申请/专利权人：深圳市千乘机器人有限公司

申请日：2022-03-04

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN114594770B

主分类号：G05D1/43

分类号：G05D1/43;G05D1/249

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.06.24#实质审查的生效;2022.06.07#公开

摘要：本发明提供一种巡检机器人不停车的巡检方法，包括以下步骤：对拍摄存在目标物的视频流中每一帧都进行目标检测得到一系列“合格帧”；对拍摄的视频流实时画面，计算图像二阶导数的方差，得到画面模糊程度，调节云台对焦参数；Blur＝EΔG‑EΔG2其中，以拉普拉斯算子作为卷积核卷积图像得到二阶导数；设置Blur阈值，对焦参数从小到大调节，将对焦参数调节至Blur阈值后输出；将一系列合格帧提取图像深度特征，与模板图进行特征匹配，并且对其计算模糊度Blur，其中，匹配特征点数大于15的画面帧，且Score满足大于4，Blur大于500，判定为最优采集图像。

主权项：1.一种巡检机器人不停车的巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：对拍摄存在目标物的视频流中每一帧都进行目标检测得到一系列“合格帧”；对拍摄的视频流实时画面，计算图像二阶导数的方差，得到画面模糊程度，调节云台对焦参数；Blur＝EΔG-EΔG2 其中，以拉普拉斯算子作为卷积核卷积图像得到二阶导数；设置Blur阈值，对焦参数从小到大调节，将对焦参数调节至Blur阈值后输出；将一系列合格帧提取图像深度特征，与模板图进行特征匹配，并且对其计算模糊度Blur，其中，匹配特征点数大于15的画面帧，且Score满足大于4，Blur大于500，判定为最优采集图像；在目标检测时，进行以下步骤：拍摄的视频流中每一帧都进行目标检测，若所拍摄的视频流中为存在确定目标物的视频流，则采用的检测模型为yolov5进行检测,若所拍摄的视频流中为存在新增类别的目标物的视频流，则采用的检测模型为主体检测模型结合特征匹配算法进行检测，在画面图像的坐标bbox:[x,y,w,h]和置信度conf；基于目标物在画面图像的坐标和置信度conf，计算检测结果得分ScoreScore＝econf+eIOU 若Score大于3，判定当前帧为合格帧，保存到合格帧序列里；若Score等于2，则降低云台焦距倍率，再次计算检测结果得分Score，若云台焦距倍率调节至最小，Score还是等于2，视为不及格帧；若Score大于2小于3，计算检测框与画面中心的偏移量，依据偏移量微调云台位姿，计算检测框与画面占比IOU，依据IOU增大云台焦距倍率，后再次进行计算检测结果得分Score。

全文数据：

权利要求：

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