买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种基于Transformer的区域预估与多层级特征融合抓取检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：CN116486219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310318396.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于Transformer的区域预估与多层级特征融合抓取检测方法是由王勇;李邑灵;安春艳;袁鑫林设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的区域预估与多层级特征融合抓取检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer的区域预估与多层级特征融合抓取检测方法，涉及机器人技术领域。本发明步骤如下：RGB图像通过2D目标检测器的检测把需要进行抓取检测的目标区域框选中，与同一物体的深度图像进行组合成四通道的图片作为输入；四通道的输入经过PatchPartition模块分割成多块不重叠的patch,每个patch被看做是token，表示原始输入像素的级联。本发明采用Transformer架构，利用Transformer架构的编码器和解码器结构来编码解码抓取检测图像，使得模型具有优秀的全局特征关联与建模能力，具有更强的特征表达能力与泛化能力；并为了增强模型的迁移泛化能力以及丰富并保留更多的细粒度特征，采用了区域预估和多层级特征融合来增强模型抓取性能。

本发明授权一种基于Transformer的区域预估与多层级特征融合抓取检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的区域预估与多层级特征融合抓取检测方法，其特征在于，步骤如下： RGB图像通过2D目标检测器的检测把需要进行抓取检测的目标区域框选中，与同一物体的深度图像进行组合成四通道的图片作为输入； 四通道的输入经过PatchPartition模块分割成多块不重叠的patch,每个patch被看做是token，表示原始输入像素的级联； 将固定位置编码嵌入到每个token后传入编码器Encoder模块； 在编码器Encoder中，LinearEmbedding层把每个token转化为C维的嵌入向量，接着经过patchmerging+TransformerBlock模组对token数量改变； 通过解码器Decoder执行与Patchmerging相反的操作，通过patchExpanding+TransformerBlock模组对改变数量的token进行恢复； 通过多层级特征融合网络对Encoder收集的各层级输出特征进行融合； 生成与检测图像大小相同的像素热图预测抓取位置。

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重庆理工大学，其通讯地址为：400054 重庆市巴南区红光大道69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”。