一种物体识别方法、机器人以及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种物体识别方法、机器人以及计算机可读存储介质，其中，物体识别方法应用于机器人，包括：机器人获取到待识别物体的图片，判断图片是否符合预设条件；若图片符合预设条件，对图片中的待识别物体进行识别，确定图片的前景置信度和待识别物体相对于每一种物体类别的置信度；根据前景置信度与待识别物体相对于每一种物体类别的置信度确定并输出图片中的待识别物体的物体类别；通过上述方式，本发明专利技术能够在一定程度上解决了因机器人自身运动和环境因素导致的识别结果不准的问题，提高机器人物体识别的准确率。

An object recognition method, robot and computer readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种物体识别方法、机器人以及计算机可读存储介质
本专利技术涉及机器人的
，特别是涉及一种物体识别方法、机器人以及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着科技的发展，图片的物体识别技术在人们的生活中应用的越来越广泛。人们只要对物体进行拍摄并上传到云端识别，就能够获得从云端反馈回来的物体的分类信息，方便快捷。同时，图片的物体识别这项技术在机器人这一领域中也开始逐步应用起来。目前，市面上大多数落地的机器人物体识别功能都设置在云端，机器人先通过本地摄像头获取待识别物体的图片，再将待识别物体的图片进行上传并传至云端，云端接收到图片后，再对图片进行识别，最后返回识别结果给机器人。然而，设置在云端的物体识别方法存在如下问题：当存在网络延时时，物体识别功能体验性不好，识别过程较慢；而当没有网络时，设置在云端的物体识别功能便无法使用；同时，机器人自身的运动和所处的环境等因素都会提高物体识别结果的不准确率，比如：机器人的运动导致摄像头所拍摄的图像十分模糊，机器人所识别的物体处于逆光环境中以及机器人所处的环境灯光非白色等等因素。
技术实现思路
本专利技术提供一种物体识别方法、机器人以及计算机可读存储介质，以提高机器人物体识别功能的物体识别结果的准确率。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种物体识别方法，物体识别方法应用于机器人，其中，物体识别方法包括：机器人获取到待识别物体的图片，判断图片是否符合预设条件；如果图片符合预设条件，对图片中的待识别物体进行识别，确定图片的前景置信度以及待识别物体相对于每一种物体类别的置信度；根据前景置信度与待识别物体相对于每一种物体类别的置信度确定并输出图片中的待识别物体的物体类别。其中，如果图片符合预设条件，对图片中的待识别物体进行识别，确定图片的前景置信度以及待识别物体相对于每一种物体类别的置信度的步骤包括：如果图片符合预设条件，利用离线物体识别算法对图片中的待识别物体进行识别，确定图片的前景置信度以及待识别物体相对于机器人可识别物体类别中的每一种物体类别的置信度。其中，根据前景置信度与待识别物体相对于每一种物体类别的置信度确定并输出图片中的待识别物体的物体类别的步骤具体包括：如果前景置信度达到前景阈值，判断物体类别的置信度中最大的置信度是否达到类别阈值；如果达到类别阈值，输出置信度最大的物体类别；如果未达到类别阈值，输出指定内容。其中，物体识别方法还包括：如果前景置信度未达到前景阈值，输出指定内容。其中，机器人获取到待识别物体的图片，判断图片是否符合预设条件的步骤包括：判断图片的清晰度、色度以及亮度是否满足各自对应的预设条件；如果图片的清晰度、色度以及亮度均满足各自对应的预设条件，确定图片符合预设条件。其中，物体识别方法还包括：如果图片的亮度不满足其对应的预设条件，判断亮度是否在预设处理阈值范围内；如果亮度在预设处理阈值范围内，通过高动态范围图像对图片进行处理后，确定图片符合预设条件。其中，判断图片的清晰度、色度以及亮度是否满足各自对应的预设条件的步骤之前还包括：将图片转换成RGB格式，并将转换后的图片进行裁剪，去除边缘背景。其中，将图片转换成RGB格式，并将转换后的图片进行裁剪，去除边缘背景的步骤之后还包括：将图片的大小进行调整，以符合离线物体识别算法的预设计算大小。为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种机器人，机器人包括：处理器和存储器，存储器中存储待识别物体的图片以及可识别物体类别，处理器用于执行上述的物体识别方法。为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有程序数据，程序数据能够被执行以实现上述的物体识别方法。本专利技术的有益效果是：区别于现有技术的情况，本专利技术先判断待识别物体的图片是否符合预设条件，当图片符合预设条件后再对其进行识别，并确定图片的前景置信度和待识别物体相对于每一种物体类别的置信度，且当前景置信度与物体类别的置信度中最大的置信度均大于其对应的预设阈值，将最大的置信度对应的物体类别确定为待识别物体的类别。通过上述方式，本专利技术能够在一定程度上解决了因机器人自身运动和环境因素导致的识别结果不准的问题，提高机器人物体识别的准确率。附图说明图1是本专利技术提供的物体识别方法一实施例的流程示意图；图2是本专利技术提供的物体识别方法另一实施例的流程示意图；图3是本专利技术提供的机器人一实施例的结构示意图；图4是本专利技术提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，图1是本专利技术提供的物体识别方法一实施例的流程示意图。本专利技术的物体识别方法应用于机器人。S11：机器人获取到待识别物体的图片，判断图片是否符合预设条件。本实施例的物体识别功能设置在机器人上，是一种离线的物体识别技术。当机器人的主程序检测到机器人的物体识别功能被启动时，机器人通过机器人摄像头拍摄一张待识别物体的图片，并判断该待识别物体的图片的质量是否符合机器人物体识别功能的预设条件。S12：如果图片符合预设条件，对图片中的待识别物体进行识别，确定图片的前景置信度以及待识别物体相对于每一种物体类别的置信度。如果机器人判断出待识别物体的图片符合机器人物体识别功能的预设条件，则机器人对图片中的待识别物体进行识别，并确定图片的前景置信度以及待识别物体相对于每一种物体类别的置信度。其中每一种物体类别的置信度是指待识别物体相对于机器人可识别所有物体类别中的每一种物体类别的置信度，每一种物体类别的置信度相加等于1。而前景是指图片中待识别物体的分类是属于目标对象，如果不是目标对象则图片中待识别物体的分类是背景，也就是并非待识别物体，此处的待识别物体的分类包括：前景与背景，其中前景置信度与背景置信度相加也等于1。其中，在统计学中，一个概率样本的置信区间(Confidenceinterval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信度。S13：根据前景置信度与待识别物体相对于每一种物体类别的置信度确定并输出图片中的待识别物体的物体类别。根据前景置信度与待识别物体相对于每一种物体类别的置信度确定并输出图片中的待识别物体的物体类别的具体步骤为：判断上一步骤得到的前景置信度是否达到前景阈值，如果前景置信度达到了前景阈值，则确定图片中存在前景也就是待识别物体这个目标对象，并进一步判断上一步骤中得到的物体类别的置信度中的最大的置信度是否达到类别阈值。如果前景置信度没有达到前景阈值，则说明图片中没有前景也就本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体识别方法，其特征在于，所述物体识别方法应用于机器人，其中，所述物体识别方法包括：/n所述机器人获取到待识别物体的图片，判断所述图片是否符合预设条件；/n如果所述图片符合预设条件，对所述图片中的待识别物体进行识别，确定所述图片的前景置信度以及所述待识别物体相对于每一种物体类别的置信度；/n根据所述前景置信度与所述待识别物体相对于每一种物体类别的置信度确定并输出所述图片中的待识别物体的物体类别。/n

