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龙图腾网恭喜国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种基于YOLO算法的自动化实验室的视觉定位方法及系统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：CN119991784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510483993.0，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于YOLO算法的自动化实验室的视觉定位方法及系统是由刘慧鑫;张江龙;赖永华;王国彬;连鸿松;吴达;郑东升设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLO算法的自动化实验室的视觉定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及神经网络的图像分析技术领域，公开了一种基于YOLO算法的自动化实验室的视觉定位方法及系统，包括：首先，利用宏观和局部视野信息进行精确的环境定位，提高了目标识别的准确性。其次，通过动态视野调整和补充图像数据采集，确保了即使在目标被部分遮挡或视野受限的情况下，机器人依然能够完成目标识别与抓取任务。采用YOLO算法进行目标识别，有效提升了识别速度与精度，并通过多次迭代优化识别结果，从而确保了抓取任务的成功率。整体而言，本发明能够显著提高抓取机器人的工作效率和适应性，减少环境干扰带来的影响，具有较高的实用价值和广泛的应用前景。

本发明授权一种基于YOLO算法的自动化实验室的视觉定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLO算法的自动化实验室的视觉定位方法，其特征在于，包括： 通过视觉传感器，采集目标区域的初始图像数据，对抓取机器人进行视野定位； 对所述初始图像数据进行目标识别，得到第一次的识别结果，并根据第一次的识别结果进行目标抓取； 在第一次的识别结果不存在目标对象时，根据第一次的识别结果进行视野调整，并采集所述目标区域的补充图像数据； 利用所述补充图像数据，再次进行目标识别，得到第二次的识别结果，并根据第二次的识别结果进行目标抓取； 所述目标识别包括，利用训练好的YOLO算法对局部视野信息进行识别； 对所述YOLO算法输入抓取目标和第一帧画面，得到第一次的识别结果； 所述第一次的识别结果包括，图像中第i个目标对象识别为抓取目标的置信度zi；预设两个阈值p1和p2，若p1zi，则判断第i个目标对象识别为抓取目标；若p2≤zi≤p1，则判断第i个目标对象识别为待确认对象；若zip2，则判断第i个目标对象识别为不可抓取目标； 当识别结果中所述抓取目标的数量达到需求时，则直接进行抓取；当识别结果中所述抓取目标的数量未达到需求时，对所述抓取机器人进行视野调整； 所述第二次的识别结果包括，对YOLO算法输入补充图像数据和第一帧画面，得到针对于每个所述目标对象的输出结果，将所述输出结果与所述抓取目标进行对比，得到最终的识别结果； 再次进行目标识别时，设输入的图像序列F＝[f1，f2，...，fn]，在F中任选m个图像，组成M＝[M1，M2，...，Mm]； 利用YOLO算法识别M1中第i个目标对象的分类，若分类结果为不可抓取目标，则在F中，对第i个目标对象标记为不可抓取目标，在识别过程中停止第i个目标对象的识别；若分类结果为抓取目标，则在F中，对第i个目标对象标记为抓取目标，在识别过程中停止第i个目标对象的识别；若分类结果为待确认对象，则继续对第i个目标对象的识别； 完成对M1的识别后，对M2进行识别，依次类推，直到Mm完成识别； 完成m次的识别后未被识别到的图像仅包括待确认对象，针对第j个待确认对象，获取在M中每个图像关于抓取目标的置信度；获取置信度高于g倍平均值的k个图像，设任意一个图像为Mh，则Mh-1和Mh+1为采集区间的两端； 在F中将Mh-1和Mh+1进行对应，得到的图像与Mh-1和Mh+1对应的fe和fu； 利用fe和fu之间的像序列，重新选择m个图像执行识别，直至达到最大迭代次数或置信度不再提升为止，输出所有标记为抓取目标的识别结果； 其中，Mm表示图像M中，第m个图像；fn表示图像F中，第n个图像；h表示M中，图像的索引；e、u表示F中，不同图像的索引。

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