[發明專利]一種巡檢目標自動識別跟蹤的方法、系統及機器人

有效

• 申請號: 202011114313.1
• 申請日: 2020-10-19
• 公開（公告）號: CN111935412B
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 付守海;李方;周偉亮;陳曦;李培俊;李錦培
• 申請（專利權）人: 廣東科凱達智能機器人有限公司
• 主分類號: H04N5/232
• 分類號: H04N5/232;G06K9/00;G06T7/70;G06T5/00;G06T5/20
• 代理公司: 佛山市禾才知識產權代理有限公司 44379
• 代理人: 梁永健;朱培祺

1.一種巡檢目標自動識別跟蹤的方法，其特征在于，包括：

步驟1：使用云臺相機拍攝包含有多個檢測目標的原始圖像；

步驟2：對原始圖像中的多個檢測目標進行識別與定位，對漏識別的檢測目標進行人工標記，確認所有檢測目標在所述原始圖像中的位置；

步驟3：當前所述云臺相機的拍攝中心與所述原始圖像的中心點重合，以原始圖像的中心點為原點構建十字坐標系，將當前原點標記為第二坐標，將其他單個檢測目標在原始圖像中所在區域圖像的中心點標記為多個第一坐標，并將多個第一坐標保存至數據庫；

步驟4：轉動所述云臺相機，使當前所述云臺相機的拍攝中心從第二坐標轉移至其中一個第一坐標，使單個檢測目標位于當前所述云臺相機的拍攝中心；

步驟5：所述云臺相機進行相應比例放大拍攝，獲取該單個檢測目標所在區域圖像的放大圖像，并將該第一坐標重新標記為第二坐標，調用數據庫中其他第一坐標；

步驟6：重復上述步驟4-5，直至獲取所有檢測目標所在區域圖像的放大圖像，并將所有放大圖像上傳至云端；

其中所述進行相應比例放大拍攝，包括獲取放大比例，其中獲取放大比例包括獲取原始圖像的長度與寬度的尺寸；

獲取檢測目標在所述原始圖像中的長度與寬度的尺寸；

將檢測目標和原始圖像的寬度比與所述檢測目標和原始圖像的長度比進行比對，若長度比小于寬度比，則所述長度比為放大比例，若所述長度比大于寬度比，則所述寬度比為放大比例。

2.根據權利要求1所述一種巡檢目標自動識別跟蹤的方法，其特征在于；

轉動所述云臺相機，包括獲取云臺相機的旋轉角度，所述旋轉角度包括水平方向的角度與垂直方向的角度；

其中獲取旋轉角度前，使用所述云臺相機對一個參照物在不同距離n下進行拍攝，獲取所述參照物在不同拍攝距離下的像素值，通過多組像素值與拍攝距離之間的比例關系獲取像素值與距離的線性關系，通過所述線性關系確認所述云臺相機的像素距離，所述像素距離為在距離n下一個像素所表示的實際距離；

獲取當前原始圖像的像素值，通過所述像素距離計算所述云臺相機到所述檢測目標之間的實際距離；

將所述云臺相機與所述檢測目標之間的實際距離代入公式一計算得出所述旋轉角度，所述公式一如下：，其中dx為云臺相機與檢測目標的距離，lx為第一坐標與第二坐標的水平距離，其中cos（x）為水平方向的旋轉角度，垂直方向旋轉角度的計算方式與水平方向旋轉角度的計算方式相同。

3.根據權利要求1所述一種巡檢目標自動識別跟蹤的方法，其特征在于，將多個所述檢測目標在所述原始圖像中的位置對應轉化為多個第一坐標，包括：獲取檢測目標在所述原始圖像中的長度與寬度；

以所述檢測目標的長度與寬度的中心線的交點為第一坐標的計算點。

4.根據權利要求1所述一種巡檢目標自動識別跟蹤的方法，其特征在于，所述對原始圖像中的檢測目標進行識別與定位前，還需要對所述原始圖像進行降噪與邊緣信息增強處理。

5.根據權利要求1所述一種巡檢目標自動識別跟蹤的方法，其特征在于，所述對原始圖像中的檢測目標進行識別與定位中，使用卷積神經網絡對所述原始圖像進行識別，獲取所述原始圖像中檢測目標的圖像，并對識別后的檢測目標的圖像在所述原始圖像中進行定位。

6.一種巡線機器人自動目標巡檢系統，使用權利要求1-5任一項所述一種巡檢目標自動識別跟蹤的方法，其特征在于，包括：拍攝模塊，用于對檢測目標進行拍攝；

定位模塊，用于確認檢測目標在原始圖像中的定位與原始圖像的中心定位，并分別轉化為第一坐標與第二坐標；

存儲模塊，由于存儲第一坐標與第二坐標；

計算模塊，用于通過圖像距離與像素距離計算所述拍攝模塊需要旋轉的角度及拍攝的放大倍數；

降噪模塊，用于對原始圖像進行噪聲濾波、平滑處理。

7.一種巡線機器人，包括拍攝部件，其特征在于，包括集成如權利要求6所述一種巡線機器人自動目標巡檢系統。