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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种基于Transformer的抓取位姿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：CN116894988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202311078801.5，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种基于Transformer的抓取位姿检测方法是由徐向荣;张卉;俞青松;刘胤真;蒲泉成;郜菊设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的抓取位姿检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer的抓取位姿检测方法，属于机器人识别技术领域，包括：将获取的输入图像送入编码器进行特征提取，输出特征图，编码器包含多个Swin转换模块；第一解码器对特征图进行上采样和特征融合；第二解码器对特征图进行解码，输出抓取质量分数图、宽度图和角度图；构建基于Transformer的抓取位姿检测模型；构建损失函数，将抓取姿态预测作为回归问题，通过最小化预测抓取图和真实抓取图之间的距离，训练和优化抓取位姿检测模型，直到抓取位姿检测模型训练收敛，最终获得基于Transformer的抓取位姿检测模型；利用获得的基于Transformer的抓取位姿检测模型进行抓取位姿检测。针对现有的抓取精度低的问题，本发明通过Transformer和卷积神经网络的组合，提高抓取检测的精度。

本发明授权一种基于Transformer的抓取位姿检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的抓取位姿检测方法，包括： 获取输入图像； 将获取的输入图像送入编码器进行特征提取，输出特征图，编码器包含多个Swin转换模块； 编码器输出的特征图作为第一解码器的输入，第一解码器对特征图进行上采样和特征融合； 第一解码器输出的特征图作为第二解码器的输入，第二解码器对特征图进行解码，输出抓取质量分数图、宽度图和角度图； 构建基于Transformer的抓取位姿检测模型，包含编码器、第一解码器和第二解码器； 构建损失函数，将抓取姿态预测作为回归问题，通过最小化预测抓取图和真实抓取图之间的距离，训练和优化抓取位姿检测模型； 重复所有步骤，直到抓取位姿检测模型训练收敛，最终获得基于Transformer的抓取位姿检测模型； 利用获得的基于Transformer的抓取位姿检测模型进行抓取位姿检测。

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