[發明專利]一種基于即時通信的智能家居機器人系統

在審

• 申請號: 201711193469.1
• 申請日: 2017-11-24
• 公開（公告）號: CN107977615A
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發明（設計）人: 朱治廣
• 申請（專利權）人: 安徽省雨龍家具有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62
• 代理公司: 北京久維律師事務所11582
• 代理人: 邢江峰

技術領域

本發明屬于智能家居領域，尤其涉及一種基于即時通信的智能家居機器人系統。

背景技術

目前，人類將進入智能家居時代。隨著移動互聯網和物聯網的發展，人們將能夠無處不在的與自己的智能家居設備進行交互。近年來，陸續出現了智能家居機器人的技術和產品，作為智能硬件設備或家電上的一個模塊，用于這些智能家居設備的控制。但是，這種控制還停留在過去指令級的控制，交互信息非常簡單，而智能特性，也更多地體現在了這些設備增加了各種各樣的傳感器，如溫度傳感器、距離傳感器等。在即時通信與智能家居機器人的結合方面，還處在初步階段，有待研發。

對圖形的認知與理解是機器人獲取外部信息并做出判斷和反映的重要基礎。其中，自動識別圖形的相似性是實現提高機器人視覺認知效率和拓展智能化認知領域的重要技術之一。它廣泛應用于工業技術、圖形圖像處理、模式識別和人工智能領域，開發出一套圖形相似度識別技術是十分必要的。隨著計算機數字化和圖形技術的日益發展，圖形幾何特征信息的數字化處理效率也得到了很大提高。合理、高效的算法和環境平臺的支持，也使得研究具有充分的可行性。

現有的圖形相似度常用識別方法有概率統計算法、特征值的最小均方誤差和幾何外觀特征必要條件的加權平均算法等。雖然取得了一定的效率，但也存在一些不足：算法的實現過程和視覺分辨的匹配性不直觀；算法復雜，導致數據處理量大，運行成本高；算法的平均性分析導致圖形中重要幾何特征的變化對整體相似度的影響，導致準確性和穩定性存在一定偏差。

綜上所述，現有技術存在的問題是：對于家居機器人的控制還停留在過去指令級的控制，交互信息非常簡單，而智能特性，也更多地體現在了這些設備增加了各種各樣的傳感器，如溫度傳感器、距離傳感器等。在即時通信與智能家居機器人的結合方面，還處在初步階段，有待研發。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種基于即時通信的智能家居機器人系統。

本發明是這樣實現的，所述基于即時通信的智能家居機器人系統設置有三維掃描模塊、圖像識別模塊、圖像編輯模塊、機器人、服務器和客戶端；所述三維掃描模塊電性連接圖像識別模塊，所述圖像識別模塊電性連接圖像編輯模塊，所述圖像編輯模塊無線信號連接機器人，所述機器人接收服務器的信號控制，所述客戶端可以向服務器發出指令。

所述圖像識別模塊設置有數模轉換器。

所述三維掃描模塊生成的圖像比例為1：1。

所述圖像編輯模塊設置有三維建模軟件及無線發射裝置。

所述不同的客戶端具有不同的職能權限，防止兒童的錯誤操作導致意外的發生。

所述圖像識別模塊的識別方法包括：提取顏色特征和自適應LBP算子特征；構建多特征底秩矩陣表示模型：

其中α是大于0的系數，用來度量噪聲和野點帶來的誤差；

等價為以下模型：

再進行圖像校正，輸出定位后的圖像；

提取自適應LBP算子特征算法的具體步驟如下：

(1)將輸入系統的圖像轉換成灰度圖像，對圖像{grayv(i,j)}像素灰度值求和，再獲取平均值：

(2)利用總的紋理特征去除背景，計算圖像的像素灰度值與平均像素灰度值的差值的絕對值之和，求其平均值：

利用局部紋理特征去除背景，用3×3大小的滑動窗口，遍歷圖像，求取中心像素灰度值與周邊像素灰度值之差，在每一個窗口圖像內求取平均值：

(3)擬合計算自適應閾值的方法：

所述機器人內置有圖像處理模塊，所述圖像處理模塊的處理方法包括：

消除圖形中的奇化部分；建立兩圖形的數學模型，由描述圖形的完備向量組建立與圖形對應的特征矩陣，計算出相鄰兩邊的夾角；計算兩圖形間的最近距離；對計算結果的增強性處理；

所述建立的數學模型用多邊形的邊長和鄰角按逆時針構造一個向量S₁表示多邊形：

S₁＝(l₁,α1,l₂，α₂…l_N-1,α_N-1,l_N,α_N)；

S₁和該多邊形有一一映射關系，其表示與邊角初始順序無關；