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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于改进Cascade R-CNN的多物体抓取预测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：CN115690232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211444330.0，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种基于改进Cascade R-CNN的多物体抓取预测方法是由姜杨;赵峰禹;赵彬设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Cascade R-CNN的多物体抓取预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进CascadeR‑CNN的多物体抓取预测方法，包括步骤1：将摄像头固定在机械臂末端进行手眼标定和摄像头内参标定；步骤2：通过摄像头拍摄包含多种物品的图像，构成原始图像数据集，为原始图像绘制抓取框并进行扩充处理，获得多目标抓取图像数据集；步骤3：构建改进CascadeR‑CNN网络，并利用多目标抓取图像数据集对网络进行训练；步骤4：通过摄像头获取RGB图像，并输入到改进CascadeR‑CNN网络中进而预测图像中每个物品的可行抓取框；步骤5：机械臂根据预测的可行抓取框，确定物品位置并进行抓取。本发明方法可在多物体场景下快速而准确的得到每个物体的抓取位姿，从而实现对未知物体的高准确度抓取。

本发明授权一种基于改进Cascade R-CNN的多物体抓取预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进CascadeR-CNN的多物体抓取预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：将摄像头固定在机械臂末端进行手眼标定和摄像头内参标定； 步骤2：通过摄像头拍摄包含多种物品的图像，构成原始图像数据集，为原始图像绘制抓取框并进行扩充处理，获得多目标抓取图像数据集； 步骤3：构建改进CascadeR-CNN网络，并利用多目标抓取图像数据集对网络进行训练； 步骤4：通过摄像头获取RGB图像，并输入到改进CascadeR-CNN网络中进而预测图像中每个物品的可行抓取框； 步骤5：机械臂根据预测的可行抓取框，确定物品位置并进行抓取； 所述步骤3中的改进CascadeR-CNN网络包括：ResFPNet特征提取网络、区域建议网络和级联检测网络；所述ResFPNet特征提取网络用于对输入的RGB图像进行特征提取，生成多尺度融合的特征图；多尺度融合的特征图输入到所述区域建议网络中生成候选抓取框；候选抓取框投影到多尺度融合特征图上输入到级联检测网络中；级联检测网络用于进行角度分类预测以及候选抓取框的预测，最终提取出最优检测抓取框； ResFPNet特征提取网络在ResNeXt网络的基础上增加了带有空洞卷积的空间金字塔池化模块，在进行特征融合过程中使用带有空洞卷积的空间金字塔池化模块对浅层特征图进行上采样，再与上采样前的深层特征图融合； 所述级联检测网络包括三个检测器，每个支路的检测器中均包含：池化层、全连接层和卷积层，池化层用于将特征图处理为固定大小，全连接层用于进行角度分类预测，卷积层用于进行候选抓取框预测，前一检测器的卷积层输出的候选抓取框投影到多尺度融合特征图上再输入到后一检测器中进行角度分类预测和候选抓取框预测。

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