[發(fā)明專利]視覺機(jī)器人的目標(biāo)搜尋方法及機(jī)器人

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010997615.1
• 申請(qǐng)日: 2020-09-21
• 公開（公告）號(hào): CN112207821B
• 公開（公告）日: 2021-10-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 于峰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 大連遨游智能科技有限公司
• 主分類號(hào): B25J9/16
• 分類號(hào): B25J9/16;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提供了視覺機(jī)器人的目標(biāo)搜尋方法及機(jī)器人，涉及機(jī)器人搜尋技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括步驟：獲取搜尋目標(biāo)信息；所述搜尋目標(biāo)信息包括目標(biāo)特征和所屬目標(biāo)類型；啟動(dòng)視覺相機(jī)拍攝以獲取視野圖像，根據(jù)前述所屬目標(biāo)類型對(duì)應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的檢測(cè)圖像尺寸要求，對(duì)視野圖像進(jìn)行預(yù)處理以生成檢測(cè)圖像，將檢測(cè)圖像輸入到前述對(duì)應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)；所述檢測(cè)圖像是由分辨率不同的、且與視野圖像相關(guān)的多個(gè)圖像拼接而成；獲取目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，根據(jù)前述目標(biāo)特征判斷目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果中是否有搜尋目標(biāo)。本發(fā)明在保證遠(yuǎn)近目標(biāo)搜尋的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，降低了遠(yuǎn)近目標(biāo)搜尋對(duì)設(shè)備算力的要求。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器人搜尋技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

通過智能移動(dòng)機(jī)器人對(duì)目標(biāo)進(jìn)行搜尋被廣泛地應(yīng)用在搜救服務(wù)、場(chǎng)景監(jiān)控和 對(duì)象尋找、目標(biāo)探測(cè)等領(lǐng)域，具有廣泛應(yīng)用前景。

移動(dòng)機(jī)器人對(duì)目標(biāo)的搜尋可能會(huì)涉及計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域。其 中，對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺，目的是模擬人類視覺機(jī)制，計(jì)算視覺場(chǎng)景中信息的重要程 度，提取圖像中感興趣的顯著性特征或目標(biāo)物體特征。機(jī)器人基于視覺進(jìn)行目標(biāo) 搜尋的過程通常包括圖像采集、目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)確認(rèn)。隨著人工智能和深度學(xué)習(xí) 技術(shù)的快速發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)算法的目標(biāo)檢測(cè)方法得到了廣泛應(yīng) 用。相較于傳統(tǒng)的機(jī)器視覺方法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練下，從大量數(shù)據(jù) 中學(xué)習(xí)出有用的特征，具有速度快、精度高、成本低等優(yōu)勢(shì)。

然而，一方面，雖然卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法提高了跟蹤的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確性，但由于卷 積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于目標(biāo)檢測(cè)算法通常包含大量計(jì)算密集型運(yùn)算，對(duì)實(shí)時(shí)檢測(cè)算力和 帶寬的要求很高。另一方面，人們?cè)谑褂靡曈X機(jī)器人對(duì)目標(biāo)進(jìn)行搜尋時(shí)，通常期 望機(jī)器人不僅對(duì)近處目標(biāo)有較好的搜尋能力，而且對(duì)遠(yuǎn)處目標(biāo)具有較好的搜尋能 力。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中為了檢測(cè)不同遠(yuǎn)近距離的目標(biāo)，目前常用的方法是：對(duì) 原始圖像進(jìn)行多尺度縮放，生成多尺度金字塔圖像組，然后對(duì)不同尺度的輸入圖 像分別檢測(cè)；具體的，在檢測(cè)近處目標(biāo)時(shí)，在縮小的圖像上檢測(cè)；在檢測(cè)遠(yuǎn)處目 標(biāo)時(shí)，在高分辨率的大尺寸圖像上檢測(cè)。由于需要為每級(jí)圖像尺度設(shè)計(jì)訓(xùn)練神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)，對(duì)設(shè)備的算力和帶寬提出了更高要求。如何在保證遠(yuǎn)近目標(biāo)搜尋的實(shí)時(shí)準(zhǔn) 確性的基礎(chǔ)上，降低目標(biāo)實(shí)時(shí)搜尋對(duì)設(shè)備算力的要求，是當(dāng)前亟待解決的技術(shù)問 題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種視覺機(jī)器人的目標(biāo)搜 尋方法及機(jī)器人。本發(fā)明針對(duì)搜尋目標(biāo)的所屬目標(biāo)類型設(shè)置了不同的目標(biāo)檢測(cè)神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在檢測(cè)目標(biāo)時(shí)可以僅針對(duì)搜尋目標(biāo)所屬類型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)；同時(shí)， 通過分辨率不同的、且與視野圖像相關(guān)的多個(gè)圖像拼接形成檢測(cè)圖像以匹配目標(biāo) 檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的檢測(cè)尺寸，大分辨率圖像適合搜尋近處目標(biāo)，小分辨率圖像 適合搜尋遠(yuǎn)處目標(biāo)，無需對(duì)不同尺度的輸入圖像分別檢測(cè)，在保證遠(yuǎn)近目標(biāo)搜尋 的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，降低了遠(yuǎn)近目標(biāo)搜尋對(duì)設(shè)備算力的要求。

為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：

一種視覺機(jī)器人的目標(biāo)搜尋方法，包括步驟：

獲取搜尋目標(biāo)信息；所述搜尋目標(biāo)信息包括目標(biāo)特征和所屬目標(biāo)類型，不同 的目標(biāo)類型對(duì)應(yīng)有不同的目標(biāo)檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

啟動(dòng)視覺相機(jī)拍攝以獲取視野圖像，根據(jù)前述所屬目標(biāo)類型對(duì)應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的檢測(cè)圖像尺寸要求，對(duì)視野圖像進(jìn)行預(yù)處理以生成檢測(cè)圖像，將 檢測(cè)圖像輸入到前述對(duì)應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)；所述檢測(cè)圖像 是由分辨率不同的、且與視野圖像相關(guān)的多個(gè)圖像拼接而成；

獲取目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，根據(jù)前述目標(biāo)特征判斷目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果中是否有搜尋目 標(biāo)。

進(jìn)一步，在判定有搜尋目標(biāo)的情況下，啟動(dòng)視覺機(jī)器人的跟隨模式，對(duì)前述 搜尋目標(biāo)進(jìn)行跟隨；否則，調(diào)整視覺相機(jī)的拍攝角度向左或向右旋轉(zhuǎn)預(yù)設(shè)角度， 重新獲取視野圖像后，進(jìn)行前述目標(biāo)檢測(cè)的過程。