CN112258453A - 一种工业故障巡检机器人定位地标检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种工业故障巡检机器人定位地标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、基于FT算法提取显著性图，对原始图像进行高斯滤波，并在LAB空间求得各通道的均值并融合；步骤2、基于FlowNet算法进行光流预测，获得光流x方向和y方向的灰度图，并对相邻5帧进行并操作并进行二值化处理；步骤3、基于YOLO‑V3算法提取带标签目标，获得相应标签的位置信息，并将显著图中预测框相应位置内的各像素值剔除，得出可用地标，本发明通过FT算法、FlowNet算法及YOLO算法的采用，在保证地标预测结果准确性的同时可快速进行计算，提高地标识别的效率，保证地标识别的实时性，大大节约定位地标的检测时间。
Description
技术领域
本发明属于移动机器人地标检测算法技术领域，具体涉及一种工业故障巡检机器人定位地标检测方法。
背景技术
近年来在显著性检测问题上，吸引了大量研究者的关注和兴趣，这种日益普及的原因在于模型的智能选择和处理速度在各种视觉任务中得以有效地使用，例如图像检索、目标检测、视频摘要和压缩等计算机视觉相关的领域，提高了计算机进行图像分析和处理的效率。
同时定位和建图(SLAM)是同时估计环境的模型或地图以及机器人在该地图中的位置的任务，也是计算机视觉领域的重要研究内容，显然地标对于定位和地图构建具有重要意义。
本文针无配合定位目标场景采用一种显著性检测算法，以提取环境可用路标和路标区域的视觉特征。
发明内容
本发明的目的在于提供一种工业故障巡检机器人定位地标检测方法，以解决的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种工业故障巡检机器人定位地标检测方法，其中，包括如下步骤：
步骤1、基于FT算法提取显著性图：
对原始图像进行高斯滤波，并在LAB空间求得各通道的均值并融合；
步骤2、基于FlowNet算法进行光流预测：
获得光流x方向和y方向的灰度图，并对相邻5帧进行并操作并进行二值化处理；
步骤3、基于YOLO-V3算法提取带标签目标：
获得相应标签的位置信息，并将显著图中预测框相应位置内的各像素值剔除，得出可用地标。
优选的，所述步骤1具体包括如下步骤：
步骤11、输入单张img格式原始场景图；
步骤12、对原始场景图img进行高斯滤波得到imgrgb图像；
步骤13、将imgrgb图像由RGB颜色空间转换为LAB颜色空间imglab；
步骤14、对图像imglab的L,A,B三个通道的图像分别取均值得到Lm,Am,Bm；
步骤15、分别对Lm,Am,Bm及imgrgb图像取欧氏距离并求和，获得初始显著性图。
优选的，所述步骤2具体包括如下步骤：
步骤21、于Flowne模型中输入提取的连续视频帧；
步骤22、通过Flowne模型对相邻两图片进行光流估计，获取光流信息并可视化得到彩色光流图；
步骤23、提取光流两通道的运动信息，得到与彩色光流图对应方向的灰度图并二值化；
步骤24、以原始场景图为中间帧，对相邻五帧对应方向的二值图进行并操作，得到两通道信息结合后的连续五幅二值图；
步骤25、对连续五幅二值图取交集并得到待筛选的结果图。
优选的，所述步骤3具体包括如下步骤：
步骤31、于YOLO-V3模型中输入单张原始场景图，对待筛选目标进行位置预测；
步骤32、获得相应待剔除目标标签的位置信息；
步骤33、将步骤1中显著图相应位置的像素值设为0，并剔除，得出可用地标。
优选的，工业故障巡检机器人上设置有对机器人四周进行记录的摄像装置，且摄像装置可对所述原始图像及连续视频进行记录。
优选的，工业故障巡检机器人上设置有存储装置。
本发明的技术效果和优点：该工业故障巡检机器人定位地标检测方法相对于传统特征提取网络，通过FT算法、FlowNet算法及YOLO算法的采用，在保证地标预测结果准确性的同时可快速进行计算，提高地标识别的效率，保证地标识别的实时性，，大大节约定位地标的检测时间。
附图说明
图1为本发明的的流程图；
图2为本发明的各流程实验结果示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图1-2，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了如图1-2中所示的一种工业故障巡检机器人定位地标检测方法，其中，包括如下步骤：
步骤1、基于FT算法提取显著性图：对原始图像进行高斯滤波，并在LAB 空间求得各通道的均值并融合，通过FT算法的采用，可用得到原始图像的显著图。
步骤2、基于FlowNet算法进行光流预测：获得光流x方向和y方向的灰度图，并对相邻5帧进行并操作并进行二值化处理，在本发明中，FlowNet算法采用FlowNet2.0，使在保证计算精度的同时可快速进行计算，可以实现实时的光流计算系统，大大节约定位地标的检测时间。
步骤3、基于YOLO-V3算法提取带标签目标：获得相应标签的位置信息，并将显著图中预测框相应位置内的各像素值剔除，得出可用地标，通过YOLO-V3 可以改变模型结构的大小来权衡速度与精度，可大大节约带标签目标提取时间。
具体的，所述步骤1具体包括如下步骤：
步骤11、输入单张img格式原始场景图，示例如图2(a)所示；
步骤12、对原始场景图img进行高斯滤波得到imgrgb图像；
