【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能巡检机器人领域，具体是涉及一种智能巡检机器人的智能图像识别方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的迅速发展，智能巡检机器人在工业和安防领域的应用逐渐成为一种重要趋势。这些机器人通过搭载各类传感器和摄像设备，能够实现对生产线、设备、场地等的自主巡检和监测。在这一应用背景下，图像识别技术成为智能巡检机器人关键的功能之一，用于实时检测和分析巡检区域的图像数据。
2、然而，传统的图像识别方法在处理大规模图像数据时面临一系列挑战。首先，其识别准确性可能受到影响，特别是在复杂环境下或存在遮挡、光照变化等因素的情况下。其次，效率方面存在局限性，传统算法在大规模图像数据中的搜索和匹配过程中往往需要耗费大量时间。这对于要求快速响应和实时性的应用场景，如工业生产线和安防监控系统，提出了严峻的要求。
3、为提高智能巡检机器人的性能，现有技术通常采用基于深度学习的图像识别方法。深度学习通过构建深度神经网络，可以学习图像中的高级特征，提高识别准确性。然而，这些方法在资源消耗方面较大，特别是在部署在边缘设备上时可能面临计算资源不足的问题。同时，对于要求实时性的场景，深度学习方法的计算复杂性可能导致延迟较大，不符合实际应用的需求。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、本专利技术主要针对以上问题，提出了一种智能巡检机器人的智能图像识别方法及系统，其目的是解决智能巡检机器人在工业、安防等领域应用中传统图像识别方法存在的识别准确性和效率不足的问题。
...【技术保护点】
1.一种智能巡检机器人的智能图像识别方法，其特征在于，该识别方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能巡检机器人的智能图像识别方法，其特征在于，步骤2中，对图像数据进行特征提取，得到图像的紧凑表示，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种智能巡检机器人的智能图像识别方法，其特征在于，步骤2之前还包括：对图像数据进行预处理，所述预处理包括但不限于图像增强、去噪。
4.根据权利要求1所述的一种智能巡检机器人的智能图像识别方法，其特征在于，所述虚拟查询生成方法为：
5.根据权利要求1所述的一种智能巡检机器人的智能图像识别方法，其特征在于，步骤6之后还包括：根据用户的反馈信息，调整图像识别参数，优化虚拟查询生成过程。
6.一种智能巡检机器人的智能图像识别系统，其特征在于，包括以下模块：
7.根据权利要求6所述的一种智能巡检机器人的智能图像识别系统，其特征在于，所述图像采集模块配备有高分辨率摄像头，用以捕获高清晰度的巡检区域图像数据。
8.根据权利要求6所述的一种智能巡检机器人的智能图像识别系统，
9.根据权利要求6所述的一种智能巡检机器人的智能图像识别系统，其特征在于，所述空间聚类模块利用K-means算法或层次聚类算法，以实现对紧凑表示的有效空间聚类。
10.根据权利要求6所述的一种智能巡检机器人的智能图像识别系统，其特征在于，所述虚拟查询生成模块包括稀疏编码器，用于通过稀疏编码方法根据整个图像子区域的图像生成虚拟查询输入；所述模糊搜索模块包含一个索引构建单元，用于在图像数据库创建索引，以加快虚拟查询的搜索速度。
...【技术特征摘要】
1.一种智能巡检机器人的智能图像识别方法，其特征在于，该识别方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能巡检机器人的智能图像识别方法，其特征在于，步骤2中，对图像数据进行特征提取，得到图像的紧凑表示，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种智能巡检机器人的智能图像识别方法，其特征在于，步骤2之前还包括：对图像数据进行预处理，所述预处理包括但不限于图像增强、去噪。
4.根据权利要求1所述的一种智能巡检机器人的智能图像识别方法，其特征在于，所述虚拟查询生成方法为：
5.根据权利要求1所述的一种智能巡检机器人的智能图像识别方法，其特征在于，步骤6之后还包括：根据用户的反馈信息，调整图像识别参数，优化虚拟查询生成过程。
6.一种智能巡检机器人的智能图像识别系统，其特征在于，包...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏清华，林峰，李琦，曾令清，李健，苏礼顺，
申请(专利权)人：广东粤电青溪发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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