[发明专利]仪表盘定位识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种用于巡检机器人的仪表盘定位识别方法，其特征在于，包括：

基于工厂环境确定巡检机器人拍摄点位；

根据所述巡检机器人拍摄点位对仪表盘进行预拍摄，得到所述仪表盘的初始图片；

获取工厂中各个仪表盘数据，所述仪表盘数据包括仪表盘的位置数据、仪表盘的离地高度数据以及仪表盘的表盘面积数据；

将所述仪表盘的初始图片、所述仪表盘的位置数据、所述仪表盘的离地高度数据和所述仪表盘的表盘面积数据输入至预先训练好的调整摄像装置模型中，得到所述调整摄像装置模型输出的摄像装置调整结果；其中，所述摄像装置调整结果为巡检机器人的摄像头需要调整的角度；

根据所述摄像装置调整结果对所述巡检机器人的摄像头的角度进行调整后，控制所述巡检机器人对仪表盘进行再次拍摄，得到所述仪表盘的目标图片；

对所述仪表盘的目标图片进行去噪和增强处理，得到处理后的目标图片；

对所述处理后的目标图片进行仪表盘识别，得到仪表盘识别结果。

2.根据权利要求1所述的用于巡检机器人的仪表盘定位识别方法，其特征在于，调整摄像装置模型采用Faster RCNN网络模型实现；所述Faster RCNN网络模型包括RPN候选框提取模块和Fast R-CNN检测模块；

相应地，在将所述仪表盘的初始图片、所述仪表盘的位置数据、所述仪表盘的离地高度数据和所述仪表盘的表盘面积数据输入至预先训练好的调整摄像装置模型中，得到所述调整摄像装置模型输出的摄像装置调整结果之前，所述方法还包括：

获取样本仪表盘的初始图片、所述样本仪表盘的位置数据、所述样本仪表盘的离地高度数据和所述样本仪表盘的表盘面积数据；

将样本仪表盘的初始图片、所述样本仪表盘的位置数据、所述样本仪表盘的离地高度数据和所述样本仪表盘的表盘面积数据作为样本输入数据，将与所述样本仪表盘对应的巡检机器人的摄像头需要调整的角度作为样本输出数据，对包含RPN候选框提取模块和FastR-CNN检测模块的Faster RCNN网络模型进行训练，直至满足预设训练结束条件，得到所述训练好的调整摄像装置模型。

3.根据权利要求1所述的用于巡检机器人的仪表盘定位识别方法，其特征在于，所述对所述仪表盘的目标图片进行去噪和增强处理，得到处理后的目标图片，具体包括：

获取所述仪表盘的目标图片，利用PCNN的同步脉冲发放特性检测孤立的噪声点，并利用数学形态学运算滤除所述仪表盘拍摄图片中的噪声点，同时，利用赋时矩阵增强所述仪表盘拍摄图片的对比度，得到处理后的目标图片。

4.根据权利要求1所述的用于巡检机器人的仪表盘定位识别方法，其特征在于，所述对所述处理后的目标图片进行仪表盘识别，得到仪表盘识别结果，包括：

根据Hough变换检测方法对所述处理后的目标图片进行仪表盘识别，得到仪表盘识别结果。

5.根据权利要求4所述的用于巡检机器人的仪表盘定位识别方法，其特征在于，所述根据Hough变换检测方法对所述处理后的目标图片进行仪表盘识别，得到仪表盘识别结果，包括：

根据Hough变换检测圆方法和Hough变换检测直线方法对所述处理后的目标图片进行仪表盘识别；

所述Hough变换检测圆方法为获取Hough变换检测圆的检测结果，将所述检测结果中半径最大且整个圆都在所述仪表盘的目标图片的圆作为仪表盘的表盘，确定仪表盘的表盘识别结果；

所述Hough变换检测直线方法为获取Hough变换检测直线的检测结果，将所述检测结果中距离圆心小于预设距离的直线作为预设指针；根据所述预设指针的斜率、所述预设指针的排列顺序以及所述预设指针的分组规则，确定预设指针集合；根据所述预设指针集合，以及各预设指针集合间的对应关系确定仪表盘的指针识别结果。

6.根据权利要求1所述的用于巡检机器人的指针仪表盘定位识别方法，其特征在于，所述基于工厂环境确定巡检机器人拍摄点位，具体包括：

基于工厂环境构建巡检场景的三维空间模型，根据三维空间模型确定巡检机器人的巡检路线；

根据所述巡检路线、各仪表盘的朝向以及当前光照方向确定巡检机器人的拍摄点位。