威博外科公司M·托拉比获国家专利权
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龙图腾网获悉威博外科公司申请的专利使用深度学习的机器人手术期间用户就位/离位识别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：CN116034404B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202080105027.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权使用深度学习的机器人手术期间用户就位/离位识别是由M·托拉比设计研发完成，并于2020-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本使用深度学习的机器人手术期间用户就位/离位识别在说明书摘要公布了：本公开的发明名称是“使用深度学习的机器人手术期间用户就位离位识别”。本文公开了基于深度学习的各类用户就位离位识别技术。更具体地，各类用户就位离位识别技术包括在各种临床相关条件情况下基于从外科医生控制台的用户就座区收集的训练图像来构建训练包括用户就位离位分类器的基于CNN的图像识别模型。然后，经训练的用户就位离位分类器可在远程操作外科手术期间用于监视追踪外科医生控制台的用户就座区的用户，并持续将用户就座区的实时视频图像分类为用户就位状态或用户离位状态。在一些实施方案中，当检测到第一用户已离开用户就座区之后检测到第二用户已进入用户就座区时，所公开的技术可用于检测在外科医生控制台处的用户变换事件。如果第二用户被识别为新用户，则所公开的技术可触发针对新用户的重新校准程序。
本发明授权使用深度学习的机器人手术期间用户就位/离位识别在权利要求书中公布了：1.一种用于在机器人外科系统中检测外科医生控制台处的用户就位离位的计算机实现的方法，所述方法包括： 接收捕获所述外科医生控制台的用户就座区的一组原始视频图像，其中，所述用户就座区包括座位对象； 处理所述一组原始视频图像以生成一组训练图像； 使用所述一组训练图像训练卷积神经网络CNN模型，其中，经训练的CNN模型包括经训练的CNN分类器，所述经训练的CNN分类器被配置为针对每个输入图像输出二值分类，并且其中，所述二值分类为用户就位分类或用户离位分类； 接收在外科手术时间期间捕获的所述用户就座区的一组实时视频图像；以及 将所述经训练的CNN分类器应用到所述一组实时视频图像，以将所述一组实时视频图像中的每个视频图像自动分类为用户就位分类或用户离位分类，其中，当所述一组实时视频图像中的视频图像中的所述座位对象完全可见时，所述视频图像接收所述用户离位分类。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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