[发明专利]基于图像分割的物体定位方法、设备和存储介质

摘要

本发明实施例公开一种基于图像分割的物体定位方法、设备和存储介质，该方法包括：收集训练图像并对训练图像进行标注，形成一个训练数据库；设计一个完全卷积神经网络；将训练数据库输入完全卷积神经网络中，对完全卷积神经网络进行训练，得到一个目标神经网络；根据目标神经网络，对物流系统中的物体图像进行标记与定位。本发明实施例通过以利用实际应用场景中采集的训练样本对完全卷积神经网络模型进行训练，获取优化的完全卷积神经网络模型，有较高的鲁棒性和分割精度。特别是，在处理物流系统中的信封包裹时，能够对多个相互重叠的信封区域进行高精度分割，使得机械手每一次抓取的时候只抓取一个信封，极大提高物流分拣的精确度。

主权项

1.一种基于图像分割的物体定位方法，用于物流系统中，其特征在于，该方法包括：收集训练图像并对训练图像进行标注，形成一个训练数据库；设计一个完全卷积神经网络；将所述训练数据库输入所述完全卷积神经网络中，对所述完全卷积神经网络进行训练，得到一个目标神经网络；根据目标神经网络，对物流系统中的物体图像进行标记与定位。