CN116385868A - 一种基于图像识别的建筑物监测系统及其巡逻机器人 - Google Patents
一种基于图像识别的建筑物监测系统及其巡逻机器人 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116385868A CN116385868A CN202310163092.4A CN202310163092A CN116385868A CN 116385868 A CN116385868 A CN 116385868A CN 202310163092 A CN202310163092 A CN 202310163092A CN 116385868 A CN116385868 A CN 116385868A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- monitoring
- patrol
- image
- target
- robot
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 161
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 10
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 5
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/10—Terrestrial scenes
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J11/00—Manipulators not otherwise provided for
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
- B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1694—Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
- B25J9/1697—Vision controlled systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/94—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding
- G06V10/95—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding structured as a network, e.g. client-server architectures
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Robotics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于图像识别的建筑物监测系统及其巡逻机器人,建筑物监测系统包括以下监测步骤:①扫描:巡逻机器人在设定的监测位置利用摄像模块对施工现场进行图像扫描,以捕捉视频图像;②分析:巡逻机器人对视频图像中的物体进行识别,以从物体群中抽取监测目标,并将监测目标的虚拟图像转换成相应的目标图像数据;③比对:巡逻机器人把目标图像数据与预先录入的BIM模型进行比对,得到对应的图像比对结果;④确定:巡逻机器人确定监测目标是否存在问题;⑤报告:巡逻机器人生成监测结果报告;监测结果报告发送给控制终端以采取进一步措施。本系统可对施工现场进行监测,以监测施工现场中的监测目标是否出错,进而可保证建筑工程准确无误。
Description
技术领域
本发明涉及一种环境监测机器人,具体是一种基于图像识别的建筑物监测系统及其巡逻机器人。
背景技术
随着社会经济的高速发展,各种现代化建筑纷纷建起,建筑物关乎人们生活、工作等活动,所以对于建筑物的建筑质量有着非常严谨的要求,而对于建筑物的验收,往往是由专业的验收人员亲自到现场进行现场监测,对于环境比较复杂的施工现场(涉及的管路、电路、支架等多而复杂),验收人员在监测过程中容易遗漏或出错,导致投入使用的建筑物存在不足缺陷,甚至具有安全问题,且验收人员的监测效率较低;因此,有必要设计一种用于监测建筑物的系统。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术存在的不足,而提供一种基于图像识别的建筑物监测系统及其巡逻机器人,本系统可对施工现场进行监测,以监测施工现场中的监测目标是否出错,进而可保证建筑工程准确无误。
