目标识别方法及系统、巡检机器人技术方案

本发明专利技术属于轨道交通技术领域，公开了一种目标识别方法及系统、巡检机器人，目标识别方法包括：步骤S1：根据工作计划控制机械臂带动第一相机移动至第一位置；步骤S2：通过第一相机采集并获得被机柜栅格遮挡的目标的第一图像信息，根据第一图像信息获得控制信息；步骤S3：根据控制信息控制第二相机采集并获得目标的多个第二图像信息；步骤S4：通过图像拼接技术，将多个第二图像信息合成为一无机柜栅格遮挡的完整的目标的最终图像信息，通过本发明专利技术能够在巡检过程中可以不开柜门识别出目标的当前状态，同时提升巡检机器人的适用性。

【技术实现步骤摘要】
目标识别方法及系统、巡检机器人
本专利技术属于轨道交通
，具体地说，尤其涉及一种目标识别方法及系统、巡检机器人。
技术介绍
随着中国铁路建设的快速发展，铁路列车的高速、高密度的运行状态对铁路电务设备及系统的安全及运维管理提出了更严格的要求。高速铁路区间信号中继站多为无人值守车站，交通不便、夜间巡检作业对信号设备维护和应急处置带来不便和交通安全隐患，造成电务巡检人员不可能完全实时掌握高速铁路区间无人值守信号中继站设备运行工况，定点监测信号设备运用状态很可能出现盲区。国铁高速铁路无人值守信号中继站智能巡检系统，主要完成铁路电务机房的自动巡检监测功能，对信号设备技术指标及关键设备、仪器仪表的实时监测与报警，因此极大地提升了高速铁路信号设备的监测及运维水平，增强了高速铁路重点场所安防控制级别，努力压缩设备故障处理延时时间，为高速铁路的安全运营保驾护航。但是，在实际始终中发现，现有的巡检机器人不具备栅格虚化能力，只能对无栅格遮挡的机柜做巡检，并且只能将相机拍摄到的图片显示，因而目前所能采取的措施大多是直接将机柜门拆掉，但是这种方式存在未授权人员误操作的风险。另外，现有巡检机器人都是针对已知的目标进行巡检，举例来说，巡检前已知目前机柜中板卡是何种类型、何种尺寸，因此有针对性的进行图像采集识别，而在实际中很多情况下巡检前并不能够获得目标的信息，因此不可能有针对性的进行巡检，从而使得现有巡检机器人的适用性不强，无法适应巡检前不能够获得目标信息的情况。因此急需开发一种克服上述缺陷的目标识别方法及系统、巡检机器人。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供一种目标识别方法，其中，包括：步骤S1：根据工作计划控制机械臂带动第一相机移动至第一位置；步骤S2：通过所述第一相机采集并获得被机柜栅格遮挡的目标的第一图像信息，根据所述第一图像信息获得控制信息；步骤S3：根据所述控制信息控制第二相机采集并获得所述目标的多个第二图像信息；步骤S4：通过图像拼接技术，将多个所述第二图像信息合成为一无机柜栅格遮挡的完整的所述目标的最终图像信息。上述的目标识别方法，其中，于所述步骤S2中包括：步骤S21：通过所述第一相机采集并获得目标的所述第一图像信息；步骤S22：通过深度学习算法识别所述第一图像信息获得所述目标的参数信息；步骤S23：根据所述参数信息获得所述控制信息。上述的目标识别方法，其中，所述参数信息包括：所述目标的位置信息及所述目标的尺寸信息。上述的目标识别方法，其中，于所述步骤S3中，根据所述控制信息控制所述机械臂带动所述第二相机移动至多个第二位置，每移动至一所述第二位置时，所述第二相机进行采集并获得所述目标的一所述第二图像信息。上述中任一项所述的目标识别方法，其中，于所述步骤S3中，通过特征点的提取与匹配、图像配准及图像融合将多个所述第二图像信息合成为一无机柜栅格遮挡的完整的所述最终图像信息。本专利技术还提供一种目标识别系统，其中，包括：第一相机及第二相机，装设于机械臂上；控制单元，电性连接于所述机械臂与所述第一相机，所述控制单元根据工作计划控制所述机械臂带动所述第一相机移动至第一位置后，所述控制单元控制所述第一相机采集并获得被机柜栅格遮挡的目标的第一图像信息；图像信息处理单元，根据所述第一图像信息获得控制信息并输出至所述控制单元，所述控制单元根据所述控制信息控制第二相机采集并获得所述目标的多个第二图像信息；图像合成单元，通过图像拼接技术，将多个所述第二图像信息合成为一无机柜栅格遮挡的完整的所述目标的最终图像信息。上述的目标识别系统，其中，所述图像信息处理单元通过深度学习算法识别所述第一图像信息获得所述目标的参数信息，再根据所述参数信息获得控制信息。上述的目标识别系统，其中，所述参数信息包括：所述目标的位置信息及所述目标的尺寸信息。上述的目标识别系统，其中，所述控制单元根据控制信息控制所述机械臂带动所述第二相机移动至多个第二位置，每移动至一所述第二位置时，所述控制单元控制所述第二相机进行采集并获得所述目标的一所述第二图像信息。上述中任一项所述的目标识别系统，其中，所述图像合成单元通过特征点的提取与匹配、图像配准及图像融合将多个所述第二图像信息合成为一无机柜栅格遮挡的完整的所述最终图像信息。本专利技术还提供一种巡检机器人，其中，包括：机械臂；上述中任一项所述的目标识别系统，连接于所述机械臂，所述巡检机器人通过所述识别系统获得无机柜栅格遮挡的完整的目标的最终图像信息。本专利技术针对于现有技术其功效在于：本专利技术将GPU单元设置于巡检机器人内，使得巡检机器人能够运行网络更大，精度更高的深度学习算法，实现高分辨率，高帧数的视频流实时处理；同时通过本专利技术能够在巡检过程中可以不开柜门识别出目标的当前状态；另外大大提升巡检机器人的适用性。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术目标识别方法的流程图；图2为图1中步骤S2的分步骤流程图；图3为本专利技术目标识别系统的结构示意图。其中，附图标记为：目标识别系统：1第一相机：11第二相机：12控制单元：13图像信息处理单元14图像合成单元15机械臂：2具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。另外，在附图及实施方式中所使用相同或类似标号的元件/构件是用来代表相同或类似部分。本专利技术通过机械臂配合相机，能够都从一张大图片中识别出任意一张板卡，并利用通过虚化能力，将其拼接称完整的图片，通过虚化后完整的图片来识别出目标的具体类型。请参照图1，图1为本专利技术虚化处理方法的流程图。如图1所示，本专利技术的目标识别方法包括：步骤S1：根据工作计划控制机械臂带动第一相机移动至第一位置。具体地说，接收本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标识别方法，其特征在于，包括：/n步骤S1：根据工作计划控制机械臂带动第一相机移动至第一位置；/n步骤S2：通过所述第一相机采集并获得被机柜栅格遮挡的目标的第一图像信息，根据所述第一图像信息获得控制信息；/n步骤S3：根据所述控制信息控制第二相机采集并获得所述目标的多个第二图像信息；/n步骤S4：通过图像拼接技术，将多个所述第二图像信息合成为一无机柜栅格遮挡的完整的所述目标的最终图像信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标识别方法，其特征在于，包括：
步骤S1：根据工作计划控制机械臂带动第一相机移动至第一位置；
步骤S2：通过所述第一相机采集并获得被机柜栅格遮挡的目标的第一图像信息，根据所述第一图像信息获得控制信息；
步骤S3：根据所述控制信息控制第二相机采集并获得所述目标的多个第二图像信息；
步骤S4：通过图像拼接技术，将多个所述第二图像信息合成为一无机柜栅格遮挡的完整的所述目标的最终图像信息。


