一种对目标物体的检测方法、检测装置以及机器人的制作方法
【专利说明】
【技术领域】
[0001]本发明涉及计算机控制技术领域，尤其涉及一种对目标物体的检测方法、检测装置以及机器人。
【【背景技术】】
[0002]目前，现有的目标的监测、识别以及跟踪一般是通过视频图像的跟踪来实现，基于视频图像的目标跟踪技术融合了视觉、模式识别以及人工智能等领域的技术。而该技术的主要应用包括对车辆的跟踪、识别，安防监控，以及人工智能机器人。
[0003]现有技术中基于视频图像的追踪基本上可以较准确地从图像中确定出某个目标物体。但是，在某些情况下，仅仅从视频图像中确定出目标物体还不能满足智能化需求，例如在人工智能机器人领域，特别是智能机器人竞技领域还需要更进一步改善现有的目标跟踪技术。
【
【发明内容】
】
[0004]本发明实施例提供了一种对目标物体的检测方法、检测装置以及机器人，可满足用户关于物体追踪与移动状态预估的自动化、智能化需求。
[0005]本发明实施例提供了一种对目标物体的检测方法，包括:
[0006]检测装置识别被监测区域内的目标物体，并计算所述目标物体相对于本检测装置的第一状态信息；
[0007]根据所述第一状态信息，估算所述目标物体在经历了预置的延迟时长值后的第二状态信息；
[0008]根据估算的第二状态信息执行对所述目标物体的处理操作。
[0009]其中可选地，所述第一状态信息包括:所述目标物体相对于本检测装置的第一位置信息、速度信息以及移动方向信息；
[0010]所述根据所述第一状态信息，估算所述目标物体在经历了预置的延迟时长值后的第二状态信息，包括:
[0011]所述检测装置根据所述速度信息，计算预置的延迟时长值后所述目标物体的位移;
[0012]根据所述第一位置信息、移动方向信息以及所述计算出的位移，估算所述目标物体移动后的第二位置信息；
[0013]将所述第二位置信息确定为第二状态信息。
[0014]其中可选地，所述识别被监测区域内的目标物体，包括:
[0015]所述检测装置获取被检测区域的图像；
[0016]分析识别所述图像中是否包含具有指定颜色特征的目标对象；
[0017]若包含，则将识别出的目标对象确定为目标物体。
[0018]其中可选地，所述分析识别所述图像中是否包含具有指定颜色特征的目标对象，包括:
[0019]基于预置的颜色区间预置对所述获取的图像进行颜色检测，确定出所述图像中的具有指定颜色特征的初始对象区域；
[0020]将获取的图像量化为二值图；
[0021]对二值图中所述初始对象区域所对应的区域进行连通区域检测，确定出初始对象区域的外形轮廓；
[0022]基于预置的合并规则对确定出的各个外形轮廓进行合并操作；
[0023]根据预置的过滤形状或过滤尺寸信息，对合并后得到的各个区域进行过滤，将过滤后的区域作为目标对象。
[0024]其中可选地，所述对二值图中所述初始对象区域所对应的区域进行连通区域检测，包括:
[0025]滤除所述二值图中的噪声点；
[0026]对滤除噪声点后的二值图中所述初始对象区域所对应的区域进行连通区域检测。
[0027]其中可选地，所述基于预置的合并规则对确定出的各个外形轮廓进行合并操作，包括:
[0028]根据确定出的各个外形轮廓的边缘位置坐标，计算相邻的两个外形轮廓之间的距离；
[0029]确定相邻的两个外形轮廓之间的颜色相似度；
[0030]将距离值、相似度满足预设的合并距离以及相似度要求的两个相邻外形轮廓合并。
[0031]其中可选地，所述所述基于预置的合并规则对确定出的各个外形轮廓进行合并操作，包括:
[0032]检测相邻两个连通区域之间的区域是否符合预置的遮挡物对象特征；
[0033]若是，则所述相邻的两个连通区域满足预置的合并规则，将该相邻的两个外形轮廓合并。
[0034]其中可选地，所述计算所述目标物体相对于本检测装置的第一状态信息，包括:
[0035]根据监测到的图像计算所述目标物体相对于本检测装置的移动状态信息；
[0036]计算所述目标物体到本检测装置的距离值；
[0037]如果大于预设的距离阈值，则再次根据监测到的新的图像计算所述目标物体相对于本检测装置的移动状态信息，并再次判断所述目标物体到本检测装置的距离值是否小于预设的距离阈值，重复执行本步骤，直至确定出不大于预设的距离阈值时的移动状态信息;
[0038]如果不大于预设的距离阈值，则将所述移动状态信息确定为第一状态信息。
