申请/专利权人：哈尔滨工业大学;哈尔滨工业大学重庆研究院

申请日：2022-05-17

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114997359B

主分类号：G06N3/008

分类号：G06N3/008;G06N3/006;G06N3/0464;G06N3/08;G06N7/02;G06T7/00;G06V20/52;G01S17/88;G01J5/48;G01V3/12;B62D57/032;G16Y20/10;G16Y40/10;G16Y40/20;G16Y40/35;G16Y40/50;G16Y40/60;G05D1/43

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.09.20#实质审查的生效;2022.09.02#公开

摘要：一种基于仿生机器狗的堤防险情巡查成套技术装备，属于堤防险情巡查技术领域。它结合智能机器人技术，能够加强堤防险情巡查力度，具有多种探查手段排查地底隐患，利用网络云技术实现终端数据处理和实时检测的功能。四足仿生机器狗上集成多种探测系统，用于获取堤防数据，将数据传入数据层，数据层通过网络层将数据输入深度学习卷积神经网络，深度学习卷积神经网络进行病害特征分析，识别应用层中的堤防隐患病害，由决策层进行堤防边坡安全的预警决策。本发明集成双目立体视觉、点云激光雷达和红外热成像三种技术实现机器狗昼夜工作不间断，在一定范围内设置充电仓为机器狗提供昼夜不间歇工作的动力，具有实时监测、反馈、预警的技术优势。

主权项：1.一种基于仿生机器狗的堤防险情巡查成套技术装备，其特征在于：包括四足仿生机器狗以及管理系统；所述管理系统包括数据层、网络层、应用层和决策层；所述四足仿生机器狗上集成多种探测系统，用于获取堤防处的数据，并将数据传入数据层，数据层通过网络层将数据输入深度学习卷积神经网络，深度学习卷积神经网络进行病害特征分析，识别应用层中的堤防隐患病害，并由决策层进行堤防边坡安全的预警决策，所述多种探测系统包括：双目立体视觉系统用于获取图像数据，四足仿生机器狗通过双目立体视觉系统实现极端危险环境下的自主规划巡检路线、自主避障、自主复位和编队巡检；高密度激光点云成像系统用于获取电磁回波数据，四足仿生机器狗利用电磁回波成像技术获得堤防边坡地下土层变化特征，结合后台终端储备的堤防边坡数据库判断是否存在病害；高密度激光点云成像系统用于获取激光点云数据，红外热成像系统用于获取温差数据，红外热成像系统和高密度激光点云成像系统能够使四足仿生机器狗满足全天候昼夜巡检工作。

全文数据：

权利要求：

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