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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于深度学习的物品间任务关系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：CN119580040B 。

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：202411698248.X，技术领域涉及：G06V10/778；该发明授权基于深度学习的物品间任务关系检测方法是由王中立;路家轲;郭士杰设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的物品间任务关系检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器人认知技术领域，具体是一种基于深度学习的物品间任务关系检测方法。采用的任务关系检测模型包括预训练特征提取网络、RPN网络、EMA注意力模块、三特征融合模块和推理模块；预训练特征提取网络对输入图像进行特征提取，RPN网络生成对象的候选框，由候选框得到共享子图；将对象的候选框和共享子图分别通过感兴趣区域池化操作，得到对象特征和子图特征；将任务关系对应的两个对象特征和一个子图特征分别经过EMA注意力模块进行特征提取，得到主体对象特征、关系特征和客体对象特征；主体对象特征、关系特征和客体对象特征输入到三特征融合模块中进行融合，得到融合后的关系特征；主体对象特征、客体对象特征和融合后的关系特征经过推理模块的任务关系推理，得到预测的任务关系；将主体、客体对象特征经过推理模块的类别推理，得到对象的预测类别。该方法能够有效检测物品之间存在的潜在任务关系，用于指导机器人的任务操作。

本发明授权基于深度学习的物品间任务关系检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的物品间任务关系检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 第一步：构建由若干张图像组成的数据集，每张图像中至少包含两种对象并进行标注，对象之间的任务关系以三元组形式进行结构化； 第二步：构建任务关系检测模型，包括预训练特征提取网络、RPN网络、EMA注意力模块、三特征融合模块和推理模块； 预训练特征提取网络对输入图像进行特征提取，RPN网络生成对象的候选框，由候选框得到共享子图；将对象的候选框和共享子图分别通过感兴趣区域池化操作，得到对象特征和子图特征；将任务关系对应的两个对象特征和一个子图特征分别经过三个参数共享的EMA注意力模块进行特征提取，得到主体对象特征X、关系特征Z和客体对象特征Y；主体对象特征X、关系特征Z和客体对象特征Y输入到三特征融合模块中进行融合，得到融合后的关系特征；主体对象特征X、客体对象特征Y和融合后的关系特征经过推理模块的任务关系推理，得到预测的任务关系；主体对象特征X和客体对象特征Y经过推理模块的类别推理，得到对象的预测类别； 三特征融合模块的特征融合过程表示为： 12345式中，W表示融合后的关系特征，M1、M2、M3和M4均表示中间特征，MS表示MS‑CAM模块，表示逐元素相加操作； 第三步：对任务关系检测模型进行训练，将训练后的任务关系检测模型用于物品之间的任务关系检测。

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