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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利基于分类检测框架及行棋决策网络的人机对弈方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115888062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211683696.3，技术领域涉及：A63F3/02；该发明授权基于分类检测框架及行棋决策网络的人机对弈方法是由单飞宇;谢非;戴亮;郑鹏飞;刘畅;丁子扬;邬昆晓;王可瑞设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分类检测框架及行棋决策网络的人机对弈方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分类检测框架及行棋决策网络的人机对弈方法，包括：通过摄像头采集棋盘图像数据信息，将棋盘图像数据信息送入检测网络获取棋子坐标与类别信息；检测完毕后将象棋类别位置映射到二维规范虚拟棋盘，完成坐标系转换与可视化；将二维规范虚拟棋盘数据转化为fen码标准格式通过调用api接口送入搭建的决策网络获取行棋指令；获取行棋指令后，经过数据处理生成机械臂所需的坐标信息控制机械臂抓取棋子实现走棋。本发明为实现人机对弈提供解决方法，具有人机交互性强、检测精度高、行棋决策速度快、水平高、抗复杂环境干扰性强的优点。

本发明授权基于分类检测框架及行棋决策网络的人机对弈方法在权利要求书中公布了：1.基于分类检测框架及行棋决策网络的人机对弈方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过摄像头采集棋盘图像数据信息，对图像进行预处理后将图像送入训练好的检测网络分别获取棋子坐标与类别信息； S2：将获取的象棋位置与类别信息映射到二维规范虚拟棋盘，并完成坐标系转换与可视化； S3：将二维规范虚拟棋盘数据转化为fen码标准格式通过调用api接口送入搭建的具有多尺度及残差结构的策略价值网络获取行棋指令； S4：获取行棋指令后，经过数据处理生成机械臂所需的坐标信息，规划机械臂的运动路径控制机械臂抓取棋子实现走棋； 步骤S1具体包括如下步骤： A1：启动龙芯开启TCP通信获取摄像头采集的数据，并且一直显示刷新起到监控棋局的作用； A2：开启主控将TCP通信获取的图像数据通过canny边缘检测算法进行边缘处理； A3：将边缘处理过的图片送入霍夫圆检测模块，获取到棋子的中心点坐标，并且将检测到的棋子裁剪出来处理变成相同的尺寸通过窗口显示； A4：裁剪出来的棋子图片经过搭建的分类检测框架得到图像类别，然后将棋子的坐标信息与类别信息放进一个列表中； 步骤A4中分类检测框架及其模型构成如下： 模型采用keras深度学习框架，使用Sequential函数创建模型实例，第一部分首先是一个卷积层，通过设置参数padding填充边界保持图片尺寸大小不变，接着通过dropout函数将神经元失活置为0，再经过一个卷积层，通过设置参数padding填充边界保持图片尺寸大小不变，同样通过dropout函数将神经元失活置为0，再经过一个卷积层，通过设置参数padding填充边界保持图片尺寸大小不变，同样通过dropout函数将神经元失活置为0； 第二部分首先通过flatten函数将数据展平二维，接着通过一个全连接层，最后通过归一化指数函数softmax，优化器参数采用adam优化方法，损失函数是在交叉熵损失函数基础上进行的修改。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京师范大学，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区宁海路122号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。