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！

龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种鲁棒高精度的机器人手术视觉任务执行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：CN120783136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511263986.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种鲁棒高精度的机器人手术视觉任务执行方法是由刘敏;王璨;丁仁杰;黄政文;姚钊设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种鲁棒高精度的机器人手术视觉任务执行方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种鲁棒高精度的机器人手术视觉任务执行方法，包括：对多媒体数据进行预处理；将Transformer模型与Shift方法结合，构建新型神经网络；将预处理的多媒体数据输入新型神经网络，基于得到的第一预测结果与对应的标注信息计算初步损失，并基于初步损失计算梯度；基于梯度生成自适应噪声，并将自适应噪声注入新型神经网络的模型参数；将预处理的多媒体数据输入增加自适应噪声的新型神经网络，基于得到的第二预测结果与对应的标注信息计算训练损失，根据训练损失训练新型神经网络，得到训练完成的神经网络模型；将待分析的多媒体数据输入至训练完成的神经网络模型，输出第三预测结果。

本发明授权一种鲁棒高精度的机器人手术视觉任务执行方法在权利要求书中公布了：1.一种鲁棒高精度的机器人手术视觉任务执行方法，其特征在于，包括： S1：获取机器人手术场景中的多媒体数据及对应的标注信息，并对多媒体数据进行预处理；执行动作识别任务时，标注信息为机器人手术动作标注；所述多媒体数据包括图像； S2：将Transformer模型与Shift方法结合，构建新型神经网络；将预处理的多媒体数据输入新型神经网络，基于得到的第一预测结果与对应的标注信息计算初步损失，并基于初步损失计算梯度；基于梯度生成自适应噪声，并将自适应噪声注入新型神经网络的模型参数； 新型神经网络的构建方法为：在Transformer模型的编码器的多层感知机中嵌入Shift操作模块； 将图像输入新型神经网络，经多层感知机输出的第一特征图记为，Shift操作模块的工作方式为： ； 其中，表示经Shift操作后多层感知机输出的第一特征图；表示图像的通道维度变量；表示第一索引；表示第二索引；表示第一通道组；表示第二通道组；表示第三通道组；表示第四通道组；表示图像的高；表示图像的宽； S3：将预处理的多媒体数据输入增加自适应噪声的新型神经网络，基于得到的第二预测结果与对应的标注信息计算训练损失，根据训练损失训练新型神经网络，得到训练完成的神经网络模型； S4：将待分析的多媒体数据输入至训练完成的神经网络模型，输出第三预测结果，执行动作识别任务时，第三预测结果为机器人手术动作。

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湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。