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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利作业机器人多视图立体目标检测方法、系统及计算机设备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：CN119910661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510388636.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权作业机器人多视图立体目标检测方法、系统及计算机设备是由毛建旭;何清;王耀南;刘彩苹;贺振宇;陶梓铭;余俊龙;易俊飞;张辉;朱青设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本作业机器人多视图立体目标检测方法、系统及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种作业机器人多视图立体目标检测方法、系统及计算机设备，通过安装图像传感器，从不同角度同时采集多视角图像，实现了多角度信息的融合，这种多视角图像融合技术能够有效弥补单一视角下因遮挡或物体形态复杂导致的识别盲区，从而提高了目标检测的准确性；空间特征提取模块能够自适应地处理目标物体在尺寸和形态上的差异，对大尺寸和小尺寸目标物体的检测具有较高的鲁棒性，避免了其他方法中对不同目标尺寸的敏感性不足问题；通过局域网将采集的图像实时传输至远程服务器进行计算处理，避免了本地计算资源受限的瓶颈，并利用强大的远程计算能力提升了模型推理和目标检测的效率。

本发明授权作业机器人多视图立体目标检测方法、系统及计算机设备在权利要求书中公布了：1.作业机器人多视图立体目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100：在装配机器人上安装图像传感器，采集被检测对象的多视角图像，从不同角度、不同位置对高压设备进行拍摄获取多视角图像，并对多视角图像进行标注，得到数据集，对数据集进行数据增强处理，得到处理后的数据集； S200：基于深度学习网络构建多视角立体目标检测网络，包括图像特征提取模块、空间特征提取模块和检测头； S300：将处理后的数据集输入至图像特征提取模块提取图像特征信息得到2D的图像特征图，利用相机的反投影计算将2D的图像特征图变换成3D特征图，并输入至空间特征提取模块进行不同尺寸立体目标的空间特征提取得到空间特征图，将空间特征图输入至检测头进行检测，输出检测边界框和分类结果； S400：设计损失函数，基于损失函数对多视角立体目标检测网络进行有监督训练方式训练，当达到预设的训练结束条件时，得到训练后的多视角立体目标检测网络；其中，损失函数具体为： ； 其中，表示3D位置的数量，表示目标位置回归，表示分类的焦点损失，表示中心度的交叉熵损失； 损失函数的定义为： ； 其中表示真实位置，表示预测的位置，表示平滑函数，N代表预测的目标总量，i表示第i个预测的目标，表示第i个预测的目标的真实位置，表示第i个预测的目标的预测的位置； 损失函数的定义为： ； 其中表示标注真实值，表示模型对真实标签的预测概率，表示一个调节因子，用于平衡正负样本的影响，表示一个调节参数，控制易分类样本的影响程度； 损失函数的定义为： ； 其由中心度损失与交叉熵损失组成，分别定义为： ； 其中，是目标框的中心到目标边缘的最短距离，是目标框的中心到目标框的最长距离； ； 其中，是真实标签，是预测概率； S500：将实时采集的图像通过网络传输至远程服务器，以使远程服务器利用双目视觉原理计算图像视差获得深度信息，深度信息用于生成三维点云模型，将三维点云模型与实时采集的图像对齐并输入至训练后的多视角立体目标检测网络中，输出装配工件与作业环境的立体目标的类别和边界框。

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