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申请/专利权人：天津联汇智造科技有限公司

摘要：本发明公开了一种厂内物流交通管制的方法，具体步骤包括，S1：机器人管理系统设置交通管制区域；S2：交通管制区域内设置视觉摄像头；S3：视觉识别系统通过视觉摄像头识别指定物体；S4：视觉识别系统管理交通管制区域的占用或非占用，与机器人管理系统交互；S5：移动机器人通过交通管制区域前，向机器人管理系统申请通行权限。本发明创新性地使用视觉算法实现厂内物流交通管制，利用先进的算法和模型，通过识别、分析、处理图像数据，实现对厂内物流运输的智能管理和控制。

主权项：1.一种厂内物流交通管制的方法，其特征在于，所述厂内物流交通管制的方法具体步骤如下：S1：机器人管理系统设置交通管制区域；S2：交通管制区域内设置视觉摄像头；S3：视觉识别系统通过视觉摄像头识别指定物体，以及指定物体的移动方向，具体包括：所述视觉识别系统包括目标识别与检测模块、数据处理模块、加密通讯交互模块，对采集到的图像进行深度模型训练学习，实现指定物体的精准识别和检测；所述目标识别与检测模块基于检测模型YOLOV8进行训练，包括输入部分、主干网部分、多特征融合网络部分及输出部分，所述输入部分对图像进行数据增强，所述主干网部分对图像进行切片处理，所述多特征融合网络进行特征增强处理，所述输出部分检测不同尺度输出；具体地，输入部分通过对图像做随机缩放、裁剪、旋转，然后再随机选择一定数量的图像拼接在一起的方法进行数据增强处理，以提高数据集的多样性和检测方法的鲁棒性；输入部分中采用anchor-free机制，同时采用Mosaic数据增强、自适应填充的方法对输入图像进行处理，满足检测算法要求；主干网络部分首先通过Focus结构对图像进行切片处理，提升网络训练速度；主干网络的核心部分是基于CNN的C2f模块，C2f模块采用梯度分流连接，丰富特征提取网络的信息流，同时保持轻量级；CBS模块对输入信息进行卷积运算，然后进行批量归一化，最后使用SiLU激活信息流以获得输出结果；根据卷积过程中特征尺寸的不同，主干网部分可进一步划分成五个阶段，主干网络最终使用空间金字塔池化快速（SPPF）模块将输入特征图池化为固定大小的图，以实现自适应大小的输出；多特征融合网络部分采用路径聚合（Concat）网络作为检测颈部，聚合不同主干层次的特征，增强特征的表达能力；输出部分包括三种不同的检测尺度输出，输出端采用解耦头的设计，每个尺度都有两个独立的检测器，每个检测器都由一层卷积和全连接层组成，分别用于预测该尺度上的边界框分类和回归；该目标识别与检测模块最终损失函数包括两部分：预测框类别损失、预测框定位损失；其中预测框类别损失采用二元交叉熵函数（BCE_LOSS），其形式化表示为： 式一预测框定位损失包括完全交集CLOU_LOSS损失和DFL损失函数；CLOU_LOSS损失形式化表示为： 式二其中表示预测框与标注框的交并比损失；用于刻画预测框与标注框中心点之间的欧式距离，其中表示预测框与标注框的中心点，表示两个矩形框之间的欧式距离，表示两个矩形框的闭包区域的对角线的距离；用于对预测框形状与标注框形状不一致的情况进行惩罚，用来衡量两个矩形框相对比例的一致性，表示权重系数，即 式三 式四预测框定位损失中的DFL损失函数的形式化表示为： 式五DFL损失函数的含义是以交叉熵的形式去优化与标签y最接近的一左一右2个位置的概率，从而让网络更快的聚焦到目标位置的邻近区域的分布；数据处理模块包括两部分内容，分别是：目标识别算法的多线性并发与跨线程交互部分；过滤干扰与多目标检测部分；多线程并发与跨线程交互：数据处理模块需要采用多线程方式进行目标识别与检测，并需要完成跨线程交互，使多个摄像头可以同时工作，并在某个摄像头范围内出现故障时，不影响其他摄像头区域工作；同时保证整个厂区的目标识别与检测在秒级范围内完成；过滤干扰与多目标检测：通过设定预测框平均位置阈值的方法，过滤掉摄像头范围内的干扰目标，防止错误检测；进一步，在同一个摄像头下实现多目标检测，提升数据流处理、目标检测速度，降低成本；加密通讯模块使视觉识别系统与机器人管理系统进行通信时，采用加密通信协议进行数据传输，保证数据的安全性；S4：机器人管理系统设置交通管制模块，与视觉识别系统交互，管理交通管制区域的通行权限；S5：移动机器人通过交通管制区域前，向机器人管理系统申请通行权限，具体地：当所述移动机器人行驶方向与所述交通管制区域内指定物体的行驶方向一致时，所述移动机器人继续通行，判断方向是否一致可以通过预设一定的角度误差，在误差范围内，则认为方向一致，可以通行；当所述移动机器人驶方向与所述交通管制区域内指定物体行驶方向冲突时，所述移动机器人原地等候，通过预设所述移动机器人原地等候时间，当超过等候时间后，如所述移动机器人仍未获得通行权限，则重新规划可通行的行驶通道可以后退、绕行别的通道；如当前无可用行驶通道时，所述移动机器人判断当前是否满足退还任务条件，退还任务条件包括所述移动机器人是否有货物、是否已开始任务指令、是否允许退还；如满足条件，则将当前任务退还机器人管理系统，将该任务指派其他可执行任务的移动机器人执行。

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