一种智能机器人制造技术

本发明专利技术提供了一种服务水平高的智能机器人，包括中央处理器、视觉采集系统、图像处理系统、图像显示系统和语音系统，所述中央处理器分别与所述视觉采集系统、图像处理系统、图像显示系统和语音系统电连接，所述中央处理器用于管理所述视觉采集系统、图像处理系统、图像显示系统和语音系统，所述视觉采集系统用于对图像进行采集，所述图像处理系统用于对采集的图像进行识别，所述图像显示系统用于显示识别结果，所述语音系统用于播报识别结果。本发明专利技术的有益效果为：机器人识别性能好，提高了机器人的服务水平。

An intelligent robot with high level of service

The invention provides a high level of service robot, including CPU, visual acquisition system, image processing system, image display system and voice system, the central processor is connected with the visual acquisition system, image processing system, image display system and voice system is electrically connected to the central processor for management the visual acquisition system, image processing system, image display system and voice system, the visual acquisition system used to image acquisition, the image processing system is used to identify the image, the image display system for displaying the identification result, the speech recognition results for broadcast system. The beneficial effect of the invention is that the recognition performance of the robot is good, and the service level of the robot is improved.

【技术实现步骤摘要】
一种服务水平高的智能机器人
本专利技术涉及机器人
，具体涉及一种服务水平高的智能机器人。
技术介绍
机器人技术作为先进制造技术的典型代表，具有广阔的应用市场，现有的机器人识别水平差，导致其服务水平低。在图像识别过程中，图像检索的任务是从数据库中寻找出与询问目标最相似的样本，并按照相似程度进行排序。用户检索时，可能需要查找与检索目标整体相似的图像，也可能是要查找某个特殊角度与检索目标相似的图像。这种用户目的的不确定性为图像检索带来额外的困难，而用户往往又只关心排名最靠前的若干结果，因此检索结果的排序非常关键。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术旨在提供一种服务水平高的智能机器人。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：提供了一种服务水平高的智能机器人，包括中央处理器、视觉采集系统、图像处理系统、图像显示系统和语音系统，所述中央处理器分别与所述视觉采集系统、图像处理系统、图像显示系统和语音系统电连接，所述中央处理器用于管理所述视觉采集系统、图像处理系统、图像显示系统和语音系统，所述视觉采集系统用于对图像进行采集，所述图像处理系统用于对采集的图像进行识别，所述图像显示系统用于显示识别结果，所述语音系统用于播报识别结果。本专利技术的有益效果为：机器人识别性能好，提高了机器人的服务水平。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本专利技术的结构示意图；附图标记：中央处理器1、视觉采集系统2、图像处理系统3、图像显示系统4、语音系统5。具体实施方式结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。参见图1，本实施例的一种服务水平高的智能机器人，包括中央处理器1、视觉采集系统2、图像处理系统3、图像显示系统4和语音系统5，所述中央处理器1分别与所述视觉采集系统2、图像处理系统3、图像显示系统4和语音系统电连接5，所述中央处理器1用于管理所述视觉采集系统2、图像处理系统3、图像显示系统4和语音系统5，所述视觉采集系统2用于对图像进行采集，所述图像处理系统3用于对采集的图像进行识别，所述图像显示系统4用于显示识别结果，所述语音系统5用于播报识别结果。本实施例机器人识别性能好，提高了机器人的服务水平。优选的，所述图像显示系统4包括高清显示屏。本优选实施例显示清晰。优选的，所述视觉采集系统2包括照明设备和高清摄像头。本优选实施例在夜间也能工作，提高了机器人的夜间服务水平。优选的，所述图像处理系统3包括一次处理模块、二次处理模块和三次处理模块，所述一次处理模块用于从图像数据集中检索与待识别图像相似的图像，获取检索结果，所述二次处理模块用于根据检索结果与待识别图像的相似度对检索结果排序，获取排序列表，所述三次处理模块将相似度最高的检索结果作为图像识别结果。所述一次处理模块包括一次处理单元和二次处理单元，所述一次处理单元用于挖掘图像数据集中图像之间的相似关系，所述二次处理单元用于从图像数据集中检索图像。