2.如权利要求1所述的目标识别方法，其特征在于，于所述步骤S2中包括：
步骤S21：通过所述第一相机采集并获得目标的所述第一图像信息；
步骤S22：通过深度学习算法识别所述第一图像信息获得所述目标的参数信息；
步骤S23：根据所述参数信息获得所述控制信息。


3.如权利要求2所述的目标识别方法，其特征在于，所述参数信息包括：所述目标的位置信息及所述目标的尺寸信息。


4.如权利要求2所述的目标识别方法，其特征在于，于所述步骤S3中，根据所述控制信息控制所述机械臂带动所述第二相机移动至多个第二位置，每移动至一所述第二位置时，所述第二相机进行采集并获得所述目标的一所述第二图像信息。


5.如权利要求1-4中任一项所述的目标识别方法，其特征在于，于所述步骤S3中，通过特征点的提取与匹配、图像配准及图像融合将多个所述第二图像信息合成为一无机柜栅格遮挡的完整的所述最终图像信息。


6.一种目标识别系统，其特征在于，包括：
第一相机及第二相机，装设于机械臂上；
控制单元，电性连接于所述机...

【专利技术属性】
技术研发人员：李超，敖奇，张奎刚，王福闯，孙红，
申请(专利权)人：北京全路通信信号研究设计院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11