[发明专利]一种智能巡逻机器人

权利要求书

1.一种智能巡逻机器人，其特征在于，包括图像获取装置、图像识别装置、通信装置、控制装置、移动装置、清扫装置和洒水装置，所述图像获取装置用于获取机器人前方图像，所述图像识别装置基于超像素对机器人前方图像进行识别，所述通信装置用于将图像识别结果发送至控制装置，所述控制装置根据图像识别结果生成机器人巡逻路线，并发送给移动装置，所述移动装置控制机器人沿巡逻路线进行移动，所述清扫装置用于对巡逻路线的地面进行清扫，所述洒水装置用于对巡逻路线的地面洒水。

2.根据权利要求1所述的智能巡逻机器人，其特征在于，所述图像识别装置包括第一处理单元、第二处理单元、第三处理单元和第四处理单元，所述第一处理单元用于建立超像素模型，所述第二处理单元用于根据超像素模型生成图像超像素，所述第三处理单元用于对所述图像超像素生成结果进行评价，所述第四处理单元根据图像超像素对机器人前方图像进行识别。

3.根据权利要求2所述的智能巡逻机器人，其特征在于，所述第一处理单元用于建立超像素模型：

设输入图像为EH，其包含的像素个数为N，对图像进行过分割，得到超像素模型，将其超像素模型表示为：上述式子中，K表示超像素的个数，EH_j和EH_i分别表示第j个和第i个超像素。

4.根据权利要求3所述的智能巡逻机器人，其特征在于，所述第二处理单元用于根据超像素模型生成图像超像素：

步骤一，选择K个像素点标记为K个超像素初始的聚类中心；

步骤二，计算图像中每个像素点到各个聚类中心的距离，并将该像素点标记为与其距离最近的聚类中心所在超像素的那一类；

步骤三，将每个超像素包含的所有像素点的几何中心作为该超像素的新的聚类中心；

步骤四，重复步骤二和步骤三，直至超像素新的聚类中心与旧的聚类中心的偏差小于事先设定的阈值，将该超像素作为最终生成的超像素；

所述计算图像中每个像素点到各个聚类中心的距离：上述式子中，YW表示像素点到聚类中心的距离，d₁表示像素点和聚类中心在RGB颜色空间的欧式距离，d₂表示像素点和聚类中心在Lab颜色空间的欧式距离，d₃表示像素点和聚类中心的空间位置的欧式距离，β₁、β₂、β₃表示权重系数，β₁+β₂+β₃＝1。

5.根据权利要求4所述的智能巡逻机器人，其特征在于，所述第三处理单元包括第一评价子单元、第二评价子单元和综合评价子单元，所述第一评价子单元用于确定图像超像素生成的第一评价指标，所述第二评价子单元用于确定图像超像素生成的第二评价指标，所述综合评价子单元根据第一评价指标和第二评价指标对图像超像素生成结果进行评价；

所述第一评价子单元用于确定图像超像素生成的第一评价指标：利用下式确定图像超像素生成的第一评价指标：上述式子中，LG₁表示第一评价指标，M₁表示图像标准分割边界的像素落入超像素边界周围1个像素宽度区域内的比例，M₂表示图像标准分割边界的像素落入超像素边界周围2个像素宽度区域内的比例；所述第一评价指标越大，表示生成的超像素对图像的边界保持效果越好。

6.根据权利要求5所述的智能巡逻机器人，其特征在于，所述第二评价子单元用于确定图像超像素生成的第二评价指标：利用下式确定图像超像素生成的第二评价指标：上述式子中，LG₂表示第二评价指标，K表示超像素的个数，s_i表示第i个超像素的面积，l_i表示第i个超像素的周长；所述第儿评价指标越大，表示生成的超像素越紧凑。

7.根据权利要求6所述的智能巡逻机器人，其特征在于，所述综合评价子单元根据第一评价指标和第二评价指标对图像超像素生成结果进行评价：根据第一评价指标和第二评价指标确定综合评价指标：LG＝ln(LG₁×LG₂+2)，上述式子中，LG表示综合评价指标；所述综合评价指标越大，表示生成的超像素综合性能越好。