所述挖掘图像之间的相似关系，采用以下步骤进行：步骤1、给定图像数据集SY＝{x1,x2,…,xn}和若干种距离度量{FN1,FN2,…,FNm}，设SY中任意两图像xi和xj在度量FNl下的距离为sl(xi,xj)，其中，l∈[1,m]；则对任意度量FNl，存在一个有向图Gl(AY,EU,wl)，其中，AY＝SY为顶点集合，为有向边集合，wl用于计算任意边的权值，将wl(xi,xj)简记为wl(i,j)；在式子里，βij为尺度因子，其中，av表示取平均值，xi(N)和xj(N)分别表示xi和xj与各自距离最小的前N个数据的距离的和；步骤2、采用kNl(xi)表示xi在有向图Gl下的k近邻，得到有向图G1,G2,…,Gm的k近邻图Gk1,Gk2,…,Gkm，对于任意的k近邻图Gkl，其中，l∈[1,m]，仅当xj∈kNl(xi)时，二者存在边bij，权值为wkl(i,j)＝wl(i,j)，其余情况下边的权值为0；将k近邻图组合成图Gk(AY,EU,wk)，如果样本xi和xj在任意图Gkl中有权值不为0的边，则Gk中存在边bij，权值wk为：在式子里，ql表示每种度量的重要性指标，若wl>0，则cl＝1，否则为0，只有xj在至少一个度量方法下属于xi的k近邻时，wk(i,j)才非0；步骤3、有向图Gk对应数据集SY上的一个马尔科夫链，其转移概率矩阵HXk＝[akij]n×n，其中，在式子里，akij表示马尔科夫系统某一时刻从xi到xj的转移概率；步骤4、建立传播过程：在式子里，kN(xi)表示xi在图Gk下的k近邻，kN(xj)表示xj在图Gk下的k近邻，表示第t次迭代后的相似矩阵，初始矩阵HXk(xi,xp)表示从xi到xp的转移概率矩阵，HXk(xq,xj)表示从xq到xj的转移概率矩阵；步骤5、运行步骤4中的传播过程，样本之间的两两相似关系向远处传播，经过若干步的迭代，得到样本之间的内在相似关系。本优选实施例一次处理模块设置一次处理单元挖掘图像数据集中图像之间的相似关系，由于大多数不相关的样本都被排除在传播过程之外，每种度量方法中的重要信息得到突出，所形成的稀疏矩阵则极大降低了迭代过程中的计算需求；Gk中最多有mkn条边，消除了低权值关系的背景累积效应，使高权值相似关系更加突出；一次处理单元将数据集上的多个距离度量融合成一个稀疏图，然后用局部约束的传播方法进行演化扩散，有助于挖掘图中的相似关系。优选的，所述距离度量包含第一距离度量FN1和第二距离度量FN2，采用以下方式确定第一距离度量FN1：在式子里，yK和zK分别表示两幅图像y和z的第K个像素点的灰度值,W和H分别为图像的宽和高，|W×H|表示图像像素的数量；采用以下方式确定第二距离度量FN2：本优选实施例一次处理单元通过引入全新的距离度量方式第一距离度量和第二距离度量，获取了更为准确的图像距离，提高了图像相似性的计算水平。优选的，所述从图像数据集中检索图像，采用以下步骤进行：步骤1、输入数据集SY＝{x1,x2,…,xn}，距离度量{FN1,FN2,…,FNm}及其对应的邻域大小k和迭代次数T，输出结果为优化后的相似矩阵矩阵的第i行对应xi与数据集所有数据之间的相似度；步骤2、选取相似度前RL大的图像，得到以xi为目标时的检索结果，其中RL∈[3，7]；步骤3、将待识别图像加入到数据集当中，按照步骤1的方法得到与待识别图像相似度高的图像。本优选实施例一次处理模块设置二次处理单元，通过计算数据集中所有样本两两之间的相似性，可得到整个数据集的相似矩阵。在图像检索任务中，将待识别图像加入到数据集当中，得到包含待识别图像的相似矩阵，从而得到与待识别图像相似的图像，完成图像检索，从而提高了机器人的识别水平，进而提高了机器人的服务水平。采用本专利技术服务水平高的智能机器人提供服务，当RL取不同值时，对服务效率和用户满意度进行统计，同现机器人相比，产生的有益效果如下表所示：RL服务效率提高用户满意度提高329％21％427％23％526％25％625％27％724％29％最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本专利技术的技术方案，而非对本专利技术保护范围的限制，尽管参照较佳实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种服务水平高的智能机器人，其特征在于，包括中央处理器、视觉采集系统、图像处理系统、图像显示系统和语音系统，所述中央处理器分别与所述视觉采集系统、图像处理系统、图像显示系统和语音系统电连接，所述中央处理器用于管理所述视觉采集系统、图像处理系统、图像显示系统和语音系统，所述视觉采集系统用于对图像进行采集，所述图像处理系统用于对采集的图像进行识别，所述图像显示系统用于显示识别结果，所述语音系统用于播报识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种服务水平高的智能机器人，其特征在于，包括中央处理器、视觉采集系统、图像处理系统、图像显示系统和语音系统，所述中央处理器分别与所述视觉采集系统、图像处理系统、图像显示系统和语音系统电连接，所述中央处理器用于管理所述视觉采集系统、图像处理系统、图像显示系统和语音系统，所述视觉采集系统用于对图像进行采集，所述图像处理系统用于对采集的图像进行识别，所述图像显示系统用于显示识别结果，所述语音系统用于播报识别结果。2.根据权利要求1所述的服务水平高的智能机器人，其特征在于，所述图像显示系统包括高清显示屏。3.根据权利要求2所述的服务水平高的智能机器人，其特征在于，所述视觉采集系统包括照明设备和高清摄像头。4.根据权利要求3所述的服务水平高的智能机器人，其特征在于，所述图像处理系统3包括一次处理模块、二次处理模块和三次处理模块，所述一次处理模块用于从图像数据集中检索与待识别图像相似的图像，获取检索结果，所述二次处理模块用于根据检索结果与待识别图像的相似度对检索结果排序，获取排序列表，所述三次处理模块将相似度最高的检索结果作为图像识别结果。5.根据权利要求4所述的服务水平高的智能机器人，其特征在于，所述一次处理模块包括一次处理单元和二次处理单元，所述一次处理单元用于挖掘图像数据集中图像之间的相似关系，所述二次处理单元用于从图像数据集中检索图像；所述挖掘图像之间的相似关系，采用以下步骤进行：步骤1、给定图像数据集SY＝{x1,x2,…,xn}和若干种距离度量{FN1,FN2,…,FNm}，设SY中任意两图像xi和xj在度量FNl下的距离为sl(xi,xj)，其中，l∈[1,m]；则对任意度量FNl，存在一个有向图Gl(AY,EU,wl)，其中，AY＝SY为顶点集合，EU＝{bij|bij＝xi,xj),xj∈SY,i≠j}为有向边集合，wl用于计算任意边的权值，将wl(xi,xj)简记为wl(i,j)；在式子里，βij为尺度因子，其中，av表示取平均值，xi(N)和xj(N)分别表示xi和xj与各自距离最小的前N个数据的距离的和；步骤2、采用kNl(xi)表示xi在有向图Gl下的k近邻，得到有...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟玲，
申请(专利权)人：深圳源广安智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44