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申请/专利权人：深圳固特讯科技有限公司
摘要：本发明涉及一种采用工业3D视觉传感器的防爆智能终端智能识别方法。该方法：通过工业3D视觉传感器采集目标场景的第一深度图像并进行点云转换和预处理，得到预处理点云数据；计算得到物体形状描述符；对预处理点云数据进行数据增强，并构建包含全局分支、局部粗粒度分支和局部细粒度分支的多尺度特征融合网络，训练得到第一物体识别模型；对第一物体识别模型进行迁移学习，得到第二物体识别模型；将第二物体识别模型部署至防爆智能终端的边缘计算单元，结合实时采集的第二深度图像进行在线识别和环境感知，输出物体识别结果和环境安全评估报告。本发明的实施提高了防爆智能终端在工业环境中的识别能力和安全性能。
主权项：1.一种采用工业3D视觉传感器的防爆智能终端智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：通过防爆智能终端中的工业3D视觉传感器采集目标场景的第一深度图像并进行点云转换和预处理，得到预处理点云数据；基于所述预处理点云数据，提取局部曲率、法向量分布和形状指数的综合3D特征，并通过修正球谐函数进行特征投影和系数计算，得到物体形状描述符；基于随机矩形遮挡算法对所述预处理点云数据进行数据增强，并构建包含全局分支、局部粗粒度分支和局部细粒度分支的多尺度特征融合网络，通过联合损失函数训练，得到第一物体识别模型；采用原型网络对所述第一物体识别模型进行迁移学习，通过任务采样、内外循环训练和元学习优化，得到第二物体识别模型；将所述第二物体识别模型部署至防爆智能终端的边缘计算单元，结合实时采集的第二深度图像进行在线识别和环境感知，输出物体识别结果和环境安全评估报告。
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