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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于图像和点云结合的货箱识别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：CN115661064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211287435.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像和点云结合的货箱识别方法是由苏铁明;李鹏博;梁琛;徐志祥;王宣平;高航设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像和点云结合的货箱识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图像和点云结合的货箱识别方法，包括：利用深度相机采集货箱图片和点云，并对采集的货箱图片进行处理，形成训练集；基于深度学习网络MaskR‑CNN对训练集中的图片进行训练，得到权重；设置好相机与工控机IPC之间的通信接口，连接相机，利用得到的权重，预测在工作中输入的新的货箱图片，得到每个货箱的掩码，输出掩码的像素坐标；根据像素坐标，计算点云中对应的点的索引范围；根据索引范围，对点云进行区域生长分割，并根据点云分割结果判断是否破损严重。本发明可以为完好货箱和破损严重货箱进行不同方式抓取和后续处理提供重要依据，这种方法可以有效的应对类似冷链集装箱中存在一定的破损货箱的识别拆垛。

本发明授权一种基于图像和点云结合的货箱识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像和点云结合的货箱识别方法，其特征在于，包括： 利用深度相机采集货箱图片，并对采集的货箱图片进行处理，形成训练集； 基于深度学习网络Mask R‑CNN对训练集中的图片进行训练，得到权重； 设置好相机与工控机IPC之间的通信接口，连接相机，利用得到的权重，预测在工作中输入的新的货箱图片，得到每个货箱的掩码，输出掩码的像素坐标； 根据像素坐标，计算点云中对应的点的索引范围； 根据索引范围，对点云进行区域生长分割，并根据点云分割结果判断是否破损严重，包括： 根据曲率对点云排序； 将曲率最小值点添加到种子集，利用k维树搜索临近点计算与种子点法线角度差； 若该差值小于平滑阈值且该点曲率小于曲率阈值，则加入种子集，认为与种子点为一类；否则继续搜索临近点； 重复以上步骤直至遍历完所有点； 如果区域生长结果中聚类个数为1或聚类个数大于1但是聚类点数第一的类远超过剩下的类之和，出现这两种其中之一说明该货箱完整，可以抓取；否则认为该掩码对应的货箱破损情况严重，无法抓取。

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大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市高新园区凌工路2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”。

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