一种扫地机器人物体识别方法技术

本发明专利技术公开了一种扫地机器人物体识别方法，通过随机森林内的物体决策树与扫地机器人获得的图片内的物体特征进行比对，找到与物体特征相似度最高的物体决策树，当比对的相似度大于阈值M时，扫地机器人将其拍摄到的物体识别为物体决策树对应的物体信息，从而进行对应的指令操作，相似度小于阈值M时，人工添加物体决策树后扫地机器人记录新物体信息，并可以自主学习完善该物体决策树。本发明专利技术的一种扫地机器人物体识别方法可以使扫地机器人对物体进行更加智能化的自我学习和识别，具有智能化程度高、自我学习能力强的优点。

A Method of Object Recognition for Sweeping Robot

【技术实现步骤摘要】
一种扫地机器人物体识别方法
本专利技术涉及一种智能家居
，尤其涉及一种智能化程度高、自我学习能力强的扫地机器人物体识别方法。
技术介绍
随着人工智能的发展，图像识别、语音识别和意识识别等
的关键技术的突破，智能化技术和产品逐渐进入人们的日常生活，并将对未来社会的方方面面产生革命性的变化。智能化产品必将取代社会发展过程中，重复性、操作流程固化和高精度型等应用领域的作业，未来社会将会被更加智能化和便捷化的人工智能技术所取代，得到很大程度上的提升。其中物体识别领域的技术发展尤为突出，对应的智能化产品已经相当普遍。现有的智能家居产品中，扫地机器人越来越多的进入消费者家庭。现有技术的应用于智能扫地机器人领域的物体识别，只能对选定的几种物体进行识别，在物体识别的智能学习能力还没有更好的解决方法。因此，有必要提出一种改进，以克服现有技术缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决现有技术中的问题，提供一种智能化程度高、自我学习能力强的扫地机器人物体识别方法。本专利技术的技术方案是：一种扫地机器人物体识别方法，包括以下步骤：S1、根据常规物体信息建立物体决策树，所述物体决策树内包括特征信息、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种扫地机器人物体识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、根据常规物体信息建立物体决策树，所述物体决策树内包括特征信息、处理操作信息，多个物体决策树形成随机森林；S2、扫地机器人获取图片；S3、对图片进行图像处理，将图片分隔成多个子图；S4、对每个子图进行物体识别，获取子图内的物体特征；将所述物体特征与随机森林内的物体决策树进行特征比对，判断所述物体特征与随机森林内所有物体决策树的相似度，找到与所述物体相似度最高的物体决策树T，若所述物体特征与所述物体决策树T的相似度达到最低相似度阈值M，则将该图片归类为与该物体决策树T对应的物体类别，并将该图片加入到该物体决策树T内，转向步骤S5；否则...

【技术特征摘要】
1.一种扫地机器人物体识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、根据常规物体信息建立物体决策树，所述物体决策树内包括特征信息、处理操作信息，多个物体决策树形成随机森林；S2、扫地机器人获取图片；S3、对图片进行图像处理，将图片分隔成多个子图；S4、对每个子图进行物体识别，获取子图内的物体特征；将所述物体特征与随机森林内的物体决策树进行特征比对，判断所述物体特征与随机森林内所有物体决策树的相似度，找到与所述物体相似度最高的物体决策树T，若所述物体特征与所述物体决策树T的相似度达到最低相似度阈值M，则将该图片归类为与该物体决策树T对应的物体类别，并将该图片加入到该物体决策树T内，转向步骤S5；否则，认为该物体为新的物体，创建新的物体决策树，转向步骤S6；S5、信息扫地机器人根据物体决策树T对应的处理操作信息进行指令操作；S6、等待人工设置新的物体决策树信息，扫地机器人根据人工设置的物体决策树信息进行指令操作。2.根据权利要求1所述的一种扫地机器人物体识别方法，其特征在于：所述步骤S2扫地机器人获取图片中，扫地机器人包...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎镜锋，吴俊，张志国，陈宏亮，魏晓林，
申请(专利权)人：上海天诚通信技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31