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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种面向抓取任务的视觉关系理解方法及其系统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：CN119658684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411798826.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种面向抓取任务的视觉关系理解方法及其系统是由熊体凡;魏棋斌;谢远龙;王书亭设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向抓取任务的视觉关系理解方法及其系统在说明书摘要公布了：本公开涉及一种面向抓取任务的视觉关系理解方法及其系统，包括：获取包含多个物体的场景图像；基于深度卷积网络对所述场景图像进行特征提取，得到场景图像的基础特征层；将基础特征层输入到目标检测网络中，获取每个物体的分类信息和位置信息；将分类信息和位置信息映射到基础特征层上，得到每个物体的感兴趣区域，通过关系过滤器剔除掉不相关的物体特征对，得到相关的物体特征对；将物体特征对输入到视觉关系检测网络中，得到关系矩阵；结合抓取任务和关系矩阵确定物体抓取顺序，根据物体抓取顺序对目标物体进行抓取。本公开方法通过理解复杂场景中多目标物体的视觉关系，获取合理的抓取顺序，保证机器人抓取作业过程中的安全性和可靠性。

本发明授权一种面向抓取任务的视觉关系理解方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种面向抓取任务的视觉关系理解方法，其特征在于，包括如下步骤： S10、获取包含多个物体的场景图像，所述场景图像通过对视觉传感器采集的多个物体的图像进行加工处理得到； S20、基于深度卷积网络对所述场景图像进行特征提取，得到场景图像的基础特征层； S30、将所述基础特征层输入到目标检测网络中，获取每个物体的分类信息和位置信息； S40、将获取的分类信息和位置信息映射到基础特征层上，得到每个物体的感兴趣区域，根据每个物体的感兴趣区域，通过关系过滤器剔除掉不相关的物体特征对，得到相关的物体特征对； 将获取的分类信息和位置信息映射到基础特征层上，得到每个物体的感兴趣区域，包括： 将每个物体的位置信息映射到基础特征层上，提取每个物体的感兴趣区域特征，将任意两个物体的感兴趣区域特征进行拼接，得到两个物体的联合特征；通过遍历场景图中所有可能有关系的物体，得到每个物体的特征及其联合特征，通过感兴趣区域对齐运算将每个物体的特征及其联合特征转化为大小相同的特征，从而提取每个物体的感兴趣区域； 通过关系过滤器剔除掉不相关的物体特征对，得到相关的物体特征对，包括： 通过关系过滤器判断两个物体目标检测框的距离与设定阈值的大小关系，确定两个物体特征对是否被过滤，若F＝0，则过滤该物体特征对，若F＝1，则保留该物体特征对，表示为： 式中，oi，oj表示两个物体的目标检测框，D为两个目标检测框的距离，S表示两个目标检测框之间的相交面积，F为一个过滤函数，δ为设定阈值，hmin表示两个不相交目标检测框的最小距离，hmax表示两个不相交目标检测框的最大距离； S50、将物体特征对输入到视觉关系检测网络中，得到关系矩阵； S60、结合抓取任务和关系矩阵确定物体抓取顺序，根据物体抓取顺序对目标物体进行抓取。

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