(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211290518.4 (22)申请日 2022.10.21 (71)申请人 华电 （北京） 热电有限公司 地址 100055 北京市西城区莲 花池东路16 号 (72)发明人 白瑞雪　崔巍　王平　 (74)专利代理 机构 武汉高得专利代理事务所 (普通合伙) 42268 专利代理师 姜璐 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06T 7/70(2017.01) G06T 7/66(2017.01) G06T 7/246(2017.01) (54)发明名称 一种移动机 器人的高精度目标识别方法 (57)摘要 本发明提供了一种移动机器人的高精度目 标识别方法， 包括目标识别系统和移动系统， 所 述目标识别系统和移动系统均与传感模块、 信号 处理模块、 驱动模块、 通讯模块和控制模块通过 电性连接， 所述目标识别系统和移动系统均通过 通讯模块与中央处理器连接。 该移动机器人的高 精度目标识别方法通过图像处理子模块完成图 像的处理， 提取出目标信号， 得到目标的运动信 息， 包括位置信息和速度信息， 提供给伺服机构 子模块， 接着由伺服机构子模块接收来自图像处 理子模块的信息， 通过 驱动电路带动云台上的摄 像头发生转动,使运动目标一直锁定在摄像头的 视野中， 从而可以实现对特定目标的识别和跟 踪。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115457481 A 2022.12.09 CN 115457481 A 1.一种移动机器人的高精度目标识别方法， 包括目标识别系统和移动系统， 其特征在 于： 所述目标识别系统和移动系统均与传感模块、 信号处理模块、 驱动模块、 通讯模块和控 制模块通过电性连接， 所述 目标识别系统和移动系统均通过通讯模块与中央处理器连接， 所述目标识别系统包括 目标检测、 目标分类、 目标识别、 目标确认、 目标描述和目标跟踪六 个模块； 所述目标跟踪模块包括图像采集子模块、 图像处理子模块以及伺服机构子模块； 所述 图像采集子模块的包括图像的采集和目标在屏幕上的显示， 通过摄像头和图像采集卡完 成； 所述图像处理子模块包括图像采集、 图像滤波、 图像分割、 特征提取、 目标预测； 所述图 像处理子模块完成图像的处理， 提取出目标信号， 得到目标的运动信息， 包括位置信息和速 度信息， 提供给伺服机构 子模块； 所述伺服机构 子模块接收来自图像处理子模块的信息， 通 过驱动电路带动云台上的摄 像头发生 转动,使运动目标一 直锁定在摄 像头的视野中。 2.根据权利要求1所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法， 其特征在于： 所述传 感模块用于检测机器人外部信息， 包括图像、 速度、 位置和声音， 并将其检测到的信息反馈 给控制部分然后对其作出相应的响应。 3.根据权利要求1所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法， 其特征在于： 所述信 号处理模块包括A/D采样板、 时序控制&信号接口板、 信号处理板、 存储板和电源板五个插 件。 4.根据权利要求1所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法， 其特征在于： 所述管 控系统通过信息采集模块在高速入口和服务区入口分别进 行记录， 将采集到的信息数据进 行存储、 入库、 查询、 分析、 整合和上传共享。 5.根据权利要求1所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法， 其特征在于： 所述驱 动模块是驱使执行结构运动的部分， 按照控制系统发出 的指令信号， 借助动力元件使机器 人进行动作， 设置为 步进电机、 直 流电机以及伺服电机三 者中任意 一种均可。 6.根据权利要求1所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法， 其特征在于： 所述通 讯模块用于 完成于机器人与控制端的信息交流， 实现远程检测 和控制。 7.根据权利要求1所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法， 其特征在于： 所述控 制模块是移动机器人的核心部件， 相当于人体的大脑， 主要负责信息的取、 加工、 处理和输 出功能， 指导着机器人本体的动作。 8.根据权利要求1 ‑7所述的一种移动机器人的高精度目标识别方法， 其特征在于， 包括 以下步骤： (1)利用摄像头采集 图像， 监视特定目标的运动， 定时收集场景信息， 将格式刷转化为 真彩色位图进行储 存， 同时调用控 件在计算机上实时机器人的运行情况； (2)将真彩色位图进行二值化处理后整体的像素会呈现出黑和白两种状态， 根据现场 环境的光照条件、 颜色饱和度和对比度的实际情况进 行调整， 设置适和的阀值， 将 被识别目 标的图像转换为白色， 其它转换为 黑色， 实现对监测目标的识别； (3)利用水平 投影检测待测目标的水平位置， 利用垂直投影检测目标的垂直位置； 图像 定位法大体上有基于神经网络的图像定位法、 基于模板匹配的图像定位法、 直线边缘检测 法、 统计直方图及投影法， 以上几种方法中前三种方法计算量很大， 而最后一种对噪声特别 的敏感， 都不能使系统达 到最佳的定位效果， 故本设计采用投影法来实现对目标的定位；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115457481 A 2(4)使用Mean  Shift算法对目标的实现跟踪， 是将视频图像的所有帧作MeanShift运 算， 并将上一帧的结果作为下一帧MeanShift算法的初始值， 反复的迭代下去， 对采集视频 图像进行分析， MeanShift算法首先将图像的矩与直方图反向投影， 利用数学公 式计算出运 动区域的质心， 然后根据质心对运动物体中心点进行追踪； (5)当目标做超机动运动或者目标的背景急剧变化， 导致目标丢失时,需要重新搜索目 标， 在设定波门的基础上扩大搜索范围， 进行相应的图像处理， 即在一个更大的范围内搜 索， 一旦搜索到目标， 就跳出搜索， 转入正常的跟踪过程。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115457481 A 3