本发明的目的是这样实现的:
一种基于图像识别的建筑物监测系统,包括以下监测步骤:
①扫描:巡逻机器人在设定的监测位置利用摄像模块对监测目标所在的施工现场进行图像扫描,以捕捉施工现场的视频图像;
②分析:巡逻机器人利用能够检测和识别监测目标的图像识别算法对视频图像中的物体进行识别,以从物体群中抽取监测目标,并将监测目标的虚拟图像转换成相应的目标图像数据;
③比对:巡逻机器人把目标图像数据与预先录入的BIM模型进行比对,使用可以识别目标图像数据与BIM模型之间差异的数据比对算法进行比对,得到对应的图像比对结果;
④确定:巡逻机器人使用基于图像比对结果进行分析的数据分析算法做出决定,确定监测目标是否存在问题;
⑤报告:巡逻机器人生成监测结果报告,监测结果报告包括有差异的视频图像和BIM模型、以及与监测目标有关的潜在问题;监测结果报告发送给控制终端以采取进一步措施。
扫描前,控制终端的操作人员先设定监测位置,即从BIM模型中抽取能够扫描监测目标的画面,确定画面中的监测目标,并截图成监测图像保存于资料库中;控制终端的系统根据监测图像分析确定监测位置、及巡逻机器人上摄像模块的摄像方式,并根据监测位置规划出巡逻轨迹、根据施工现场情况确定巡逻时间和巡逻坐标,摄像方式包括摄像模块的取景角度和取景方向;巡逻轨迹、巡逻时间、摄像方式、及监测目标对应的目标数据整合形成对应的巡逻任务,并下发至巡逻机器人上。
所述巡逻轨迹上有一个以上监测位置,各监测位置上涉及的监测目标有一个以上。
所述图像识别算法通过图像处理技术根据图像特征和边缘探测进行分析,以获得视频图像中一个以上物体的图像数据,当图像数据与目标数据一致时,确定该图像数据对应的物体为监测目标,进而从视频图像中识别监测目标。
所述数据比对算法获取视频图像中不同方位和角度,以从视频图像导出监测目标的不同方位和角度,并抽取该监测目标与BIM模型中对应的监测图像进行图像比对,通过比对确定监测目标,及其数量、位置和运行是否异常。
所述监测结果报告是基于一次以上巡逻任务统计而得,所述监测结果报告包括监测位置、监测目标,目标状态。
一种用于上述建筑物监测系统的巡逻机器人,包括巡逻控制系统、环境监测系统、VA摄像系统和自动导航移动系统;所述巡逻控制系统分别电连接所述环境监测系统、VA摄像系统和自动导航移动系统;所述巡逻控制系统、环境监测系统和VA摄像系统中的摄像模块分别设置于机器人机身上,所述自动导航移动系统设置于移动底座上;所述图像识别算法、所述数据比对算法和所述数据分析算法分别装载于所述巡逻控制系统上;所述巡逻控制系统与所述控制终端通讯互联。
所述巡逻控制系统包括机器人计算机,所述图像识别算法、所述数据比对算法和所述数据分析算法分别装载于所述机器人计算机上;所述VA摄像系统包括用于捕捉施工现场视频图像的摄像模块;所述摄像模块数据连接所述机器人计算机;所述机器人计算机通过路由器通讯连接所述控制终端。
所述环境监测系统包括空气质量传感器、噪音传感器和光传感器;所述空气质量传感器、所述噪音传感器和所述光传感器数据连接所述机器人计算机。
所述自动导航移动系统还包括移动控制模块、移动装置和供电模块,所述移动控制模块数据连接所述机器人计算机,所述移动装置电连接所述移动控制模块,所述供电模块分别电连接所述机器人计算机和所述移动控制模块。
本发明的有益效果如下:
本建筑物监测系统通过VA图像分析技术进行现场工程监测,进而能有效识别楼宇、屋内、工程等建筑中的建筑构件是否有出错。具体地,本建筑物监测系统通过摄像模块对施工现场进行图像扫描,利用VA图像分析技术识别监测目标并与机器人上监测系统的数据进行比较,以根据BIM模型进行验证,使施工现场扫描的结果与BIM模型之间的差异突出显示以进行深度检查,最终确定监测目标是否有潜在问题;建筑物监测系统中的巡逻机器人是自动导航移动机器人,其根据设定的轨迹进行移动,工作期间巡逻机器人会去不同的检查点进行现场检查,并根据检查站的预设条件识别不同的物体。
附图说明
图1为本发明一实施例中视频图像与BIM模型比对的示意图。
图2为本发明一实施例中巡逻机器人巡逻的示意图。
图3为本发明一实施例中建筑物监测系统的通讯示意图。
图4为本发明一实施例中软件框架图。
图5为本发明一实施例中建筑物监测系统数据处理的示意图。
图6为本发明一实施例中监测结果报告的示意图。
图7为本发明一实施例中巡逻机器人的架构图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述。
参见图1和图6,本实施例涉及的基于图像识别的建筑物监测系统,包括以下监测步骤:
①扫描:巡逻机器人100在设定的监测位置利用摄像模块对监测目标所在的施工现场200(施工现场200可以是楼宇、屋内和工地等)进行图像扫描,以捕捉施工现场200不同方位和角度的高分辨率的视频图像;本实施例中的监测目标包括照明装置、电插座、电开关、窗户、门、电线布线、水管气管布局等建筑构件,监测目标可以根据实际进行选取;
