CN106529460A - 一种基于机器人端的物体分类识别系统及识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于机器人端的物体分类识别系统及识别方法，属于机器人智能化技术领域。识别系统包括安装在机器人本体上的视频图像采集单元、物体检测单元、物体分类识别单元、控制反馈单元，控制方法为，由视频图像采集单元抓取视频图像，物体检测单元对视频图像进行多类物体检测，物体分类识别单元根据视频图像对应的物体的类别，进行精细的分类识别，最后输出精确的分类识别结果给控制反馈单元，控制反馈单元接收分类识别结果，反馈给机器人本体，控制机器人本体进行相应的操作。本发明不仅可用于识别人脸，还可用于识别车牌等物品。

Description

一种基于机器人端的物体分类识别系统及识别方法
技术领域
本发明具体涉及一种基于机器人端的物体分类识别系统及识别方法，属于机器人智能化技术领域。
背景技术
当前，人工智能技术的发展带动了机器人领域，而机器人的发展促进了人工智能技术的发展，迫切的需要将人工智能技术植入到机器人本体上，让机器人的智商变的更高，更好的具有职业技能。
目前，尚没有将可用于物体检测和分类识别的系统移植到机器人本体上的应用，可以使机器人具有类似将视频图像进行物体检测和分类识别的能力，拓展机器人的技能。
发明内容
因此，针对现有技术的上述不足，本发明皆在一种基于机器人端的物体分类识别系统与识别方法，机器人本体中嵌入此发明，可以对机器人本体摄像头采集的视频图像进行物体检测和分类识别，能够使机器人具有认知万物的本领。
本发明提供的基于机器人端的物体分类识别系统，包括安装在机器人本体上的视频图像采集单元、物体检测单元、物体分类识别单元、控制反馈单元，所述视频图像采集单元用于抓取视频图像，所述物体检测单元用于利用预先训练的检测子，对视频图像采集单元抓取的视频图像进行物体检测并确定视频图像的类别，所述物体分类识别单元用于在物体检测单元确定的类别中对视频图像进行精细分类识别，所述控制反馈单元用于将物体分类识别单元的识别结果反馈给机器人本体，并控制机器人本体做相应的动作。
进一步的，所述视频图像采集单元为安装在机器人本体上的摄像头。
本发明还提供了一种基于机器人端的物体分类识别方法，其特征在于，所述方法为，利用上述的识别系统，由视频图像采集单元抓取视频图像，物体检测单元对视频图像进行多类物体检测，采用adaboost+haar训练多个物体的检测子，利用这些检测子对视频图像进行物体检测，然后采用hog+svm做精细检测，确定视频图像对应的物体的类别，物体分类识别单元根据视频图像对应的物体的类别，采用深度学习算法，调用相应的模型，进行精细的分类识别，最后输出精确的分类识别结果给控制反馈单元，控制反馈单元接收分类识别结果，反馈给机器人本体，控制机器人本体进行相应的操作。
本发明的有益效果在于：本发明专利提供的基于机器人端的物体分类识别系统及识别方法，可以快速有效的运行在机器人本体端，使机器人可以认识常见的物体，区分物体种类，并进行相应的动作，本发明不仅可用于识别人脸，还可以用于识别车牌等物体。
附图说明
图1为本发明一种基于机器人端的物体分类识别系统的组成示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行说明：
如图1所示，本发明提供的基于机器人端的物体分类识别系统，包括安装在机器人本体上的视频图像采集单元、物体检测单元、物体分类识别单元、控制反馈单元，视频图像采集单元用于抓取视频图像，物体检测单元用于利用预先训练的检测子，对视频图像采集单元抓取的视频图像进行物体检测并确定视频图像的类别，物体分类识别单元用于在物体检测单元确定的类别中对视频图像进行精细分类识别，控制反馈单元用于将物体分类识别单元的识别结果反馈给机器人本体，并控制机器人本体做相应的动作。
优选的，视频图像采集单元为安装在机器人本体上的摄像头，由摄像头抓取视频图片。
根据上述的识别系统，可以实现本发明的基于机器人端的物体分类识别方法，方法具体为：
视频采集单元，控制机器人本体摄像头单元，是每隔一定时间检测，采集一帧视频图像，视频图像像素为高清图像，送入后续单元做处理。
物体检测单元，采用adaboost+haar训练多种物体的检测子，例如，分别训练检测动物，人，衣服等大类别的检测子，利用这些检测子对图像进行物体检测，然后采用hog+svm做精细检测，确定视频图像对应的物体的类别。
物体分类识别单元，针对检测到的大类别物体，采用深度学习算法，调用相应的模型，进行精细的分类识别，最后输出精确的分类识别结果。
控制反馈单元，针对识别结果，将信息反馈给机器人本体，让机器人本体进行相应的操作，例如当检测人到后，让机器人播放“您好！”的声音。
本发明通过深度学习技术识别物体，并将此技术植入到机器人本体内，形成一整套闭环的机器人控制系统，当机器人本体端识别到相应的物体时，机器人本体自动进行发声等动作。
本发明同样可以用来识别非人脸的物体，例如车辆品牌，物体等。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于机器人端的物体分类识别系统，其特征在于，所述识别系统包括安装在机器人本体上的视频图像采集单元、物体检测单元、物体分类识别单元、控制反馈单元，所述视频图像采集单元用于抓取视频图像，所述物体检测单元用于利用预先训练的检测子，对视频图像采集单元抓取的视频图像进行物体检测并确定视频图像的类别，所述物体分类识别单元用于在物体检测单元确定的类别中对视频图像进行精细分类识别，所述控制反馈单元用于将物体分类识别单元的识别结果反馈给机器人本体，并控制机器人本体做相应的动作。
2.如权利要求1所述的基于机器人端的物体分类识别系统，其特征在于，所述视频图像采集单元为安装在机器人本体上的摄像头。
3.一种基于机器人端的物体分类识别方法，其特征在于，所述方法为，利用权利要求1或2所述的识别系统，由视频图像采集单元抓取视频图像，物体检测单元对视频图像进行多类物体检测，采用adaboost+haar训练多个物体的检测子，利用这些检测子对视频图像进行物体检测，然后采用hog+svm做精细检测，确定视频图像对应的物体的类别，物体分类识别单元根据视频图像对应的物体的类别，采用深度学习算法，调用相应的模型，进行精细的分类识别，最后输出精确的分类识别结果给控制反馈单元，控制反馈单元接收分类识别结果，反馈给机器人本体，控制机器人本体进行相应的操作。
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