[發明專利]一種基于機器人的物品查找方法和裝置在審
| 申請號: | 201810909148.5 | 申請日: | 2018-11-18 |
| 公開(公告)號: | CN109241854A | 公開(公告)日: | 2019-01-18 |
| 發明(設計)人: | 丁舜潔 | 申請(專利權)人: | 佛山市澤勝科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G01C21/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 528100 廣東省佛山市三水區*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 遺失 機器人 方法和裝置 電子地圖 匹配處理 物品查找 物品信息 巡檢路線 采集 圖像 規劃機器人 快速鎖定 用戶查找 構建 掃描 規劃 | ||
本發明提出基于機器人的物品查找方法和裝置,所述方法包括:確定遺失的物品信息和遺失區域;對遺失區域進行掃描,構建電子地圖;在電子地圖中規劃機器人的巡檢路線;通過機器人沿著所述規劃的巡檢路線依次采集所述遺失區域的圖像;將采集的遺失區域的圖像和遺失物品信息進行匹配處理;顯示匹配處理的結果。本發明實施例通過無人機采集遺失區域的圖像,從而可以快速鎖定遺失物的位置,方便用戶查找遺失物品。
技術領域
本發明涉及人工智能技術領域,尤其涉及一種可自動查找丟失物品的方法和裝置。
背景技術
在日常生活中,在對某些細小的物品的保管時,由于疏忽大意有時會將其遺漏或丟失。比如,容易將戒指、手表、眼鏡、IC卡等東西遺漏在家中,而且可能會掉落在桌子底下、床底下等區域內。
而現在尋找這些東西時,只能通過人力逐個位置進行查找,查找的效率低下且比較耗費人力。
發明內容
本發明實施例提供一種基于機器人的物品查找方法和裝置,以至少解決現有技術中的以上技術問題。
本發明實施例的技術方案為:一種基于機器人的物品查找方法,包括:
確定遺失的物品信息和遺失區域;
對遺失區域進行掃描,構建電子地圖;
在電子地圖中規劃機器人的巡檢路線;
通過機器人沿著所述規劃的巡檢路線依次采集所述遺失區域的圖像;
將采集的遺失區域的圖像和遺失物品信息進行匹配處理;
顯示匹配處理的結果。
在一種實施例中,所述對遺失區域進行掃描,構建電子地圖的步驟中,包括:
掃描當前遺失區域內的障礙節點;
根據掃描獲取的障礙節點進行連線;
由所有障礙點連線構成當前的環境地圖。
在一種實施例中,所述在電子地圖中規劃機器人的巡檢路線的步驟中,包括:
對當前環境地圖進行劃分為多個巡檢區域;
根據每個巡檢區域的面積大小和機器人掃描覆蓋的范圍區域規劃巡檢路線;
將多個巡檢區域的巡檢路線相連,構成整個電子地圖的巡檢路線。
在一種實施例中,所述遺失物品的信息包括:遺失物品的圖像信息、遺失物品的名稱、顏色、尺寸中的一種或多種。
在一種實施例中,所述將采集的遺失區域的圖像和遺失物品信息進行匹配處理的步驟中,包括:
當接收的遺失物的信息包含遺失物品的圖像信息時,則將遺失物品的圖像信息與遺失區域的圖像進行匹配計算;
當接收的遺失物的信息僅包含遺失物品的名稱時,則將遺失區域的圖像輸入預先訓練后的分類識別的神經網絡模型,在遺失區域的圖像中匹配對應的遺失物,并輸出匹配結果;
當接收的遺失物的信息僅包含遺失物品的名稱和顏色時,先在遺失區域的圖像信息中抽取與遺失物的顏色相同的圖像信息,然后再將抽取后的圖像信息輸入預先訓練后的分類識別的神經網絡模型,在遺失區域的圖像中匹配對應的遺失物,并輸出匹配結果;
當接收的遺失物的信息僅包含遺失物品的名稱和尺寸時,先在遺失區域的圖像信息中抽取與遺失物的尺寸相匹配的圖像信息,然后再將抽取后的圖像信息輸入預先訓練后的分類識別的神經網絡模型,在遺失區域的圖像中匹配對應的遺失物,并輸出匹配結果。
在一種實施例中,所述神經網絡模型包括:
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