②分析:巡逻机器人100利用能够检测和识别监测目标的图像识别算法(本实施例的图像识别算法可以是以现有图像识别方法为基础原理的算法)对视频图像中的物体进行识别,以从视频图像内的物体群(各物体组成的群组)中抽取监测目标,并将监测目标的虚拟图像转换成相应的目标图像数据;
③比对:巡逻机器人100把目标图像数据与预先录入的BIM模型进行比对,使用可以识别目标图像数据与BIM模型之间差异的数据比对算法(本实施例的数据比对算法可以是以现有图像识别方法为基础原理的算法)进行比对,得到对应的图像比对结果;参见图1,BIM模型中,A处、B处和C处中的布线和管路分别为监测目标,A处与视频图像中对应位置一致,B处和C处分别与视频图像中对应位置不一致;
④确定:巡逻机器人100使用基于图像比对结果进行分析的数据分析算法(本实施例的数据分析算法是以数据结果进行比对分析的现有算法)做出决定,确定监测目标是否存在问题;如果图像比对结果中,监测目标对应的数据异常时,初步判定出现漏装、错装等情况;
⑤报告:巡逻机器人100生成监测结果报告,监测结果报告包括有差异的视频图像和BIM模型、以及与监测目标有关的潜在问题;监测结果报告发送给控制终端以采取进一步措施。
进一步地,扫描前,控制终端的操作人员先设定监测位置,即从BIM模型(BIM模型预先录入控制终端的系统中)中抽取能够扫描监测目标的画面(BIM模型为3D虚拟建筑模型,通过调整可展现3D虚拟建筑模型的不同方位和角度),确定画面中的监测目标,并截图成监测图像保存于控制终端的资料库中;控制终端的系统根据监测图像分析确定监测位置、及巡逻机器人100上摄像模块的摄像方式,并根据监测位置规划出巡逻轨迹、根据施工现场200情况确定巡逻时间和巡逻坐标,摄像方式包括摄像模块的取景角度和取景方向;巡逻轨迹、巡逻时间、摄像方式、及监测目标对应的目标数据整合形成对应的巡逻任务,并下发至巡逻机器人100上;巡逻机器人100收到巡逻任务后,按照巡逻任务上的指定的巡逻时间执行巡逻任务。
进一步地,巡逻轨迹上有一个以上监测位置,各监测位置上涉及的监测目标有一个以上;也就是说一次巡逻任务中,可以对多个监测位置,多个监测目标进行监测,省时省力,效率高。
进一步地,图像识别算法通过图像处理技术根据图像特征和边缘探测进行分析,以获得视频图像中一个以上物体的图像数据,当图像数据与监测目标的目标数据一致时,确定该图像数据对应的物体为监测目标,进而从视频图像中识别监测目标。如,巡逻机器人100扫描的视频图像中,被识别出多个物体,图像识别算法通过分析处理获得不同物体对应的图像数据,再将该图像数据与巡逻任务中的目标数据进行比对,与目标数据一致的物体则被判定为监测目标,该物体会被锁定并作为监测对象。
进一步地,从视频图像中识别到监测目标后,数据比对算法获取视频图像中不同方位和角度,以从视频图像导出监测目标的不同方位和角度(以更加准确进行监测),并抽取该监测目标与BIM模型中对应的监测图像进行图像比对,通过比对确定监测目标,及其数量、位置和运行是否异常。
进一步地,参见图6,监测结果报告是基于一次以上巡逻任务统计而得,监测结果报告包括监测位置、监测目标,目标状态。
参见图7,用于上述建筑物监测系统的巡逻机器人100,包括巡逻控制系统、环境监测系统、VA摄像系统和自动导航移动系统;巡逻控制系统用于巡逻机器人100的运动控制、数据计算和AI系统控制,环境监测系统用于测量室内空气质量、噪音、照度等参数;巡逻控制系统分别电连接环境监测系统、VA摄像系统和自动导航移动系统,即,环境监测系统和VA摄像系统分别向巡逻控制系统实时反馈相关数据、自动导航移动系统受控于巡逻控制系统,巡逻控制系统接收巡逻任务、并根据巡逻任务上的巡逻轨迹控制自动导航移动系统沿巡逻轨迹移动;巡逻控制系统、环境监测系统和VA摄像系统中的摄像模块分别设置于机器人机身上,自动导航移动系统设置于移动底座上;图像识别算法、数据比对算法和数据分析算法分别装载于巡逻控制系统上;巡逻控制系统通过5G通讯技术与控制终端通讯互联,使彼此之间有相关数据输送。
进一步地,巡逻控制系统包括机器人计算机,图像识别算法、数据比对算法和数据分析算法分别装载于机器人计算机上;VA摄像系统包括用于捕捉施工现场200视频图像的摄像模块;摄像模块数据连接机器人计算机;机器人计算机通过路由器通讯连接控制终端。
进一步地,环境监测系统包括空气质量传感器、噪音传感器和光传感器;空气质量传感器、噪音传感器和光传感器分别数据连接机器人计算机;机器人机身上设置有用于输入指令和查看相关信息的触摸屏,触摸屏数据连接机器人计算机。
