【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能化机器人，并且更具体地，涉及一种供热管道检修机器人摄像校准方法和系统。
技术介绍
1、管道机器人是一种能够在管道内部自主运动和执行任务的机器人，它们广泛应用于管道的检测、维修和清洁等任务。在管道检修机器人执行任务的过程中，通常会配备摄像头来捕捉供热管道内部的图像数据，并基于捕捉的图像数据来观察供热管道的状态和检测缺陷。然而，由于供热管道环境的复杂性和机器人自身的运动，摄像头可能会出现角度不准确的情况，导致图像失真或漏检，从而影响机器人的工作效果。因此，摄像角度校准的准确性对于供热管道内部的检测、维护和修复任务非常重要。然而，在传统摄像校准方案中，通常需要依靠人工进行干预，操作人员需要根据经验或参考物体来调整摄像头的角度，这种方法存在主观性和不稳定性，容易导致摄像角度校准的不准确问题。
2、因此，期望一种优化的供热管道检修机器人摄像校准方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种供热管道检修机器人摄像校准方法和系统，其通过管道机器人的摄像头采集目标区域实时图像，并在后端引入图像处理和分析算法来进行该目标区域实时图像和目标区域参考图像的分析和比较，以此来判断管道机器人的摄像头角度是否正确，如果机器人检测到摄像头的角度不正确，可以发送指令给机器人进行摄像头的角度微调校正，以确保摄像头对准目标区域。这样，能够自动化地对管道机器人的摄像头进行校准，提高管道机器人的视觉和工作效果以及检测精度。
2、第一方面，提供了
3、获取由管道机器人采集的目标区域实时图像；
4、从数据库调取目标区域参考图像；
5、对所述目标区域实时图像进行图像分块处理后通过基于深度神经网络模型的图像局部区域特征提取器中进行局部区域特征提取以得到目标区域实时图像局部区域特征图的序列；
6、对所述目标区域参考图像进行图像分块处理后通过所述基于深度神经网络模型的图像局部区域特征提取器中进行局部区域特征提取以得到目标区域参考图像局部区域特征图的序列；
7、对所述目标区域实时图像局部区域特征图的序列和所述目标区域参考图像局部区域特征图的序列进行局部区域语义差异性分析以得到差异性语义特征；
8、基于所述差异性语义特征，确定摄像头的角度校正值。
9、第二方面，提供了一种供热管道检修机器人摄像校准系统，其包括：
10、实时图像获取模块，用于获取由管道机器人采集的目标区域实时图像；
11、参考图像调取模块，用于从数据库调取目标区域参考图像；
12、实时图像局部区域特征提取模块，用于对所述目标区域实时图像进行图像分块处理后通过基于深度神经网络模型的图像局部区域特征提取器中进行局部区域特征提取以得到目标区域实时图像局部区域特征图的序列；
13、参考图像局部区域特征提取模块，用于对所述目标区域参考图像进行图像分块处理后通过所述基于深度神经网络模型的图像局部区域特征提取器中进行局部区域特征提取以得到目标区域参考图像局部区域特征图的序列；
14、局部区域语义差异性分析模块，用于对所述目标区域实时图像局部区域特征图的序列和所述目标区域参考图像局部区域特征图的序列进行局部区域语义差异性分析以得到差异性语义特征；
15、摄像头的角度校正值确定模块，用于基于所述差异性语义特征，确定摄像头的角度校正值。
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1.一种供热管道检修机器人摄像校准方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的供热管道检修机器人摄像校准方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
3.根据权利要求2所述的供热管道检修机器人摄像校准方法，其特征在于，对所述目标区域实时图像局部区域特征图的序列和所述目标区域参考图像局部区域特征图的序列进行局部区域语义差异性分析以得到差异性语义特征，包括：
4.根据权利要求3所述的供热管道检修机器人摄像校准方法，其特征在于，计算所述优化目标区域实时图像局部区域特征图的序列和所述优化目标区域参考图像局部区域特征图的序列中每组对应的优化目标区域实时图像局部区域特征图和优化目标区域参考图像局部区域特征图之间的语义差异系数以得到由多个语义差异系数组成的校正语义特征向量作为所述差异性语义特征，包括：
5.根据权利要求4所述的供热管道检修机器人摄像校准方法，其特征在于，基于所述差异性语义特征，确定摄像头的角度校正值，包括：将所述校正语义特征向量通过解码器以得到解码值，所述解码值用于表示摄像头的角度校正值。
6.根据
7.一种供热管道检修机器人摄像校准系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的供热管道检修机器人摄像校准系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
9.根据权利要求8所述的供热管道检修机器人摄像校准系统，其特征在于，所述局部区域语义差异性分析模块，包括：
10.根据权利要求9所述的供热管道检修机器人摄像校准系统，其特征在于，所述语义差异系数计算单元，用于：
...【技术特征摘要】
1.一种供热管道检修机器人摄像校准方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的供热管道检修机器人摄像校准方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
3.根据权利要求2所述的供热管道检修机器人摄像校准方法，其特征在于，对所述目标区域实时图像局部区域特征图的序列和所述目标区域参考图像局部区域特征图的序列进行局部区域语义差异性分析以得到差异性语义特征，包括：
4.根据权利要求3所述的供热管道检修机器人摄像校准方法，其特征在于，计算所述优化目标区域实时图像局部区域特征图的序列和所述优化目标区域参考图像局部区域特征图的序列中每组对应的优化目标区域实时图像局部区域特征图和优化目标区域参考图像局部区域特征图之间的语义差异系数以得到由多个语义差异系数组成的校正语义特征向量作为所述差异性语义特征，包括：
5.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶迁，戴建宁，朱晓，
申请(专利权)人：深圳汉光电子技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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