警戒线位置识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了警戒线位置识别方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：获取RGB图像以及深度图像信息；提取感兴趣区域；检索感兴趣区域，以得到检索结果；判断检索结果是否是有满足要求的标识；若是，则获取标识对应的编码信息；根据编码信息确定标识在地图中的位置；获取当前机器人的位置；判断当前机器人的位置与标识在地图中的位置的距离是否满足设定阈值；若不满足，则确定当前机器人定位丢失；判断标识在地图中的位置是否可用于重新定位；若可用，则更新机器人的位置。通过实施本发明专利技术实施例的方法可实现机器人可精准识别地面上的警戒线，以在定位丢失的情况下重新定位到机器人在地图中的位置，避免一些安全事故发生。生。生。

【技术实现步骤摘要】
警戒线位置识别方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及警戒线识别方法，更具体地说是指警戒线位置识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着科学技术的高速发展，服务型移动机器人逐渐走进老百姓的日常生活中，并且真实落地应用于多个行业终端，包括餐厅、银行、政务、展会、地铁等多个垂直行业。
[0003]在现有的技术中，机器人使用激光雷达来感知环境，规划路径，智能避障，但当机器人定位丢失时，会移动到一些跌落风险区，如楼梯口以及台阶边缘等，由于激光雷达的局限性，无法准确识别地面上的警戒线，无法提前感知路径上的跌落风险区，从而导致机器人跌落，造成安全事故。
[0004]因此，有必要设计一种新的方法，实现机器人可精准识别地面上的警戒线，以在定位丢失的情况下重新定位到机器人在地图中的位置，避免一些安全事故发生。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供警戒线位置识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：警戒线位置识别方法，包括：
[0007]获取RGB图像以及深度图像信息；
[0008]提取所述RGB图像的感兴趣区域；
[0009]检索所述感兴趣区域，以得到检索结果；
[0010]判断所述检索结果是否是有满足要求的标识；
[0011]若所述检索结果是有满足要求的标识，则获取所述标识对应的编码信息；
[0012]根据所述编码信息确定所述标识在地图中的位置；
[0013]获取当前机器人的位置；
[0014]判断当前机器人的位置与所述标识在地图中的位置的距离是否满足设定阈值；
[0015]若当前机器人的位置与所述标识在地图中的位置的距离不满足设定阈值，则确定当前机器人定位丢失；
[0016]判断所述标识在地图中的位置是否可用于重新定位；
[0017]若所述标识在地图中的位置可用于重新定位，则利用所述标识在地图中的位置更新机器人的位置。
[0018]其进一步技术方案为：所述获取所述判断当前机器人的位置与所述标识在地图中的位置的距离是否满足设定阈值之后，还包括：
[0019]若当前机器人的位置与所述标识在地图中的位置的距离满足设定阈值，则确定所述标识在RGB图像内的像素坐标；
[0020]根据所述深度图像信息以及像素坐标确定禁行线；
[0021]发送所述禁行线的位置至机器人。
[0022]其进一步技术方案为：所述根据所述深度图像信息以及像素坐标确定禁行线，包括：
[0023]将所述像素坐标与所述深度图像信息进行配准，以得到融合配准数据；
[0024]将所述融合配准数据转换为空间坐标数据；
[0025]确定与所述空间坐标数据的距离符合安全范围的区域内的坐标点的集合，以形成禁行线。
[0026]其进一步技术方案为：所述检索所述感兴趣区域，以得到检索结果，包括：
[0027]利用图像模板匹配方式检索所述感兴趣区域内图案与目标图案的匹配程度；
[0028]判断所述匹配程度是否大于设定阈值；
[0029]若所述匹配程度大于设定阈值，则确定所述检索结果是有满足要求的标识，且所述标识为所述感兴趣区域内图案；
[0030]若所述匹配程度不大于设定阈值，则确定所述检索结果不是有满足要求的标识。
[0031]其进一步技术方案为：所述利用所述标识在地图中的位置更新机器人的位置，包括：
[0032]利用所述标识在地图中的位置设置为机器人当前的位置。
[0033]其进一步技术方案为：所述判断所述标识在地图中的位置是否可用于重新定位之后，还包括：
[0034]若所述标识在地图中的位置不可用于重新定位，则驱动机器人正常运行。
[0035]本专利技术还提供了警戒线位置识别装置，包括：
[0036]信息获取单元，用于获取RGB图像以及深度图像信息；
[0037]区域提取单元，用于提取所述RGB图像的感兴趣区域；
[0038]检索单元，用于检索所述感兴趣区域，以得到检索结果；
[0039]标识判断单元，用于判断所述检索结果是否是有满足要求的标识；