[0039]其中可选地，计算所述目标物体相对于本检测装置的移动状态信息，包括:
[0040]从当前时刻获取的图像中确定出目标物体的像素坐标，进行坐标映射转换，得到所述目标物体在以所述检测装置为中心的坐标系中的初始位置信息；
[0041]从预置时间间隔后的时刻获取的图像中确定出目标物体的像素坐标，进行坐标映射转换，得到所述目标物体以所述检测装置为中心的坐标系中的移动位置信息；
[0042]根据根据初始位置信息、移动位置信息以及预置时间间隔，确定出所述目标物体的速度信息以及方向信息；
[0043]将确定出的速度信息、方向信息以及所述移动位置信息作为所述目标物体的移动状态信息。
[0044]其中可选地，所述方法还包括:
[0045]所述检测装置基于每一个物体的移动状态信息对各个待监测的物体进行位置预估，根据得到的位置预估值和图像中各个待监测的物体的实际位置来关联区分每一个物体。
[0046]其中可选地，所述根据估算的第二状态信息执行对所述目标物体的处理操作，包括:
[0047]根据估算出的第二状态信息中的第二位置信息和相对于检测装置的方向，调整云台的转动参数，以使云台挂载的负载瞄准所述目标物体。
[0048]相应地，本发明实施例还提供了一种检测装置，包括:
[0049]识别模块，用于识别被监测区域内的目标物体，并计算所述目标物体相对于本检测装置的第一状态信息；
[0050]处理模块，用于根据所述第一状态信息，估算所述目标物体在经历了预置的延迟时长值后的第二状态信息；
[0051]控制模块，用于根据估算的第二状态信息执行对所述目标物体的处理操作。
[0052]其中可选地，所述第一状态信息包括:所述目标物体相对于本检测装置的第一位置信息、速度信息以及移动方向信息；
[0053]所述处理模块，具体用于根据所述速度信息，计算预置的延迟时长值后所述目标物体的位移；根据所述第一位置信息、移动方向信息以及所述计算出的位移，估算所述目标物体移动后的第二位置信息；将所述第二位置信息确定为第二状态信息。
[0054]其中可选地，所述识别模块包括:
[0055]获取单元，用于获取被检测区域的图像；
[0056]识别单元，用于分析识别所述图像中是否包含具有指定颜色特征的目标对象；
[0057]确定单元，用于在所述识别单元的识别结果为包含时，则将识别出的目标对象确定为目标物体。
[0058]其中可选地，所述识别单元，具体用于基于预置的颜色区间预置对所述获取的图像进行颜色检测，确定出所述图像中的具有指定颜色特征的初始对象区域；将获取的图像量化为二值图；对二值图中所述初始对象区域所对应的区域进行连通区域检测，确定出初始对象区域的外形轮廓；基于预置的合并规则对确定出的各个外形轮廓进行合并操作；根据预置的过滤形状或过滤尺寸信息，对合并后得到的各个区域进行过滤，将过滤后的区域作为目标对象。
[0059]其中可选地，所述识别单元，在用于对二值图中所述初始对象区域所对应的区域进行连通区域检测时，具体用于滤除所述二值图中的噪声点；对滤除噪声点后的二值图中所述初始对象区域所对应的区域进行连通区域检测。
[0060]其中可选地，所述识别单元，在用于基于预置的合并规则对确定出的各个外形轮廓进行合并操作时，具体用于根据确定出的各个外形轮廓的边缘位置坐标，计算相邻的两个外形轮廓之间的距离；确定相邻的两个外形轮廓之间的颜色相似度；将距离值、相似度满足预设的合并距离以及相似度要求的两个相邻外形轮廓合并。
[0061]其中可选地，所述识别单元，在用于基于预置的合并规则对确定出的各个外形轮廓进行合并操作时，具体用于检测相邻两个连通区域之间的区域是否符合预置的遮挡物对象特征；若是，则所述相邻的两个连通区域满足预置的合并规则，将该相邻的两个外形轮廓合并。
[0062]其中可选地，所述识别模块还包括:
[0063]状态计算单元，用于根据监测到的图像计算所述目标物体相对于本检测装置的移动状态信息；
[0064]距离计算单元，用于计算所述目标物体到本检测装置的距离值；
[0065]状态处理单元，用于如果大于预设的距离阈值，则再次根据监测到的新的图像计算所述目标物体相对于本检测装置的移动状态信息，并再次判断所述目标物体到本检测装置的距离值是否小于预设的距离阈值，重复执行本步骤，直至确定出不大于预设的距离阈值时的移动状态信息；
[0066]状态确定单元，用于如果不大于预设的距离阈值，则将所述移动状态信息确定为第一状态信息。
[0067]其中可选地，所述状态计算单元