基于智能巡检机器人的指示灯状态识别方法与流程

本发明属于工业机器人技术领域，具体涉及一种基于智能巡检机器人的指示灯状态识别方法。

背景技术：

在工业环境中存在着大量的指示灯，用来判断各个设备是否正常工作。当指示灯出现某种状态时，表明有故障发生需要工作人员及时处理。因此就需要实时监控指示灯的状态，而在传统的人工监控中进行长期的监控是一件繁重而乏味的工作，当指示灯较多时人工几乎无法做到全面而准确的监控，同时出现异常情况毕竟为少数，这样人工监控就会造成巨大的人力浪费且效率低下。对于传统意义的工业指示灯状态监控来讲，不仅耗费人力而且由于监控人员的疏忽会很容易造成漏报，因此监控的效率低下。

技术实现要素：

本发明的发明目的是：为了解决现有技术中存在的以上问题，本发明提出了一种基于智能巡检机器人的指示灯状态识别方法。

本发明的技术方案是：一种基于智能巡检机器人的指示灯状态识别方法，包括以下步骤：

a、提取指示灯各个状态样本，计算各个状态的颜色直方图，分别构建指示灯模板库；

b、利用智能巡检机器人的摄像头获取指示灯识别区域的视频流数据；

c、从步骤b得到的视频流数据中提取单帧图像，采用检测算法获取指示灯在图像中的位置；

d、根据步骤c得到的指示灯数据，计算该指示灯的颜色直方图；

e、采用相似性度量算法分别计算步骤d得到的指示灯的颜色直方图与步骤a得到的指示灯模板库中各个状态的颜色直方图的相似度，选择相似度最大的指示灯状态作为该指示灯的识别结果。

进一步地，计算指示灯的颜色直方图时，利用核函数设置中心像素权重高于边缘像素权重。

本发明的有益效果是：本发明通过构建指示灯状态模板库，将待识别指示灯状态分别与模板库中的样本采用颜色直方图的方式进行相似性度量，利用摄像机代替人眼，计算机代替人进行信息的处理判断，克服了传统人工指示灯监控效率低下和人力耗费等问题，有效的提高监控效率和准确率，同时也减轻了监控人员的负担。

附图说明

图1是本发明的基于智能巡检机器人的指示灯状态识别方法的流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，为本发明的基于智能巡检机器人的指示灯状态识别方法的流程示意图。一种基于智能巡检机器人的指示灯状态识别方法，包括以下步骤：

a、提取指示灯各个状态样本，计算各个状态的颜色直方图，分别构建指示灯模板库；

b、利用智能巡检机器人的摄像头获取指示灯识别区域的视频流数据；

c、从步骤b得到的视频流数据中提取单帧图像，采用检测算法获取指示灯在图像中的位置；

d、根据步骤c得到的指示灯数据，计算该指示灯的颜色直方图；

e、采用相似性度量算法分别计算步骤d得到的指示灯的颜色直方图与步骤a得到的指示灯模板库中各个状态的颜色直方图的相似度，选择相似度最大的指示灯状态作为该指示灯的识别结果。

在本发明的一个可选实施例中，上述步骤a首先利用智能巡检机器人的高清摄像头获取指示灯目标区域各个状态的图像数据样本，再分别计算指示灯每一个状态的颜色直方图，从而构建指示灯各个状态的模板库。本发明对指示灯的各个状态进行识别判断，可以大幅度提高识别效率与准确率，同时也降低了人力成本。

本发明在计算指示灯的颜色直方图时，利用核函数设置中心像素权重高于边缘像素权重，即中心像素赋予较高的权重，边缘像素赋予较低的权重，从而提高模型准确性。

在本发明的一个可选实施例中，上述步骤b利用智能巡检机器人的高清摄像头获取指示灯识别区域各个状态的图像数据，即得到待识别的指示灯状态的图像数据。

在本发明的一个可选实施例中，上述步骤c从步骤b得到的视频流数据中提取包含指示灯状态的单帧图像，采用检测算法获取指示灯在图像中的位置，即得到指示灯状态的准确图像数据。

在本发明的一个可选实施例中，上述步骤d根据步骤c得到的指示灯状态的准确图像数据，计算该指示灯状态的颜色直方图。

在本发明的一个可选实施例中，上述步骤e采用相似性度量算法分别计算步骤d得到的指示灯状态的颜色直方图与步骤a得到的指示灯模板库中各个状态的颜色直方图的相似度，选择相似度最大的指示灯状态作为该指示灯的识别结果。这里的相似性度量算法采取但不限于巴氏系数。

本发明利用计算机视觉技术进行工业指示灯状态识别，利用摄像机代替人眼，计算机代替人进行信息的处理判断，克服了传统人工指示灯监控效率低下和人力耗费等问题，有效的提高监控效率和准确率，同时也减轻了监控人员的负担。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

技术特征：

技术总结
本发明公开了一种基于智能巡检机器人的指示灯状态识别方法，包括构建指示灯模板库，利用摄像头获取指示灯识别区域的视频流数据，采用检测算法获取指示灯在图像中的位置，计算该指示灯的颜色直方图，采用相似性度量算法分别计算该指示灯与指示灯模板库的相似度，选择相似度最大的指示灯状态作为该指示灯的识别结果。本发明利用摄像机代替人眼，计算机代替人进行信息的处理判断，克服了传统人工指示灯监控效率低下和人力耗费等问题，有效的提高监控效率和准确率，同时也减轻了监控人员的负担。

技术研发人员：卿明;姚宇;童静;张雪飞;其他发明人请求不公开姓名
受保护的技术使用者：四川超影科技有限公司
技术研发日：2018.08.30
技术公布日：2018.12.21