[发明专利]一种机器人视觉识别及定位方法、智能终端及存储介质

说明书

本发明公开了一种机器人视觉识别及定位方法、智能终端及存储介质，包括：获取待识别图像；其中，所述待识别图像中包括若干待拆卸部件；将所述待识别图像输入图像识别模型，通过所述图像识别模型输出各个待拆卸部件对应的类别信息和图像位置信息；根据所述图像位置信息以及预先确定的相机到机器人末端的转换矩阵，确定所述各个待拆卸部件对应的目标位置信息。本发明通过图像识别模型输出各个待拆卸部件的类别信息及图像位置信息，并根据图像位置信息确定目标位置信息，可以精确识别待拆卸部件的类别信息并精确定位待拆卸部件的位置信息，实现共享单车的自动分类拆卸与共享单车零件的循环利用，解决人工暴力拆卸造成的资源浪费问题。

技术领域

本发明涉及机器识别技术领域，尤其涉及的是一种机器人视觉识别及定位方法、智能终端及存储介质。

背景技术

共享单车具有自由度高、价格低、低碳环保等优点，使用频度较高颇受年轻人青睐。共享单车给人们带来极大便利的同时，由于大量投放以及各种人为因素的破坏，每年都有上千万量共享单车面临报废，为解决破旧共享单车乱停乱放问题，现有方法是将回收的共享单车经过暴力拆卸后当做废品处理，这种处理方式会造成极大的资源浪费。

因此，现有技术还有待改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种机器人视觉识别及定位方法、智能终端及存储介质，旨在解决现有人工暴力拆卸共享单车的方式造成极大的资源浪费的问题。

本发明解决问题所采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供一种机器人视觉识别及定位方法，其中，应用于与相机和机器人连接的智能终端，所述方法包括：

获取待识别图像；其中，所述待识别图像中包括若干待拆卸部件；

将所述待识别图像输入图像识别模型，通过所述图像识别模型输出各个待拆卸部件对应的类别信息和图像位置信息；

根据所述图像位置信息以及预先确定的相机到机器人末端的转换矩阵，确定所述各个待拆卸部件对应的目标位置。

所述的机器人视觉识别及定位方法，其中，所述图像识别模型的生成方法包括：

将训练图像集中的训练图像输入预设网络模型中，通过所述预设网络模型输出所述训练图像中各部件对应的预测属性标签；其中，所述训练图像集中包括训练图像和所述训练图像中各部件对应的真实属性标签，所述真实属性标签包括真实类别信息和真实图像位置信息，所述预测属性标签包括预测类别信息和预测图像位置信息；

根据所述预测属性标签和所述真实属性标签对所述预设网络模型的模型参数进行更新，并继续执行通过所述预设网络模型输出所述训练图像中各部件对应的预测属性标签的步骤，直至所述预设网络模型的训练情况满足预设条件，以得到图像识别模型。

所述的机器人视觉识别及定位方法，其中，所述根据所述预测属性标签和所述真实属性标签对所述预设网络模型的模型参数进行更新，并继续执行通过所述预设网络模型输出所述训练图像中各部件对应的预测属性标签的步骤，直至所述预设网络模型的训练情况满足预设条件的步骤包括：

根据所述预测属性标签和所述真实属性标签确定损失值，并将所述损失值与预设阈值进行比较；

当所述损失值不小于所述预设阈值时，根据预设的参数学习率对所述预设网络模型的模型参数进行更新，并继续执行通过所述预设网络模型输出所述训练图像中各部件对应的预测属性标签的步骤，直至所述损失值小于所述预设阈值。

所述的机器人视觉识别及定位方法，其中，所述根据所述图像位置信息以及预先确定的相机到机器人末端的转换矩阵，确定所述各个待拆卸部件对应的目标位置的步骤包括：

根据所述图像位置信息，确定所述各个待拆卸部件对应的中心位置坐标；