，并将解耦预测结果进行拼接，确定托盘精确区域。

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