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龙图腾网获悉将泰智能科技(苏州)有限公司申请的专利一种基于视觉感知的机械手高精度压力估计方法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：CN120259212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510316946.7，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于视觉感知的机械手高精度压力估计方法是由陈欣荣;汪文胜设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉感知的机械手高精度压力估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉感知的机械手高精度压力估计方法，属于视觉感知领域，该方法包括以下步骤：获取RGB图像，对所述RGB图像进行预处理得到标准化图像；基于双通道特征增强模块构建深度学习网络，将所述标准化图像输入所述深度学习网络提取压力特征；将所述压力特征映射为压力分布图得到压力估计值。本发明实现了基于视觉感知的机械手高精度压力估计，为机械手的精准操作与安全交互提供了关键支持。

本发明授权一种基于视觉感知的机械手高精度压力估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉感知的机械手高精度压力估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取RGB图像，对所述RGB图像进行预处理得到标准化图像； 基于双通道特征增强模块构建深度学习网络，将所述标准化图像输入所述深度学习网络提取压力特征； 所述深度学习网络包括：编码器、特征金字塔网络和解码器； 其中，基于所述深度学习网络提取压力特征的过程包括：将所述标准化图像输入编码器，所述编码器基于若干级联的双通道特征增强模块对所述标准化图像进行处理得到多尺度特征；所述多尺度特征经所述特征金字塔网络进行跨尺度特征融合得到融合后的特征；基于所述融合后的特征得到压力特征；所述压力特征经所述解码器的上采样和卷积操作得到预测的压力类别； 所述双通道特征增强模块包括空间特征调制模块和VP-Mamba模块； 其中，基于所述双通道特征增强模块对所述标准化图像进行处理得到多尺度特征的计算表达式为： Fout＝α·FSFM+1-α·FMamba 式中，FSFM为SFM模块输出，FMamba为VP-Mamba模块输出，α为自适应融合权重； 所述SFM模块输出的过程包括：基于输入的所述标准化图像获取输入特征；对所述输入特征进行特征分组得到若干特征组；对每个特征组应用多尺度特征生成单元得到多尺度特征；对所述多尺度特征进行特征聚合与注意力生成得到多尺度特征图；将所述多尺度特征图和所述输入特征进行特征调制得到SFM模块输出； 计算所述VP-Mamba模块输出的过程包括：将所述输入特征进行分块并序列化得到若干特征块；采用SSM对若干所述特征块进行状态空间处理得到状态输出；对所述状态输出进行扫描得到扫描输出；对所述扫描输出进行特征重组得到VP-Mamba模块输出； 所述多尺度特征经所述特征金字塔网络进行跨尺度特征融合得到融合后的特征的计算表达式为： Mn＝Conv1×1Fn Mi＝Conv1×1Fi+UpsampleMi+1,i∈n-1,n-2,...,1 式中，Conv1×1表示1×1卷积操作，Upsample表示上采样操作，Mi为第i层融合后的特征，Fi表示第i层特征表示； 将所述压力特征映射为压力分布图得到压力估计值； 所述压力估计值的表达式为： 式中，N＝9表示压力区间数量，Ppredx,y为像素x,y的预测压力值，Ox,y,i表示该像素属于第i个压力区间的概率，Pi为第i个区间的代表压力值。

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