申请/专利权人：苏州工艺美术职业技术学院

申请日：2023-03-02

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN116160465A

主分类号：B25J11/00

分类号：B25J11/00;B25J9/16;G09B5/02

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2023.05.26#公开

摘要：本发明涉及一种低视角儿童探索户外学习机器人，该机器人包括机器人主体和控制器，用户使用控制器控制机器人主体进行行走和拍摄，并对拍摄的画面进行图像识别。本发明可以代替儿童前去探索特定的自然区域，通过机器人玩具激发儿童对户外活动的热情，帮助儿童获得博物学知识并克服自然缺失症。

主权项：1.一种低视角儿童探索户外学习机器人，其特征在于，包括机器人主体和控制器，所述机器人主体包括摄像头，所述控制器包括显示屏幕、GPS定位装置和网络连接模块；所述控制器和所述机器人主体通过无线网络连接，所述控制器可控制所述机器人主体行走，接收所述摄像头拍摄的图像，并在所述显示屏幕上显示所述图像；所述控制器可通过网络连接模块连接到互联网，以远程连接到服务器；所述控制器对所述图像进行图像识别，以识别其中的动植物目标，所述图像识别包括以下步骤：步骤100：针对不同的地理区域，预先在服务器上训练相应的区域图像识别模型，并且预先在服务器上训练一个全局图像识别模型；所述区域图像识别模型是用于识别相应地理区域内的动植物目标，所述全局图像识别模型用于识别所有动植物目标；步骤200：所述控制器通过GPS定位装置获取当前的地理坐标，基于所述地理坐标从服务器获取当前所在区域的区域图像识别模型，作为本地图像识别模型；步骤300：所述控制器使用本地图像识别模型对待识别的图像进行识别，输出相应的识别结果，所述识别结果包括动植物目标的唯一标识符ID和概率值；如果所述概率值小于预定阈值，则所述控制器将所述待识别的图像发送给服务器；步骤400：所述服务器接收到所述待识别图像后，使用全局图像识别模型识别所述待识别图像，输出所述待识别图像的全局识别结果，然后将所待识别图像及所述全局识别结果作为新的训练样本，重新训练所述控制器所在区域的区域图像识别模型；步骤500：根据重新训练的区域图像识别模型，所述控制器更新其存储的本地图像识别模型。

全文数据：

权利要求：

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