一种基于机器学习的指针式仪表读数识别方法和系统

    公开(公告)号:CN116403223A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310346530.0

    申请日:2023-04-03

    Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的指针式仪表读数识别方法和系统,其中,指针式仪表读数识别方法包括:根据定位导航算法控制巡检机器人采集指针式仪表的目标图像和点位仪表参数;根据深度学习目标检测算法确定指针式仪表在目标图像中的仪表区域;根据深度学习语义分割算法从仪表区域中分割得到仪表指针蒙版和仪表刻度蒙版;建立指针式仪表的极坐标系,根据极坐标系将仪表指针蒙版映射为指针矩形图像,以及将仪表刻度蒙版映射为刻度矩形图像;根据指针矩形图像和刻度矩形图像计算得到指针刻度相对值;根据点位仪表参数以及指针刻度相对值计算得到指针式仪表的仪表读数。本发明的技术方案能解决现有技术中仪表读数精度差的问题。

    基于深度学习的复杂情况下的开关检测系统及方法

    公开(公告)号:CN116524270A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310506873.9

    申请日:2023-05-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的复杂情况下的开关检测系统及方法,通过摄像头获取初始图像及历史图像,然后对历史图像进行标注得到标注图像;使用历史图像对无锚框实时目标检测模型进行训练得到训练好的无锚框实时目标检测模型;将初始图像输入训练好的无锚框实时目标检测模型,输出得到开关位置;从初始图像中截取开关位置对应的开关图像;利用标注图像对开关状态检测模型进行训练,得到训练好的开关状态检测模型;将开关图像输入开关状态检测模型,输出得到开关位置对应的开关状态;最终将开关状态与开关位置返回至初始图像,实现实时监控开关状态的目的。

    一种巡检机器人任务规划方法
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116991166A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202310970994.9

    申请日:2023-08-03

    Abstract: 本发明公开了一种巡检机器人任务规划方法,通过机器人上装载的激光雷达进行绘制路网拓扑地图后,根据路网拓扑地图中各条路径中的巡检点位得到复合点位,并建立复合点位与巡检点位的映射关系;进而利用各个顶点之间的最短距离建立最短距离矩阵与路由矩阵之后,根据路由矩阵、最短距离矩阵以及复合点位与巡检点位之间的映射关系得到任务巡检点位顺序,从而控制机器人在调整机器人位姿后根据任务巡检点位顺序执行巡检操作,可合理规划出多个巡检点位的最短巡检路线,解决人工巡检效率较低等问题,并保证人身安全,实现机器人高速巡检的目的。

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