现场环境的实时监督式机器学习系统与方法技术方案

一种自动导引车(AGV)(100)包含具有动力总成(435)的移动底座(105)，用来在设施内以自主导航模式驱动AGV(100)；第一摄像头(140A)，用来采集设施内物体的第一影像数据；第二摄像头(140B)，用来采集设施内物体的第二影像数据，包含内容滤镜及用来接收从第一摄像头与第二摄像头(140A,140B)传送的第一影像数据与第二影像数据的主要控制模块(170)。主要控制模块(170)执行识别神经网络程序(413)。识别神经网络程序(413)辨识第一影像数据中的目标。主要控制模块(170)也在使用者控制下执行监督程序(412)。监督程序(412)接收第二影像数据并辨识第二影像数据中附着在目标上的标签(511,512,513,711,712,713,714,811,812,813,911,912)。监督程序(412)生成监督结果，其中具有标签(511,512,513,711,712,713,714,811,812,813,911,912)的目标会依照使用者指令分类。监督结果会调整所述识别神经网络程序(413)中各节点的权重。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】现场环境的实时监督式机器学习系统与方法
本申请涉及自动导引车，特别是能够实时执行监督式学习的自动导引车。
技术介绍
自动导引车(automated/automaticguidedvehicle，AGV)是一种能够以例如标签、电线、或是以地面上的金属条、摄像头所视影像、磁铁、激光或上述方式的任意组合来自主导航的移动式机器人。自动导引车通常使用在工业应用上，例如在工厂或仓库里运送材料。近年来，自动导引车的数量与应用的种类已经大幅度增加。在仓库中运行的自动导引车通常依赖计算器视觉(computervision，CV)来辨识一个目标(例如一个酬载或人物)以及环境(例如仓库)。现行实践中，一个自动导引车的操作系统或类似的控制程序在送到客户的设施前，由所述自动导引车的制造者所训练。也就是说，所述自动导引车的制造者用一种默认数据集(或是一种预先设定、预先标示的数据集)来训练所述自动导引车的神经网络去辨识目标，例如训练所述自动导引车的控制程序来辨识人物、物体、环境等等。然而，实际应用中，所述自动导引车的神经网络经过训练后的表现常常不如预期，特别本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动导引车(automatic guided vehicle，AGV)，其特征在于，包含：/n一个移动底座，包含一个动力总成，用来在一个设施内以一种自主导航模式驱动所述自动导引车；/n一个第一摄像头，用来采集所述设施内物体的第一影像数据；/n一个第二摄像头，用来采集所述设施内物体的第二影像数据，其中所述第二摄像头包含一个内容滤镜；以及/n一个主要控制模块，用来接收从所述第一摄像头与第二摄像头分别传送的第一影像数据与第二影像数据，/n其中所述主要控制模块另用来：/n执行一个识别神经网络程序，用来辨识所述第一影像数据中的目标；/n在使用者控制下执行一种监督程序，所述监督程序会接收所述第二影...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种自动导引车(automaticguidedvehicle，AGV)，其特征在于，包含：
一个移动底座，包含一个动力总成，用来在一个设施内以一种自主导航模式驱动所述自动导引车；
一个第一摄像头，用来采集所述设施内物体的第一影像数据；
一个第二摄像头，用来采集所述设施内物体的第二影像数据，其中所述第二摄像头包含一个内容滤镜；以及
一个主要控制模块，用来接收从所述第一摄像头与第二摄像头分别传送的第一影像数据与第二影像数据，
其中所述主要控制模块另用来：
执行一个识别神经网络程序，用来辨识所述第一影像数据中的目标；
在使用者控制下执行一种监督程序，所述监督程序会接收所述第二影像数据并辨识第二影像数据中附着于目标的标签，生成一个监督结果，其中具有第一标签的第一目标会分类成第一类别；以及
使用所述监督结果来调整所述识别神经网络程序中，至少一个节点的至少一个权重。


2.如权利要求1所述的自动导引车，其特征在于，所述标签是由所述内容滤镜来识别。


3.如权利要求2所述的自动导引车，其特征在于，所述内容滤镜是一种用来辨识与一个标签有关联的独特颜色的彩色滤光片。


4.如权利要求2所述的自动导引车，其特征在于，所述内容滤镜用来辨识一种与一个标签有关联的独特图案。


5.如权利要求1所述的自动导引车，其特征在于，所述监督程序依照使用者输入的指令把具有所述第一标签的所述第一目标分类成所述第一类别，并以此生成一个监督结果。


6.如权利要求5所述的自动导引车，其特征在于，所述第一类别包含「人物识别」。


7.如权利要求5所述的自动导引车，其特征在于，所述第一类别包含「所跟随的目标」。


8.如权利要求1所述的自动导引车，其特征在于，所述监督程序以所述监督结果与相关的真实世界信息更新一种与所述识别神经网络程序有关联的默认数据集。


9.如权利要求8所述的自动导引车，其特征在于，所述真实世界信息与所述第一影像数据与第二影像数据中的人物穿着有关联。


10.如权利要求8所述的自动导引车，其特征在于，所述真实世界信息与所述第一影像数据与第二影像数据中的所述设施的基础物...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈炯霖，姚蒙，
申请(专利权)人：灵动科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11