[發明專利]一種機器人安全監控系統

有效

• 申請號: 201710180010.1
• 申請日: 2017-03-23
• 公開（公告）號: CN106873489B
• 公開（公告）日: 2018-12-21
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 創澤智能機器人股份有限公司
• 主分類號: G05B19/048
• 分類號: G05B19/048;H04N7/18;G06T3/40
• 代理公司: 北京華識知識產權代理有限公司 11530
• 代理人: 劉艷玲

本發明提供了一種機器人安全監控系統，包括機器人和遠程控制終端，所述機器人用于進入目的地點，采集所在地點的環境圖像，并將環境圖像發送至遠程控制終端；所述遠程控制終端用于向機器人發送指令遙控機器人的行動，同時接收并存儲環境圖像。本發明采用機器人可實現對危險環境的監控，避免了人員親自進入危險環境導致的不必要傷亡，同時本發明采用普通攝像頭進行圖像采集，降低機器人的造價成本。

技術領域

本發明涉及安全監控領域，具體涉及一種機器人安全監控系統。

背景技術

相關技術中的機器人安全監控采用攝像頭采集圖像，并對圖像進行實時傳輸，圖像的清晰與否依賴攝像頭質量的高低不同有所差別，采用普通攝像頭則得不到清晰圖像，采用高清攝像頭則造價成本高。

高分辨率的圖像可以提供豐富的細節信息，但是視覺傳感器在環境動態變化過程中由于存在距離有限，環境干擾等問題，高分辨率的圖像往往難以獲得，且受到工藝、成本和環境等因素制約，讓高分辨率的圖像更難以廣泛獲取。

通常觀測到的復雜信號或圖像由多種不同類型的基本信源或成分構成，每一類信源或成分具有不同的功能。近年來，Starcket等人依據形態差異性和稀疏性，提出了形態分量分析(Morphological Component Analysis，MCA)。因其能有效解決復雜圖像中具有不同形態特征內容的分解問題，目前已成為圖像分解的主流方法。

通常自然圖像的內容可以認為是由不同成分構成，且每一類成分具有獨特的形態學特征。比如常見的平滑分量和紋理分量，平滑分量表示了圖像中的大尺度結構特征，而紋理分量表示了圖像中細節信息。

目前，多分辨率分析方法是在圖像超分辨率領域中最為常用的特征表示方法，不同的多分辨率分析方法分別適宜于提取圖像中不同特征，平穩小波變換(SWT)用于表示圖像點狀特征，非下采樣輪廓波變換(NSCT)用于表示圖像的線和輪廓特征。有效結合平穩小波變換、非下采樣輪廓波變換互補性和平滑分量、紋理分量的不同形態學特征，可合理設計出超分辨方法，將大大提高視覺動態圖像的清晰度。

發明內容

針對上述問題，本發明旨在提供一種機器人安全監控系統。

本發明的目的采用以下技術方案來實現：

一種機器人安全監控系統，包括機器人和遠程控制終端，所述機器人上設有攝像頭、圖像處理器、無線傳輸裝置和驅動裝置，所述攝像頭用于采集環境圖像；所述圖像處理器用于將環境圖像進行高分辨率處理，得到高分辨率環境圖像；所述無線傳輸裝置用于將高分辨率環境圖像發送至遠程控制系統；所述驅動裝置用于控制機器人的行動；所述遠程控制系統設有顯示器、存儲器和遙控器，所述顯示器用于接收無線傳輸裝置發送來的高分辨率環境圖像并進行顯示；所述存儲器用于存儲高分辨率環境圖像信息；所述遙控器用于向機器人發送指令，控制機器人的運動。本發明的有益效果為：采用機器人來實現對危險環境的監控，避免了人員親自進入危險環境導致的不必要傷亡，同時本發明采用普通攝像頭進行圖像采集，降低機器人的造價成本。

附圖說明

利用附圖對本發明作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本發明的任何限制，對于本領域的普通技術人員，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據以下附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發明的框架結構圖；

圖2是本發明機器人的框架結構圖；

圖3是本發明遠程控制系統的框架圖。

附圖標記：

機器人1、遠程控制終端2、攝像頭10、圖像處理器11、無線傳輸裝置12、驅動裝置13、顯示器20、存儲器21、遙控器22、圖像預處理模塊110、圖像后處理模塊111、圖像合成模塊112、運動控制器130、驅動電機131、驅動舵機132。

具體實施方式