步骤13、将imgrgb图像由RGB颜色空间转换为LAB颜色空间imglab；
步骤14、对装换后的图像imglab的L,A,B三个通道的图像分别取均值得到Lm,Am,Bm；
步骤15、分别对三个通道的均值图像Lm,Am,Bm及高斯滤波得到imgrgb图像取欧氏距离并求和，获得初始显著性图，初始显著性图如图2(b)所示。
具体的，所述步骤2具体包括如下步骤：
步骤21、于Flowne模型中输入提取的连续视频帧；
步骤22、通过Flowne模型对相邻两图片进行光流估计，获取光流信息并可视化得到彩色光流图；
步骤23、提取光流两通道的运动信息，两通道的运动信息包括x方向及y 方向，得到与彩色光流图对应的x方向及y方向的灰度图，其中x方向的灰度图如图2(c)所示、y方向的灰度图如图2(d)所示，并按固定阈值对其进行二值化处理；
步骤24、以原始场景图为中间帧，对相邻五帧对应方向的二值图进行并操作，得到两通道信息结合后的连续五幅二值图，对相邻五帧对应方向融合后的结果图如图2(e)所示，对结合后的连续五幅二值化处理后的结果图如图2(f) 所示；
步骤25、对步骤24中得到的连续五幅二值图取交集并得到待筛选的结果图，结果图如图2(g)所示。
具体的，所述步骤3具体包括如下步骤：
步骤31、于YOLO-V3模型中输入单张原始场景图，对待筛选目标进行位置预测；
步骤32、获得相应待剔除目标标签的位置信息；
步骤33、在本发明中，默认白色部分为显著区域将步骤1中显著图相应位置的像素值设为0，即剔除，剔除后的结果图如图2(h)所示，并筛选得出可用地标，可用地标筛选结果如图2(i)所示。
具体的，工业故障巡检机器人上设置有对机器人四周进行记录的摄像装置，且摄像装置可对所述原始图像及连续视频进行记录，机器人在巡检过程中利用摄像装置连续获取四周场景图像及连续视频，并检测筛选出四周场景中的可用地标，实现快速定位。
具体的，工业故障巡检机器人上设置有存储装置，存储装置内可预存工业故障巡检机器人巡检路线上的地标，通过检测算法对可用地标的快速识别，使可用地标可与存储装置预存地标匹配，从而可快速进行定位。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种工业故障巡检机器人定位地标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、基于FT算法提取显著性图：
对原始图像进行高斯滤波，并在LAB空间求得各通道的均值并融合；
步骤2、基于FlowNet算法进行光流预测：
获得光流x方向和y方向的灰度图，并对相邻5帧进行并操作并进行二值化处理；
步骤3、基于YOLO-V3算法提取带标签目标：
获得相应标签的位置信息，并将显著图中预测框相应位置内的各像素值剔除，得出可用地标。
2.根据权利要求1所述的一种工业故障巡检机器人定位地标检测方法，其特征在于，所述步骤1具体包括如下步骤：
步骤11、输入单张img格式原始场景图；
步骤12、对原始场景图img进行高斯滤波得到imgrgb图像；
步骤13、将imgrgb图像由RGB颜色空间转换为LAB颜色空间imglab；
步骤14、对图像imglab的L,A,B三个通道的图像分别取均值得到Lm,Am,Bm；
步骤15、分别对Lm,Am,Bm及imgrgb图像取欧氏距离并求和，获得初始显著性图。
3.根据权利要求1所述的一种工业故障巡检机器人定位地标检测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括如下步骤：
步骤21、于Flowne模型中输入提取的连续视频帧；
步骤22、通过Flowne模型对相邻两图片进行光流估计，获取光流信息并可视化得到彩色光流图；
步骤23、提取光流两通道的运动信息，得到与彩色光流图对应方向的灰度图并二值化；
步骤24、以原始场景图为中间帧，对相邻五帧对应方向的二值图进行并操作，得到两通道信息结合后的连续五幅二值图；
步骤25、对连续五幅二值图取交集并得到待筛选的结果图。
4.根据权利要求1所述的一种工业故障巡检机器人定位地标检测方法，其特征在于，所述步骤3具体包括如下步骤：
步骤31、于YOLO-V3模型中输入单张原始场景图，对待筛选目标进行位置预测；
步骤32、获得相应待剔除目标标签的位置信息；
步骤33、将步骤1中显著图相应位置的像素值设为0，并剔除，得出可用地标。
5.根据权利要求1所述的一种工业故障巡检机器人定位地标检测方法，其特征在于：工业故障巡检机器人上设置有对机器人四周进行记录的摄像装置，且摄像装置可对所述原始图像及连续视频进行记录。
6.根据权利要求1所述的一种工业故障巡检机器人定位地标检测方法，其特征在于：工业故障巡检机器人上设置有存储装置。
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| CN114345719A (zh) * | 2022-01-17 | 2022-04-15 | 青岛齐林智信自控技术有限公司 | 一种肠衣套缩管自动分级装置 |
Also Published As
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|---|---|
| CN112258453B (zh) | 2024-04-26 |
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