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龍圖騰網恭喜上海師范大學申請的專利一種基于輕量網絡的智能倉儲物件識別裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113505629B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110359606.4，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權一種基于輕量網絡的智能倉儲物件識別裝置是由安康;陸葉斌;苗田恬;上官倩芡;方祖華設計研發完成，并于2021-04-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于輕量網絡的智能倉儲物件識別裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于輕量網絡的智能倉儲物件識別裝置，包括一用于放置待識別件的轉盤，轉盤與轉盤驅動裝置連接，在轉盤驅動裝置的驅動下可水平旋轉；圍繞轉盤布置有兩個以上視野中心對準轉盤中心的圖像采集設備，圖像采集設備布置在所述轉盤的不同方位上且其與轉盤間的高度差不同；圖像采集設備、轉盤驅動裝置分別與中央處理單元連接，中央處理器通過圖像采集設備獲取待識別件的圖片，而后將其輸入訓練好的Densenet改進模型中，訓練好的Densenet改進模型輸出目標類別。本發明的裝置，識別效率高、數據處理量小且識別精度高，極具應用前景。

本發明授權一種基于輕量網絡的智能倉儲物件識別裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于輕量網絡的智能倉儲物件識別裝置，其特征在于，包括一用于放置待識別件的轉盤，所述轉盤與轉盤驅動裝置連接，在轉盤驅動裝置的驅動下可水平旋轉；圍繞所述轉盤布置有兩個以上視野中心對準轉盤中心的圖像采集設備，所述圖像采集設備布置在所述轉盤的不同方位上且其與轉盤間的高度差不同；所述圖像采集設備、轉盤驅動裝置分別與中央處理單元連接，所述中央處理器通過圖像采集設備獲取待識別件的圖片，而后將其輸入訓練好的Densenet改進模型中，訓練好的Densenet改進模型輸出目標類別；所述Densenet改進模型相比于Densenet模型的改進之處在于，網塊中的BackBone包括ChannelSplit、第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層、第一深度分離卷積層、第二深度分離卷積層、Concat、ChannelShuffle，其中ChannelSplit、第一卷積層、第一深度分離卷積層、第二卷積層、Concat、ChannelShuffle依次連接，第二深度分離卷積層、第三卷積層與第一卷積層、第一深度分離卷積層、第二卷積層并聯，第二深度分離卷積層與ChannelSplit連接，第三卷積層與Concat連接；裝置在數據采集過程中，在內部以轉盤中心為原點建立笛卡爾坐標系，當物體放置轉盤中心位置開始采集圖像后，計算相機相對物體的視角的實時空間極坐標描述，用以描述不同角度攝像單元的空間位姿，從而在獲取的物體圖像數據中標注基于空間極坐標表示的觀察視角信息，包括識別角度與距離參數，增加后續識別過程的效率和準確性；所述中央處理器運行如下程序進行數據增強：1待識別件安放在轉盤的中心后，中央處理單元開啟轉盤驅動裝置及所有的圖像采集設備，轉盤驅動裝置驅動轉盤水平旋轉，圖像采集設備定時對待識別件進行圖像采集，在圖像采集設備進行圖像采集的同時中央處理單元將記錄圖像采集設備的觀察視角信息，并將采集的圖像與觀察視角信息數據信息進行映射構成數據集，第n個圖像采集設備第t時刻觀察視角信息Gtn的表達式具體如下： 其中，rn為第n個圖像采集設備與轉盤中心連線的距離，θn為第n個圖像采集設備與轉盤所在水平面的夾角，為第t時刻第n個圖像采集設備的水平面投影與x軸的夾角，為初始時刻第n個圖像采集設備的水平面投影與x軸的夾角，x軸為以轉盤中心為原點、以轉盤所在水平面為x軸、y軸所在面所建立的坐標系中的x軸，V表示轉盤的旋轉速度；2對數據集中的圖像采集設備觀察視角信息數據進行增強處理，增強后的第n個圖像采集設備第t時刻的觀察視角信息Htn的表達式具體如下： 其中，為增強后的數據相比于第n個圖像采集設備第t時刻的觀察視角信息的旋轉角度，[dx,dy]分別表示增強后的數據相比于第n個圖像采集設備第t時刻的觀察視角信息x、y軸方向上的平移分量。

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