进一步地,自动导航移动系统能驱动巡逻机器人100到达指定的监测位置进行现场监测;自动导航移动系统还包括移动控制模块、移动装置、供电模块、雷达模块、深度摄像头和超声波模块,移动控制模块数据连接机器人计算机,移动装置电连接移动控制模块,供电模块分别电连接机器人计算机和移动控制模块;雷达模块、深度摄像头和超声波模块分别数据连接移动控制模块。
上述为本发明的优选方案,显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本领域的技术人员应该了解本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (10)
1.一种基于图像识别的建筑物监测系统,其特征在于:包括以下监测步骤:
①扫描:巡逻机器人(100)在设定的监测位置利用摄像模块对监测目标所在的施工现场(200)进行图像扫描,以捕捉施工现场(200)的视频图像;
②分析:巡逻机器人(100)利用能够检测和识别监测目标的图像识别算法对视频图像中的物体进行识别,以从物体群中抽取监测目标,并将监测目标的虚拟图像转换成相应的目标图像数据;
③比对:巡逻机器人(100)把目标图像数据与预先录入的BIM模型进行比对,使用可以识别目标图像数据与BIM模型之间差异的数据比对算法进行比对,得到对应的图像比对结果;
④确定:巡逻机器人(100)使用基于图像比对结果进行分析的数据分析算法做出决定,确定监测目标是否存在问题;
⑤报告:巡逻机器人(100)生成监测结果报告,监测结果报告包括有差异的视频图像和BIM模型、以及与监测目标有关的潜在问题;监测结果报告发送给控制终端以采取进一步措施。
2.根据权利要求1所述建筑物监测系统,其特征在于:扫描前,控制终端的操作人员先设定监测位置,即从BIM模型中抽取能够扫描监测目标的画面,确定画面中的监测目标,并截图成监测图像保存于资料库中;控制终端的系统根据监测图像分析确定监测位置、及巡逻机器人(100)上摄像模块的摄像方式,并根据监测位置规划出巡逻轨迹、根据施工现场(200)情况确定巡逻时间和巡逻坐标,摄像方式包括摄像模块的取景角度和取景方向;巡逻轨迹、巡逻时间、摄像方式、及监测目标对应的目标数据整合形成对应的巡逻任务,并下发至巡逻机器人(100)上。
3.根据权利要求2所述建筑物监测系统,其特征在于:所述巡逻轨迹上有一个以上监测位置,各监测位置上涉及的监测目标有一个以上。
4.根据权利要求2所述建筑物监测系统,其特征在于:所述图像识别算法通过图像处理技术根据图像特征和边缘探测进行分析,以获得视频图像中一个以上物体的图像数据,当图像数据与目标数据一致时,确定该图像数据对应的物体为监测目标,进而从视频图像中识别监测目标。
5.根据权利要求2所述建筑物监测系统,其特征在于:所述数据比对算法获取视频图像中不同方位和角度,以从视频图像导出监测目标的不同方位和角度,并抽取该监测目标与BIM模型中对应的监测图像进行图像比对,通过比对确定监测目标,及其数量、位置和运行是否异常。
6.根据权利要求1所述建筑物监测系统,其特征在于:所述监测结果报告是基于一次以上巡逻任务统计而得,所述监测结果报告包括监测位置、监测目标,目标状态。
7.一种用于如权利要求1-6所述建筑物监测系统的巡逻机器人(100),其特征在于:包括巡逻控制系统、环境监测系统、VA摄像系统和自动导航移动系统;所述巡逻控制系统分别电连接所述环境监测系统、VA摄像系统和自动导航移动系统;所述巡逻控制系统、环境监测系统和VA摄像系统中的摄像模块分别设置于机器人机身上,所述自动导航移动系统设置于移动底座上;所述图像识别算法、所述数据比对算法和所述数据分析算法分别装载于所述巡逻控制系统上;所述巡逻控制系统与所述控制终端通讯互联。
8.根据权利要求7所述巡逻机器人(100),其特征在于:所述巡逻控制系统包括机器人计算机,所述图像识别算法、所述数据比对算法和所述数据分析算法分别装载于所述机器人计算机上;所述VA摄像系统包括用于捕捉施工现场(200)视频图像的摄像模块;所述摄像模块数据连接所述机器人计算机;所述机器人计算机通过路由器通讯连接所述控制终端。
9.根据权利要求7所述巡逻机器人(100),其特征在于:所述环境监测系统包括空气质量传感器、噪音传感器和光传感器;所述空气质量传感器、所述噪音传感器和所述光传感器数据连接所述机器人计算机。
10.根据权利要求7所述巡逻机器人(100),其特征在于:所述自动导航移动系统还包括移动控制模块、移动装置和供电模块,所述移动控制模块数据连接所述机器人计算机,所述移动装置电连接所述移动控制模块,所述供电模块分别电连接所述机器人计算机和所述移动控制模块。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310163092.4A CN116385868A (zh) | 2023-02-24 | 2023-02-24 | 一种基于图像识别的建筑物监测系统及其巡逻机器人 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310163092.4A CN116385868A (zh) | 2023-02-24 | 2023-02-24 | 一种基于图像识别的建筑物监测系统及其巡逻机器人 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116385868A true CN116385868A (zh) | 2023-07-04 |
