大连理工大学;清华大学刘秀平获国家专利权
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龙图腾网获悉大连理工大学;清华大学申请的专利单手显著图和少量双手注释指导的双手显著性分析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：CN115908974B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211416727.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权单手显著图和少量双手注释指导的双手显著性分析方法是由刘秀平;刘健;蔡恒;广文渊设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本单手显著图和少量双手注释指导的双手显著性分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于点云处理领域，涉及单手显著图和少量双手注释指导的双手显著性分析方法。本发明首次利用单手抓取显著图和单双手抓取相关性生成双手显著图，首先，将物体的点云输入单手显著图预测模型，得到单手显著图并将其作为双手显著图的初值；其次，本发明构建了一个双手抓取接触点数据集，并建立左右手抓取标注点与显著性的对应关系；基于该对应关系和已有初值，设计名为BSPN的双手抓取显著图学习网络生成物体双手显著图；本发明还提出一个迭代训练策略，以更新双手显著图初值。最后，将点云输入到由BSPN辅助训练的接触点预测网络，得到双手抓取接触点。本发明利用现有抓取显著数据集评估本发明,并成功生成类人的双手抓取姿势。
本发明授权单手显著图和少量双手注释指导的双手显著性分析方法在权利要求书中公布了：1.单手显著图和少量双手注释指导的双手显著性分析方法，其特征在于，步骤包括： 步骤S1：基于用户标注的双手抓取注释，构建左右手接触位置标签，以及左右手接触点的对应向量真值； 步骤S2：将三维点云输入预训练好的单手显著值预测模块，得到模型的单手抓取显著图，并将其作为双手显著初值； 步骤S3：将三维点云和双手显著初值输入双手显著图预测模块，得到显著对应向量与双手显著值调整分数，基于调整分数和初值得到预测的双手显著图； 步骤S4：对双手显著图预测模块使用迭代更新初值策略，更新训练过程中使用的初值； 步骤S5：将三维点云输入接触点预测模块，利用左右手接触位置标签作为真值，并将双手显著图预测作为辅助任务进行训练，输出每个点的接触位置标签； 步骤S6：基于预测的双手抓取接触点，利用现有的ContactGrasp优化算法生成机器手的双手抓取姿势。
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