【技术特征摘要】
1.一种物体识别方法，其特征在于，所述物体识别方法应用于机器人，其中，所述物体识别方法包括：
所述机器人获取到待识别物体的图片，判断所述图片是否符合预设条件；
如果所述图片符合预设条件，对所述图片中的待识别物体进行识别，确定所述图片的前景置信度以及所述待识别物体相对于每一种物体类别的置信度；
根据所述前景置信度与所述待识别物体相对于每一种物体类别的置信度确定并输出所述图片中的待识别物体的物体类别。


2.根据权利要求1所述的物体识别方法，其特征在于，所述如果所述图片符合预设条件，对所述图片中的待识别物体进行识别，确定所述图片的前景置信度以及所述待识别物体相对于每一种物体类别的置信度的步骤包括：
如果所述图片符合预设条件，利用离线物体识别算法对所述图片中的待识别物体进行识别，确定所述图片的前景置信度以及所述待识别物体相对于所述机器人可识别物体类别中的每一种物体类别的置信度。


3.根据权利要求1所述的物体识别方法，其特征在于，所述根据所述前景置信度与所述待识别物体相对于每一种物体类别的置信度确定并输出所述图片中的待识别物体的物体类别的步骤具体包括：
如果所述前景置信度达到前景阈值，判断所述物体类别的置信度中最大的置信度是否达到类别阈值；
如果达到所述类别阈值，输出所述置信度最大的物体类别；如果未达到所述类别阈值，输出指定内容。


4.根据权利要求3所述的物体识别方法，其特征在于，所述物体识别方法还包括：
如果所述前景置信度未达到所述前景阈值，输出所述指定内容。


5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄冠文，程骏，庞建新，谭欢，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44