[0040]编码信息获取单元，用于若所述检索结果是有满足要求的标识，则获取所述标识对应的编码信息；
[0041]位置确定单元，用于根据所述编码信息确定所述标识在地图中的位置；
[0042]位置获取单元，用于获取当前机器人的位置；
[0043]位置判断单元，用于判断当前机器人的位置与所述标识在地图中的位置的距离是否满足设定阈值；
[0044]丢失确定单元，用于若当前机器人的位置与所述标识在地图中的位置的距离不满足设定阈值，则确定当前机器人定位丢失；
[0045]重新定位判断单元，用于判断所述标识在地图中的位置是否可用于重新定位；
[0046]位置更新单元，用于若所述标识在地图中的位置可用于重新定位，则利用所述标识在地图中的位置更新机器人的位置。
[0047]其进一步技术方案为：还包括：
[0048]像素坐标确定单元，用于确定所述标识在RGB图像内的像素坐标；
[0049]禁行线确定单元，用于根据所述深度图像信息以及像素坐标确定禁行线；
[0050]发送单元，用于发送所述禁行线的位置至机器人。
[0051]本专利技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。
[0052]本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述的方法。
[0053]本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术通过采集RGB图像以及深度图像信息，提取RGB图像中特定颜色区域部分为感兴趣区域，在感兴趣区域内提取图像中的特定的Logo标识，如果能识别到特定的Logo标识则认为是警戒线，并以此进行机器人是否丢失的判定和重新定位，并生成禁行线，对机器人的行走起到引导作用，实现机器人可精准识别地面上的警戒线，以在定位丢失的情况下重新定位到机器人在地图中的位置，避免一些安全事故发生。
[0054]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。
附图说明
[0055]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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。
[0056]图1为本专利技术实施例提供的警戒线位置识别方法的应用场景示意图；
[0057]图2为本专利技术实施例提供的警戒线位置识别方法的流程示意图；
[0058]图3为本专利技术实施例提供的警戒线位置识别方法的子流程示意图；
[005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.警戒线位置识别方法，其特征在于，包括：获取RGB图像以及深度图像信息；提取所述RGB图像的感兴趣区域；检索所述感兴趣区域，以得到检索结果；判断所述检索结果是否是有满足要求的标识；若所述检索结果是有满足要求的标识，则获取所述标识对应的编码信息；根据所述编码信息确定所述标识在地图中的位置；获取当前机器人的位置；判断当前机器人的位置与所述标识在地图中的位置的距离是否满足设定阈值；若当前机器人的位置与所述标识在地图中的位置的距离不满足设定阈值，则确定当前机器人定位丢失；判断所述标识在地图中的位置是否可用于重新定位；若所述标识在地图中的位置可用于重新定位，则利用所述标识在地图中的位置更新机器人的位置。2.根据权利要求1所述的警戒线位置识别方法，其特征在于，所述获取所述判断当前机器人的位置与所述标识在地图中的位置的距离是否满足设定阈值之后，还包括：若当前机器人的位置与所述标识在地图中的位置的距离满足设定阈值，则确定所述标识在RGB图像内的像素坐标；根据所述深度图像信息以及像素坐标确定禁行线；发送所述禁行线的位置至机器人。3.根据权利要求2所述的警戒线位置识别方法，其特征在于，所述根据所述深度图像信息以及像素坐标确定禁行线，包括：将所述像素坐标与所述深度图像信息进行配准，以得到融合配准数据；将所述融合配准数据转换为空间坐标数据；确定与所述空间坐标数据的距离符合安全范围的区域内的坐标点的集合，以形成禁行线。4.根据权利要求1所述的警戒线位置识别方法，其特征在于，所述检索所述感兴趣区域，以得到检索结果，包括：利用图像模板匹配方式检索所述感兴趣区域内图案与目标图案的匹配程度；判断所述匹配程度是否大于设定阈值；若所述匹配程度大于设定阈值，则确定所述检索结果是有满足要求的标识，且所述标识为所述感兴趣区域内图案；若所述匹配程度不大于设定阈值，则确定所述检索结果不是有满足要求的标识。5.根据权利要求1所述的警戒线位置识别方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫宇通，施健，王一科，贾林，涂静一，
申请(专利权)人：深圳中智永浩机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：