[发明专利]基于深度学习的智能机器人视觉技术应用检测系统和方法有效
申请号: | 201811591819.4 | 申请日: | 2018-12-20 |
公开(公告)号: | CN109754003B | 公开(公告)日: | 2023-05-19 |
发明(设计)人: | 付春国 | 申请(专利权)人: | 上海裕芯电子科技有限公司 |
主分类号: | G06V10/77 | 分类号: | G06V10/77;G06V10/764 |
代理公司: | 上海天辰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31275 | 代理人: | 陶金龙;陈慧弘 |
地址: | 201306 上海市浦东新区临*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明提供一种基于深度学习的智能机器人视觉技术应用检测系统和检测方法,该检测方法包括用于产生被测目标状态第一和/或第二特征的目标状态识别模块、用于接收每一个预定时间间隔输入的条件参数或环境参数特征的参数特征输入模块、状态特征合成模块、策略计算模块和校准模块;本发明在形成目前被测目标物体的状态过程中,检测策略中结合图像处理系统所获得的被测目标物体状态与其它参数特征相结合,并采用增加无监督学习的方法,得到后续过程的优化检测策略。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 学习 智能 机器人 视觉 技术 应用 检测 系统 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于深度学习的智能机器人视觉技术应用检测系统,其特征在于,包括:目标状态识别模块,用于产生被测目标状态第一和/或第二特征,其包括图像获取单元,图像处理分析单元和图形交互单元;其中,所述图像获取单元按预定时间间隔将被检测的目标转换成图像信号,传送给所述图像处理分析单元,所述图像处理分析单元将所述图像信号转变成数字信号,并对所述数字信号进行运算来抽取目标状态的特征参数,所述图形交互单元将所述目标状态的特征参数与第一特征相似度标签集中的标签进行比较,输出所述目标状态的第一特征;其中,预设的输出目标状态的第一特征由目标状态初始化模块产生;所述第一特征相似度标签集中的标签通过机器有监督学习方式获得;参数特征输入模块,用于接收每一个所述预定时间间隔输入的条件参数或环境参数特征;状态特征合成模块,用于将获得的被测目标状态的第一特征与所述参数特征输入模块输出的参数特征相结合,形成目标状态的第二特征;策略计算模块,根据所述映射表中所述目标状态的第一特征和第二特征的偏差,形成判断校正参数;校准模块,根据所述策略产生模块产生的校正参数,判断是否需要修正所述第一特征相似度标签集,并存储判断和修正后的所述相似度标签集;其中,所述目标状态识别模块中的图像获取单元在下一个预定时间间隔中,使用修正后的所述第一特征相似度标签集中的标签。
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