申请/专利权人：深圳市震有智联科技有限公司

申请日：2024-03-01

公开（公告）日：2024-05-10

公开（公告）号：CN117809263B

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V20/56;G06V20/40;G06V10/80;G05D1/43;G05D1/249

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.10#授权;2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本申请公开了一种智慧街区智能巡检控制方法、装置及介质，巡检设备通过初始巡检路径巡检初步判断出异常后，调用周边第二图像采集装置进行图像合成，以进一步地对异常进行识别与处理。通过与周边摄像头的联动，可以更加全面的获取周边的环境及异常巡检识别，并从中提取出有价值的信息。通过数据整合与分析，可以提供更深入的洞察和预测能力，有助于优化巡检策略和提高安全监控的效率。进一步地，通过联动控制，巡检机器人可以与周边的摄像头进行协同工作，机器人可以根据合成图像进行路径规划和运动控制，确保机器人能够更加安全、高效地整个巡检区域，可以提高巡检的全面性和效率，减少人工干预和巡检成本。

主权项：1.一种智慧街区智能巡检控制方法，其特征在于，所述方法包括：接收巡检任务，并基于所述巡检任务进行初始路径规划；获取所述初始路径上的第二图像采集装置，并在路径地图上进行标记；根据所述初始路径进行巡检，并采集巡检数据，得到第一巡检图像；判断当前第一巡检图像是否存在异常，若是，控制巡检设备朝该异常位置采集第一图像，并调用周边第二图像采集装置，获取第二图像；根据第一图像及第二图像进行合成，得到目标图像；所述根据第一图像及第二图像进行合成，得到目标图像，包括：对第二图像进行缩放及分辨率变换处理；分别对第一图像和第二图像进行预处理；对预处理后第一图像和第二图像进行关键点和特征提取；在第一图像和第二图像之间找到匹配关键点，并基于所述关键点得到几何变换矩阵R,T：，；根据所述几何变换矩阵R,T，得到对第二图像进行变换，得到变换图像： [x，y]为变换后图像坐标像素，第二图像对应坐标像素；将第一图像及第二变换图像进行合成，得到目标图像： 其中，为合成目标图像，为第一图像,为第二变换图像,α、β为权重系数，且α+β=1；根据所述目标图像进行异常识别与处理；所述根据所述目标图像进行异常识别与处理，包括：判断所述异常的类型；若为静态障碍物，则将所述障碍物映射到巡检机器人地图坐标系进行标记，并计算出障碍物的大小和位置，基于所述障碍物的大小和位置，对所述初始路径进行优化；若异常为事件或行为异常，则采集目标对象的特征信息，发出警告或提示，并通过无线通信方式将特征信息上报至智慧街区管理系统；其中，所述初始路径进行优化，包括：使用二维数组或矩阵来表示环境地图，其中每个元素表示一个位置；以当前位置作为起点，以按继续当前巡检方向规避所述障碍物回到初始路径的位置作为终点；从起点开始遍历地图上的节点，逐步扩展到相邻节点，并更新距离数组，在扩展节点时，根据代价函数计算当前节点到终点的代价，选择代价最小的节点作为下一步的移动方向：F=w1*L+w2*M+w3*S+w4*T其中，w1、w2、w3和w4是权重系数，用于调整各个代价函数在综合代价函数中的权重，L为路径长度代价，M为路径转弯代价，S为安全代价，T为时间代价；重复遍历过程直到到达终点或所有节点都被访问过。

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权利要求：

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