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龙图腾网获悉苏州万店掌网络科技有限公司申请的专利基于巡检机器人的实时货架缺货检测方法、装置及存储介质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：CN120808299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511293265.X，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于巡检机器人的实时货架缺货检测方法、装置及存储介质是由周亮基;黄岗;余大兵设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于巡检机器人的实时货架缺货检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于巡检机器人的实时货架缺货检测方法、装置及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，包括：基于货架的货架直线元素校正历史货架图像，利用基于各校正图像确定的训练数据集训练模型得到目标神经网络模型，利用巡检机器人上的相机采集预设点位的当前货架图像；利用目标神经网络模型处理当前货架图像得到畸变流场预测结果，基于畸变流场预测结果的畸变估计参数生成校正图像、特征点与描述子，基于特征点和描述子匹配与校正图像相邻的图像的特征点得到目标匹配点对；利用基于目标匹配点对确定的单应性矩阵与校正图像确定变换后图像，以确定竖直框架视图，检测竖直框架视图得到缺货检测结果。这样能够提高检测货架中的货物的效率。

本发明授权基于巡检机器人的实时货架缺货检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于巡检机器人的实时货架缺货检测方法，其特征在于，包括： 基于预设点位上的货架对应的货架直线元素校正历史货架图像，并基于得到的各校正图像确定训练数据集，以利用所述训练数据集训练初始神经网络模型得到目标神经网络模型，然后利用巡检机器人上的若干相机采集所述预设点位的当前货架图像；其中，所述基于得到的各校正图像确定训练数据集，以利用所述训练数据集训练初始神经网络模型得到目标神经网络模型的过程包括：确定所述校正图像中的平面中点至光轴中心的距离，并确定用于决定所述校正图像中心区域畸变形态的若干第一径向畸变系数以及用于决定所述校正图像边缘区域的拟合精度的若干第二径向畸变系数；利用预设畸变公式并基于各所述第一径向畸变系数、各所述第二径向畸变系数以及所述校正图像进行图像合成，得到畸变图像，并基于各所述校正图像与各所述畸变图像构建训练数据集；各所述畸变图像对应的畸变程度不同；构建采用编码器与解码器的架构并且包括残差连接的初始神经网络模型，并利用所述训练数据集对所述初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型； 利用所述目标神经网络模型处理所述当前货架图像，得到畸变流场预测结果，然后利用预设插值算法并基于所述畸变流场预测结果对应的畸变估计参数生成校正图像，并确定所述校正图像的特征点与描述子，然后基于所述特征点和所述描述子匹配与所述校正图像相邻的图像的特征点，得到目标匹配点对； 利用随机抽样一致性算法并基于所述目标匹配点对确定单应性矩阵，以利用所述单应性矩阵将各所述校正图像对齐至同一坐标系中，得到变换后图像，并利用多频段融合算法对所述变换后图像进行处理得到竖直框架视图，然后对所述竖直框架视图进行缺货检测，得到缺货检测结果。

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