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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京郵電大學(xué)申請(qǐng)的專利基于yolov3和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)定位方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115170662B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210786206.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/73；該發(fā)明授權(quán)基于yolov3和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)定位方法是由顏俊;錢(qián)琛;曹艷華設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于yolov3和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)定位方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于yolov3和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)定位方法，包括離線訓(xùn)練階段和在線定位階段，離線訓(xùn)練階段劃分子區(qū)域，獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)；利用yolov3網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練rgb色彩圖建立目標(biāo)檢測(cè)模型；根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果對(duì)深度圖像進(jìn)行分割和圖像融合，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)指紋；最后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到位置估計(jì)模型；在線定位階段，利用目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行圖像融合得到在線數(shù)據(jù)指紋；確定每個(gè)目標(biāo)的位置估計(jì)模型，得到目標(biāo)位置。本發(fā)明通過(guò)yolov3網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)離線訓(xùn)練階段建立位置估計(jì)模型，并對(duì)深度圖像進(jìn)行切割和融合，提取訓(xùn)練定位指紋，經(jīng)在線階段利用在線定位指紋和位置估計(jì)模型，完成多目標(biāo)定位，解決了現(xiàn)有目標(biāo)定位方法預(yù)測(cè)靈活性不足、準(zhǔn)確性不夠的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)基于yolov3和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)定位方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于yolov3和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)定位方法，包含離線訓(xùn)練階段和在線定位階段兩個(gè)階段，其特征在于： 離線訓(xùn)練階段包括： 步驟1：將定位區(qū)間分成若干個(gè)子區(qū)間，利用相機(jī)獲取每個(gè)子區(qū)間的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括點(diǎn)云信息、rgb色彩圖和深度圖像； 步驟2：采用yolov3網(wǎng)絡(luò)對(duì)rgb色彩圖進(jìn)行多目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別離線訓(xùn)練，得到訓(xùn)練結(jié)果，并建立多目標(biāo)檢測(cè)模型； 步驟3：根據(jù)多目標(biāo)檢測(cè)模型輸出的目標(biāo)識(shí)別結(jié)果，對(duì)深度圖像進(jìn)行切割和融合，提取每個(gè)目標(biāo)的訓(xùn)練定位指紋； 步驟4：將步驟3得到的每個(gè)目標(biāo)的訓(xùn)練定位指紋和對(duì)應(yīng)的位置信息，送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線回歸訓(xùn)練，得到每個(gè)子區(qū)間的位置估計(jì)模型； 在線定位階段包括： 步驟5：利用相機(jī)采集在線數(shù)據(jù)，在線數(shù)據(jù)包括點(diǎn)云信息、rgb色彩圖和深度圖像； 步驟6：將步驟5得到的rgb色彩圖送入步驟2的多目標(biāo)檢測(cè)模型，輸出目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，完成目標(biāo)識(shí)別； 步驟7：利用步驟6得到的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，對(duì)步驟5所得的深度圖像進(jìn)行分割和融合，得到每個(gè)目標(biāo)的在線定位指紋； 步驟8：利用步驟5所得的每個(gè)目標(biāo)的點(diǎn)云信息，確定每個(gè)目標(biāo)適用的步驟4的所述位置估計(jì)模型，結(jié)合步驟7所述在線定位指紋，完成多目標(biāo)定位； 步驟3具體包括： 步驟31：根據(jù)步驟2的多目標(biāo)檢測(cè)模型的對(duì)每個(gè)目標(biāo)的box信息的輸出，得到每個(gè)目標(biāo)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的rgb色彩圖中的位置信息； 步驟32：根據(jù)目標(biāo)在rgb色彩圖中的位置，對(duì)每個(gè)目標(biāo)識(shí)別結(jié)果找到目標(biāo)對(duì)應(yīng)于步驟1深度圖像中的位置，并將像素設(shè)為1，深度圖像的其他位置像素設(shè)置為0，完成對(duì)深度圖像的分割，得到分隔深度圖； 步驟33：將基于目標(biāo)分割的分隔深度圖與步驟1中得到的原始深度圖像對(duì)應(yīng)位置的像素值進(jìn)行相加，進(jìn)行像素級(jí)融合，在原始深度圖像中融入目標(biāo)位置特征，形成每個(gè)目標(biāo)的訓(xùn)練定位指紋。

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