【技术实现步骤摘要】
一种用于机器人智能化服务的空间环境识别方法及系统
本公开涉及机器人
，特别涉及一种用于机器人智能化服务的空间环境识别方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。机器人在智能化服务时，需要能够在语义层面理解环境，特别是在视觉方面能够将环境映射到语义空间，加强机器人的认知智能，更好的解析任务。本公开专利技术人发现，(1)现有的空间识别方法大多只是单纯的对图像进行识别处理，没有考虑到图像中物品属性，从而导致空间识别不准确，不能很好的定义空间中各个物品的关系；(2)现有的识别算法以神经网络算法为主，实现的是对图像进行特征提取进而实现图像中物品的识别，而对具体的图像中的相对位置关系的研究较少，不能有效的表达空间中各个物品之间的相对位置关系。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种用于机器人智能化服务的空间环境识别方法及系统，通过构建关系三元组，得到了空间中各个物品之间以及物品和属性之间的关系，极大的提高了对空间的环境识别能力。<...
【技术保护点】
1.一种用于机器人智能化服务的空间环境识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取待识别空间环境区域的至少一幅图像；/n根据获取的图像，采用预设的视觉关系获取模型，获取图像中的物品特征和物品间的关系特征，进而得到图像中物品的视觉关系三元组；/n根据获得的物品特征，利用预设属性获取模型，得到各个物品的属性；/n根据得到的各个物品的视觉关系三元组和各个物品的属性，得到当前图像内的物品多关系图；/n对获取的待识别环境区域的每幅图像进行处理得到物品多关系图，根据得到的每幅图像的物品多关系图构建机器人语义视觉空间，实现对空间环境的识别。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于机器人智能化服务的空间环境识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待识别空间环境区域的至少一幅图像；
根据获取的图像，采用预设的视觉关系获取模型，获取图像中的物品特征和物品间的关系特征，进而得到图像中物品的视觉关系三元组；
根据获得的物品特征，利用预设属性获取模型，得到各个物品的属性；
根据得到的各个物品的视觉关系三元组和各个物品的属性，得到当前图像内的物品多关系图；
对获取的待识别环境区域的每幅图像进行处理得到物品多关系图，根据得到的每幅图像的物品多关系图构建机器人语义视觉空间，实现对空间环境的识别。
2.如权利要求1所述的用于机器人智能化服务的空间环境识别方法，其特征在于，预设的视觉关系获取模型，包括用于目标检测的卷积神经网络和双向循环神经网络，具体为：
根据卷积神经网络对获得的图像进行目标检测，获取目标物品的语义及其检测框的坐标信息，将目标物品和非目标物品的语义进行特征编码，同时根据检测框的坐标信息获取物品间的关系特征，得到三元组特征；
将得到的三元组特征输入到双向循环神经网络中进行视觉关系预测，得到图像中各个物品的视觉关系三元组。
3.如权利要求2所述的用于机器人智能化服务的空间环境识别方法，其特征在于，预设的视觉关系获取模型还包括动态过滤模块，所述动态过滤模块通过预设的动态对象列表，当检测到视觉关系三元组含有动态对象时，将该视觉关系三元组滤除。
4.如权利要求3所述的用于机器人智能化服务的空间环境识别方法，其特征在于，如果某一类对象视觉关系变化速度超过预设阈值，将对象添加进动态对象列表中进行对应的视觉关系三元组的滤除。
5.如权利要求1所述的用于机器人智能化服务的空间环境识别方法，其特征在于，利用预设属性获取模型，得到各个物品的属性，具体为：
以物品的语义为关键字在预设数据库中搜寻物品相关关系，得到多个结果字符串；
根据获得的结果字符串，采用BERT-CRF模型，将结果中的属性关键字识别出来，具体为：
利用BERT模型提取物品的语义文本信息并进行特征编码，将编码输入到CRF层进行信息解码，得到各个物品的标注序列。
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