Family
ID=86972084
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310163092.4A Pending CN116385868A (zh) | 2023-02-24 | 2023-02-24 | 一种基于图像识别的建筑物监测系统及其巡逻机器人 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116385868A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117549330A (zh) * | 2024-01-11 | 2024-02-13 | 四川省铁路建设有限公司 | 一种施工安全监测机器人系统及控制方法 |
-
2023
- 2023-02-24 CN CN202310163092.4A patent/CN116385868A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117549330A (zh) * | 2024-01-11 | 2024-02-13 | 四川省铁路建设有限公司 | 一种施工安全监测机器人系统及控制方法 |
CN117549330B (zh) * | 2024-01-11 | 2024-03-22 | 四川省铁路建设有限公司 | 一种施工安全监测机器人系统及控制方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110142785A (zh) | 一种基于目标检测的巡检机器人视觉伺服方法 | |
CN104063873B (zh) | 一种基于压缩感知的轴套类零件表面缺陷在线检测方法 | |
CN111710055A (zh) | 便携式电力巡检设备及电力巡检方法、电力巡检系统 | |
CN110186375A (zh) | 智能化高铁白车身焊接装配特征检测装置及检测方法 | |
CN116385868A (zh) | 一种基于图像识别的建筑物监测系统及其巡逻机器人 | |
CN113358070B (zh) | 一种汽车刹车片平整度及销钉高度检测系统及其检测方法 | |
CN109491408A (zh) | 一种可用于室内结构检测的无人机 | |
CN108564628A (zh) | 一种面向掘进机自动化的截割头视觉定位定向系统 | |
CN112198227A (zh) | 超声无损检测缺陷位置回溯方法 | |
CN117773956A (zh) | 车底查验系统及其车底查验方法 | |
CN117824624B (zh) | 一种基于人脸识别的室内追踪定位方法、系统及存储介质 | |
CN115620192A (zh) | 一种高空作业安全绳穿戴检测的方法和装置 | |
CN112036336B (zh) | 一种基于ai智能图像分析的工程监测方法及系统 | |
CN109670391B (zh) | 基于机器视觉的智慧照明装置及动态识别数据处理方法 | |
CN111860416A (zh) | 一种无人机图像监控控制装置及其控制方法 | |
CN207923179U (zh) | 智能巡检车 | |
CN116052356A (zh) | 一种智能工地监控平台 | |
CN115311589A (zh) | 一种用于采光建筑的隐患处理方法及设备 | |
CN113706721A (zh) | 一种基于增强现实技术的电梯检验方法及系统 | |
CN114299141A (zh) | 应用于消防灭火机器人的两自由度火焰识别装置及方法 | |
CN115690573A (zh) | 基站验收方法、装置、设备及存储介质 | |
JP2838474B2 (ja) | 自律移動ロボットの誘導目標捕捉方法と誘導装置 | |
CN111775150A (zh) | 一种巡检机器人路线矫正方法 | |
CN112518760A (zh) | 一种建筑设施智能巡检机器人及其巡检系统 | |
CN113324995B (zh) | 建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |