The invention requests the protection of a real-time guidance algorithm for fire robot action in a fire scene, including the following steps: acquiring fire scene video in real time, extracting frames based on fire scene video content, preprocessing video frames including denoising and foreground and foreground separation images, acquiring and processing images, and passing convolution neural network. The model builds an image recognition model, identifies and obtains the target ignition location according to the image recognition model, designs different steering control for different target ignition location, carries out robot fire extinguishing operation, and also includes clustering and classification steps for robot fire extinguishing action.
【技术实现步骤摘要】
一种用于火灾场景的消防机器人动作实时指导算法
本专利技术属于机器识别领域,尤其涉及一种用于火灾场景的消防机器人动作实时指导算法。
技术介绍
随着机器人技术的不断普及,在硬件上已经制造出了能够在火灾场景下进入并进行灭火的机器人,在很多危险的场景下,运用机器人进行灭火,不仅效率高,而且可以大大降低不确定危险源带来的二次伤害,挽救消防员的生命。但是目前,市面上的机器人其控制算法还存在目标着火点不容易识别、机器人动作控制不明确的问题,导致有时候机器人灭火盲目,不能有效的完成任务。因此提供一种识别度高的算法就显得及其重要和迫切了。
技术实现思路
本专利技术旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种可以提高识别准确度、反应迅速的用于火灾场景的消防机器人动作实时指导算法。本专利技术的技术方案如下:一种用于火灾场景的消防机器人动作实时指导算法,其包括以下步骤:通过设置于消防机器人上的摄像头实时获取火灾场景视频,并基于火灾场景视频内容进行帧提取,对视频帧进行包括进行去噪以及前后景分离图像在内的图像预处理;对图像进行采集和处理后,根据采集到的图片构造出正负样本数据集,从中随机选择部分数据作为训练数据,利用得到的训练数据,通过卷积神经网络的模型构建图像识别模型;根据图像识别模型来识别并获取目标着火点位置,根据图像识别出的着火点坐标与识别区域三等分线坐标的比较,其中根据图像识别模型识别的目标着火点位置,对不同目标着火点位置设计不同的转向控制,将图像垂直等分成3分,从左至右记为左区域、中间区域、右区域,根据图像识别出的目标着火点坐标与识别区域三等分线坐标的比较,求出下一时刻的偏转方向,当识 ...
【技术保护点】
1.一种用于火灾场景的消防机器人动作实时指导算法,其特征在于,包括以下步骤:通过设置于消防机器人上的摄像头实时获取火灾场景视频,并基于火灾场景视频内容进行帧提取,对视频帧进行包括进行去噪以及前后景分离图像在内的图像预处理;对图像进行采集和处理后,根据采集到的图片构造出正负样本数据集,从中随机选择部分数据作为训练数据,利用得到的训练数据,通过卷积神经网络的模型构建图像识别模型;根据图像识别模型来识别并获取目标着火点位置,根据图像识别出的着火点坐标与识别区域三等分线坐标的比较,其中根据图像识别模型识别的目标着火点位置,对不同目标着火点位置设计不同的转向控制,将图像垂直等分成3分,从左至右记为左区域、中间区域、右区域,根据图像识别出的目标着火点坐标与识别区域三等分线坐标的比较,求出下一时刻的偏转方向,当识别图像区域没有目标着火点时,控制消防机器人进入巡检模式进入另一个房间直到识别出目标着火点后,进行机器人灭火操作,还包括对机器人灭火动作的聚类分类步骤:机器人灭火动作的聚类分类步骤选择Adaboost分类器获取视频帧中的机器人灭火动作特征,在灭火动作库中匹配比对识别出具体灭火动作;并向用户输出 ...
【技术特征摘要】
1.一种用于火灾场景的消防机器人动作实时指导算法,其特征在于,包括以下步骤:通过设置于消防机器人上的摄像头实时获取火灾场景视频,并基于火灾场景视频内容进行帧提取,对视频帧进行包括进行去噪以及前后景分离图像在内的图像预处理;对图像进行采集和处理后,根据采集到的图片构造出正负样本数据集,从中随机选择部分数据作为训练数据,利用得到的训练数据,通过卷积神经网络的模型构建图像识别模型;根据图像识别模型来识别并获取目标着火点位置,根据图像识别出的着火点坐标与识别区域三等分线坐标的比较,其中根据图像识别模型识别的目标着火点位置,对不同目标着火点位置设计不同的转向控制,将图像垂直等分成3分,从左至右记为左区域、中间区域、右区域,根据图像识别出的目标着火点坐标与识别区域三等分线坐标的比较,求出下一时刻的偏转方向,当识别图像区域没有目标着火点时,控制消防机器人进入巡检模式进入另一个房间直到识别出目标着火点后,进行机器人灭火操作,还包括对机器人灭火动作的聚类分类步骤:机器人灭火动作的聚类分类步骤选择Adaboost分类器获取视频帧中的机器人灭火动作特征,在灭火动作库中匹配比对识别出具体灭火动作;并向用户输出机器人具体灭火动作位置及信息,灭火完成后规划出局部最优撤退路径,在t时刻,消防机器人的运动情况可以归纳为下面四类:1)当x<=L/3时,即目标着火点在识别区域的左边时,说明目标着火点应该向左转向灭火,因此nleft<nright,其中,L为识别范围的宽度,nleft为左边马达的转速,nright为右边马达的转速,达到机器人左转的目标;2)当x>=2L/3时,即目标着火点在识别区域的右边,说明机器人应该向右转向灭火,因此nleft&g...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘博文,
申请(专利权)人:重庆知遨科技有限公司,
类型:发明
国别省市:重庆,50
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