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龙图腾网获悉敬科(深圳)机器人科技有限公司;四川敬科智能装备科技有限公司申请的专利基于深度网络视觉的行李箱拉杆与RFID标签识别方法、终端设备和存储介质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：CN120823484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511325854.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于深度网络视觉的行李箱拉杆与RFID标签识别方法、终端设备和存储介质是由刘晨璐;陈辉;陈慧玉设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度网络视觉的行李箱拉杆与RFID标签识别方法、终端设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明适用于图像识别领域，公开了一种基于深度网络视觉的行李箱拉杆与RFID标签识别方法、终端设备和存储介质。基于深度网络视觉的行李箱拉杆与RFID标签识别方法包括：控制工业相机采集识别区域内行李箱的图像数据，并对图像数据进行预处理，得到目标图像；将目标图像输入预先训练好的行李箱识别算法模型，得到包含行李箱拉杆状态、RFID标签状态及行李箱与拉杆相对位置的预测结果，行李箱识别算法模型为基于深度学习训练得到的用于识别行李箱拉杆与RFID标签的模型；根据预测结果，控制机械臂执行夹取操作或者发出警告信号。本发明显著提升了行李处理系统的可靠性。

本发明授权基于深度网络视觉的行李箱拉杆与RFID标签识别方法、终端设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度网络视觉的行李箱拉杆与RFID标签识别方法，其特征在于，包括： 控制工业相机采集识别区域内行李箱的图像数据，并对图像数据进行预处理，得到目标图像； 将目标图像输入预先训练好的行李箱识别算法模型，得到包含行李箱拉杆状态、RFID标签状态及行李箱与拉杆相对位置的预测结果，行李箱识别算法模型为基于深度学习训练得到的用于识别行李箱拉杆与RFID标签的模型； 根据预测结果，控制机械臂执行夹取操作或者发出警告信号； 所述根据预测结果，控制机械臂执行夹取操作或者发出警告信号的步骤包括： 若根据预测结果中的行李箱拉杆状态、RFID标签状态及行李箱与拉杆相对位置，判断行李箱拉杆状态为存在且RFID标签状态为存在，则根据行李箱与拉杆相对位置，控制机械臂避开拉杆并执行行李箱的夹取操作； 若RFID标签状态为不存在，则发出RFID标签遗漏的警告信号，且不触发机械臂的夹取操作； 若根据预测结果中的行李箱拉杆状态、RFID标签状态及行李箱与拉杆相对位置，判断行李箱拉杆状态为不存在且RFID标签状态为存在，则控制机械臂直接执行行李箱夹取操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人敬科(深圳)机器人科技有限公司;四川敬科智能装备科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道长源社区学苑大道1001号南山智园A3栋4层02房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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