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龙图腾网获悉北京京航计算通讯研究所申请的专利一种基于卷积神经网络的密集柜开口位置检测方法和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：CN116052068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211404970.9，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于卷积神经网络的密集柜开口位置检测方法和系统是由王宇浩;彭玉鹏;王欣;贺坤;白世辉;贺婧媛;蔡宇设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的密集柜开口位置检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于卷积神经网络的密集柜开口位置检测方法和系统，方法包括以下步骤：获取不同开口状态下的密集柜俯视图，对于每一张密集柜俯视图，提取多个样本图像，获取每个样本图像中标注的密集柜开口处的边缘点，将样本图像和对应的边缘点构成训练数据集；构建轻量化卷积神经网络模型，基于所述训练数据集进行模型训练，得到训练好的密集柜开口位置检测模型；实时获取密集柜俯视图，从俯视图中提取多个待检测图像，将每个待检测图像输入所述密集柜开口位置检测模型得到每个待检测图像中密集柜开口处的边缘点；基于每个待检测图像中密集柜开口处的边缘点计算得到密集柜的开口位置。

本发明授权一种基于卷积神经网络的密集柜开口位置检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的密集柜开口位置检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取不同开口状态下的密集柜俯视图，对于每一张密集柜俯视图，提取多个样本图像，获取每个样本图像中标注的密集柜开口处的边缘点，将样本图像和对应的边缘点构成训练数据集； 构建轻量化卷积神经网络模型，基于所述训练数据集进行模型训练，得到训练好的密集柜开口位置检测模型； 实时获取密集柜俯视图，从俯视图中提取多个待检测图像，将每个待检测图像输入所述密集柜开口位置检测模型得到每个待检测图像中密集柜开口处的边缘点； 基于每个待检测图像中密集柜开口处的边缘点计算得到密集柜的开口位置； 所述轻量化卷积神经网络模型为改进的ShuffleNet模型，所述改进的ShuffleNet模型包括： 第一卷积层，用于提取输入数据的浅层特征输出浅层特征图，所述第一卷积层为一维卷积层； 最大池化层，用于降低浅层特征图的维度； 多个ShuffleNet模块，用于采用逐点群卷积和通道混洗的方式从降维后的浅层特征图中提取深层语义特征； 第二卷积层，用于降低深层语义特征的通道维度，输出检测结果。

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北京京航计算通讯研究所，其通讯地址为：100074 北京市丰台区云岗北区西里1号院；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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