青岛冠成软件有限公司何昌伟获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛冠成软件有限公司申请的专利一种基于深度学习的机器人视觉识别决策控制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：CN120244983B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510597897.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于深度学习的机器人视觉识别决策控制方法是由何昌伟;宁家川;褚风波设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的机器人视觉识别决策控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的机器人视觉识别决策控制方法，涉及控制系统技术领域。包括依据输入指令和实时视觉图像构建思维决策树，获取以中层叶节点为主体与顶端叶节点之间的线性关系，用于实现对当前视觉特征与任务意图之间的关联。本发明通过构建多层次的思维决策树结构，结合多模态特征融合与深度学习引擎，实现了多源异构数据的深度融合与统一表征，并通过构建融合搜索引擎和语义对齐机制，将文本指令与视觉图像等不同模态信息有效整合，实现对任务意图的准确解析与环境感知的协同处理以及提升了服务机器人对复杂任务的实时响应与决策准确性。
本发明授权一种基于深度学习的机器人视觉识别决策控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的机器人视觉识别决策控制方法，其特征在于，包括： 依据输入指令和实时视觉图像构建思维决策树，思维决策树的躯干部位为集成化互联大数据与深度学习搜索引擎的结构表征主体，思维决策树各叶节点代表特定决策逻辑节点，并可划分为三类功能模块，顶层叶节点对应任务目标解析层，负责语义分解与意图识别，中层叶节点构成实时视觉图像的特征向量理解层，底层叶节点形成动作生成层，完成行为序列的规划与执行； 获取以中层叶节点为主体与顶端叶节点之间的线性关系，用于实现对当前视觉特征与任务意图之间的关联，确保能够根据实时图像内容正确推断任务语义目标； 依据线性关系获取对应底层叶节点的内容； 依据决策目标的属性特征和输入指令内容，为各底层叶节点构建相应的决策调整建议，用于动态优化行为生成策略，提高在复杂环境下的适应性。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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