公开(公告)号：CN116012601A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310055827.1

申请日：2023-01-16

Applicant: 苏州大学

Inventor： 吕勇 ,  周宇 ,  迟文政 ,  余雷 ,  孙立宁 ,  曹东辉

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种YOLO_SR系统、用于扫地机器人的目标检测方法及装置，方法包括：步骤S1：获取扫地机器人实时捕捉的图像；步骤S2：将所述图像输入构建的YOLO_SR系统，通过所述YOLO_SR系统识别出图像中的各类目标障碍，以使扫地机器人规避各类目标障碍。本发明通过对YOLO_SR系统进行改进，不仅提高了扫地机器人的特征提取能力，还能提高多尺度目标物体的检测能力，实验证明本发明将YOLO_SR系统应用于扫地机器人上避障效果较好且通用性较强。

公开(公告)号：CN116012601B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202310055827.1

申请日：2023-01-16

Applicant: 苏州大学

Inventor： 吕勇 ,  周宇 ,  迟文政 ,  余雷 ,  孙立宁 ,  曹东辉

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种YOLO_SR系统、用于扫地机器人的目标检测方法及装置，方法包括：步骤S1：获取扫地机器人实时捕捉的图像；步骤S2：将所述图像输入构建的YOLO_SR系统，通过所述YOLO_SR系统识别出图像中的各类目标障碍，以使扫地机器人规避各类目标障碍。本发明通过对YOLO_SR系统进行改进，不仅提高了扫地机器人的特征提取能力，还能提高多尺度目标物体的检测能力，实验证明本发明将YOLO_SR系统应用于扫地机器人上避障效果较好且通用性较强。

公开(公告)号：CN117115592A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311099991.9

申请日：2023-08-29

Applicant: 苏州大学

Inventor： 吕勇 ,  许绪君 ,  田俊彦 ,  马宁 ,  迟文政 ,  孙立宁 ,  曹东辉

IPC: G06V10/774 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于可变形卷积的轻量化室内服务机器人目标识别方法，该方法的具体步骤为：步骤S1：获取待识别物体的图像数据集，划分为训练集和测试集；步骤S2：将所述训练集输入到YOLO_DCN模型中，进行训练，得到权重参数，其中，所述YOLO_DCN模型包括依次连接的骨干网络、颈部网络和头部网络，先对整体结构进行通道剪枝操作，然后将在骨干网络和颈部网络中加入多个C3_DCN模块和C2f模块，并在骨干网络与颈部网络之间加上多个CBAM注意力模块；步骤S3：将所述权重参数加载至所述YOLO_DCN模型中，针对待识别的图像，运行YOLO_DCN模型可以得到检测结果。本发明有效提升模型对多尺度目标、尤其是形变物体的检测性能，在保证模型高实时性的同时获得很高的检测精度。