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公开(公告)号：CN117974776A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311816962.X
申请日：2023-12-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/73 , G06N3/0442 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于门控图神经网络的机器人操作关系检测方法及系统，属于机器人控制技术领域，方法包括：从输入图像中提取特征并估计目标类别；利用门控图神经网络GGNN捕获整个场景中对象之间的依赖关系，更新相关特征，并输出抓取序列；通过在成对对象特征中嵌入位置编码，获得上下文信息；更新后的特征将被传递到三个线性层，以确定并输出对象之间的操纵关系。本发明通过组合全局上下文信息和在图形结构中进行长期消息传递来提高关系检测的准确性。此外，在实际机器人上的抓取实验表明，该模型具有较好的扩展性和优越的性能。
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