武汉交通职业学院肖强获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉交通职业学院申请的专利一种无人货柜的商品识别方法、装置、设备及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:CN121505584B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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:202610042785.1,技术领域涉及:G06V20/60;该发明授权一种无人货柜的商品识别方法、装置、设备及介质是由肖强;姜凯;黄玮设计研发完成,并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种无人货柜的商品识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了:本发明涉及一种无人货柜的商品识别方法、装置、设备及介质,属于深度学习技术领域,无人货柜的商品识别方法通过无人货柜的多视角摄像头采集用户取货的视频数据;基于商品图像检测网络对视频数据中的每帧图像数据进行检测,获得商品图像,基于构建的MDFM网络对商品图像进行识别,获得商品识别结果,其中,MDFM网络包括多尺度特征融合模块、并行的Transformer模块、Mamba模块和频域处理模块以及检测模块,提高了商品识别的准确性。
本发明授权一种无人货柜的商品识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种无人货柜的商品识别方法,其特征在于,包括: 通过无人货柜的多视角摄像头采集用户取货的视频数据; 基于商品图像检测网络对所述视频数据中的每帧图像数据进行检测,获得商品图像; 基于构建的MDFM网络对所述商品图像进行识别,获得商品识别结果,其中,所述MDFM网络包括多尺度特征融合模块、并行的Transformer模块、Mamba模块和频域处理模块以及检测模块,所述Transformer模块用于提取所述商品图像的全局特征,所述Mamba模块用于提取所述商品图像的上下文建模特征,所述频域处理模块用于提取所述商品图像的边缘细节特征,所述多尺度特征融合模块用于融合所述全局特征、所述上下文建模特征以及所述边缘细节特征,得到合并特征,所述检测模块用于检测所述合并特征,得到商品识别结果,所述多尺度特征融合模块包括第一多头注意力模块以及第二多头注意力模块;所述基于构建的MDFM网络对所述商品图像进行识别,获得商品识别结果,包括: 将所述商品图像输入至所述MDFM网络,通过所述MDFM网络的共享卷积对所述商品图像进行特征提取,获得底层特征; 分别将所述底层特征输入至所述Transformer模块、Mamba模块和频域处理模块中,分别获得全局特征、上下文建模特征以及边缘细节特征,并分别对所述全局特征、上下文建模特征以及边缘细节特征进行卷积投影,获得第一特征向量序列、第二特征向量序列以及第三特征向量序列; 基于所述第一多头注意力模块对所述第一特征向量序列、第二特征向量序列以及第三特征向量序列进行空间对齐,获得全局空间特征; 基于所述第二多头注意力模块对所述第一特征向量序列、第二特征向量序列以及第三特征向量序列进行通道维度拼接,获得全局通道特征; 采用门控融合机制对所述全局空间特征以及全局通道特征进行加权融合,获得合并特征; 基于所述检测模块对所述合并特征进行检测,获得商品识别结果,所述Mamba模块包括第一VSS模块、第二VSS模块、第三VSS模块以及卷积层;所述频域处理模块包括傅里叶变换层、分离层、频域滤波层、频域网络模块、逆傅里叶变换层、卷积层和残差连接;所述检测模块包括卷积层、归一化层以及激活层。
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