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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);雄安威赛博智能科技有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及焦炉车间轨道式智能巡检机器人系统，包括机器人终端：用于采集环境数据并对工况环境进行智能分析预警；无线基站：用于实现机器人终端和远程控制中心的通讯以及为机器人终端进行供电；远程控制中心：用于实现机器人终端对现场的实时监控；其中，机器人终端包括采集模块和分析处理模块。本发明结合卡方距离、余弦相似度以及MFCC系数的方法，不仅能提高图像数据的判读精度，还能增强声音信号的异常检测能力。这种多维度的分析方法使得智能巡检机器人能够更准确地评估设备状态，及时发现并响应异常情况，从而确保焦炉车间设备的稳定运行和生产安全。

主权项：1.焦炉车间轨道式智能巡检机器人系统，其特征在于，包括：机器人终端1：用于采集环境数据并对工况环境进行智能分析预警；无线基站2：用于实现机器人终端1和远程控制中心3的通讯以及为机器人终端1进行供电；远程控制中心3：用于实现机器人终端1对现场的实时监控；其中，机器人终端1包括：采集模块11，所述采集模块11用于采集巡检现场的信息；分析处理模块12，所述分析处理模块12用于将采集到的信息采用智能音视频识别算法进行处理分析，准确判断设备当前的运行状态并根据设备的情况实施告警；分析处理模块12涉及的步骤如下：S121：设置设备告警的阈值和条件；S122：机器人终端1捕捉现场的实时图像和声音信息以及设备红外热像和工作状态，通过智能音视频识别算法对采集到的图像和声音数据进行识别对比；S123：根据工作人员的需要将图像信息经过无线基站2传输至远程控制中心3，并自动记录采集的完整信息；S124：对于识别异常的设备进行告警提醒并将告警信息传输至远程控制中心3；S121中，对采集到的图像数据进行识别对比基于卡方距离和余弦相似度结合的方法，表达式如下：Scombined＝α·Scos-β·DCHI其中，Scos为余弦相似度；DCHI为卡方距离；Scombined为结合后的相似度；α和β为平衡余弦相似度和卡方距离的权重参数；其中， 其中，DCHIH1,H2为H1和H2两个直方图的卡方距离；H1为正常图像的直方图；H2为待检测图像的直方图；f1i表示直方图H1中第i个bin的频数；f2i表示直方图H2中第i个bin的频数；n表示直方图的总bin数量；ωi表示第i个bin的权重变量； 其中，A为正常图像向量，A＝[a1,a2,…,an]；B为待检测图像向量，B＝[b1,b2,…,bn]，n表示向量的维度，每个元素表示向量中的一个特征值；A·B表示向量A和B的点积，A·A和B·B分别表示向量A和B的范数的平方；a为权重；b为偏移量；S121中，对采集到的声音数据进行识别对比基于MFCC系数，步骤如下：S1：将从采集模块11获取的音频信号分为短帧，对每一帧引用加窗函数；S2：对每一帧应用快速傅里叶变换以将时域信号转换为频域信号，取快速傅里叶变换结果幅度的平方，得到每一帧的功率谱；S3：将功率谱映射到梅尔频率上，计算每个梅尔滤波器的能量；S4：对每个滤波器的能量取对数，模拟人类听觉对声音强度的感知；S5：对取对数后的能量谱进行DCT变换，得到DCT系数，计算每个MFCC系数;MFCC系数的表达式如下： 其中，n表示第n个MFCC系数；M表示梅尔滤波器的数量；N表示频率分量的索引；k表示频率分量；Xk表示在频率分量k处频谱的幅度；Hmk表示在频率分量k处第m个梅尔滤波器在频率域的响应值。

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