公开(公告)号：CN107239790A

公开(公告)日：2017-10-10

申请号：CN201710324898.1

申请日：2017-05-10

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 朱齐丹 ,  张思雨 ,  张智 ,  姚一鸣

IPC: G06K9/62 ,  G06T7/70 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06K9/6273 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/08 ,  G06T7/70 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20084

Abstract: 本发明设计了一种基于深度学习的实时性好、准确率高的服务机器人目标检测与定位方法，包括系统设计、数据集的设计、卷积神经网络的结构设计以及测试方法设计。具体包括：提出了一种基于区域提取网络的算法；提出了一种不需要人工提取特征，完全由深度学习网络模型从底层到高层、自动地提取特征的方法；提出了一种提取到的特征并非特定的某一种而是诸如颜色、形状等特征的组合的方法；提出了一种同时完成目标检测与定位两项任务的方法，该方法节省分步处理产生的时间消耗，极大地提高实时性。本发明实现了服务机器人的目标检测与定位功能，且整个系统占用空间小、可移植性强，可广泛应用于家庭、办公室等多种复杂环境下的目标识别中。

公开(公告)号：CN107092926A

公开(公告)日：2017-08-25

申请号：CN201710202158.0

申请日：2017-03-30

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 朱齐丹 ,  张思雨 ,  张智 ,  姚一鸣

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6256 ,  G06K9/6277

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的服务机器人物体识别算法，步骤一：采集服务机器人待识别物体的图像并制作包含训练集和验证集的图像数据集；步骤二：设计卷积神经网络结构，在深度学习框架下进行训练得到物体识别模型；步骤三：利用物体识别模型进行测试，实现室内复杂环境下的物体识别，服务机器人能够根据摄像头捕捉到的图像确定目标物体的类别，完成物体识别。本发明能实现服务机器人在复杂室内环境下的物体识别功能，实时性好、准确率高。