一种巡检机器人及巡检方法技术

本发明专利技术公开了一种巡检机器人及巡检方法，巡检机器人包括机器人控制器、行走机构、升降机构和图像采集设备，机器人控制器接收后台服务器发送的巡检指令，基于巡检指令控制图像采集设备中的各台摄像机在巡检机器人巡检过程中采集包含被监控设备不同区域的视频图像，从所有的摄像机在相同时间段采集的视频图像中，截取同一时刻不同摄像机采集的多张目标图像合成得到合成图像，采用基于深度学习的图像识别方法，从合成图像中识别出故障指示灯。本发明专利技术通过在巡检机器人上安装多个摄像头实现对设备不同区域的视频图像的采集，采用图像识别方法识别故障指示灯来及时发现出现故障的设备，从而解放了人力，提高了巡检效率及巡检结果的可靠性。果的可靠性。果的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种巡检机器人及巡检方法


[0001]本专利技术涉及机器人
，更具体的说，涉及一种巡检机器人及巡检方法。

技术介绍

[0002]通常数据中心机房存放着大量的设备，比如服务器和网络设备，任何设备发生故障，若不及时处理都可能导致越来越大的问题，甚至直接宕机，而宕机将会给数据中心运营者以及相关客户造成无可挽回的损失。因此需要对数据中心机房中各个设备的工作状态进行监控，以便及时发现设备出现的问题并进行处理。
[0003]目前，对数据中心机房设备的监控主要由设备托管方执行，设备托管方通常采用人工巡检方式查找出现故障的设备，因此，不仅耗费大量的人力和时间，而且存在巡检结果不可靠的弊端。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术公开一种巡检机器人及巡检方法，以实现解放人力，提高巡检效率，大大提高巡检结果的可靠性，从而提高数据中心的自动化、智能化和无人化的水平。
[0005]一种巡检机器人，包括：机器人控制器、行走机构、升降机构和图像采集设备，所述图像采集设备包括多台摄像机；
[0006]所述行走机构用于控制本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种巡检机器人，其特征在于，包括：机器人控制器、行走机构、升降机构和图像采集设备，所述图像采集设备包括多台摄像机；所述行走机构用于控制巡检机器人沿预设巡检路径移动；所述升降机构上安装所述图像采集设备，用于使所述图像采集设备沿预设移动路径移动；所述机器人控制器分别与所述行走机构、所述升降机构和图像采集设备连接，所述机器人控制器用于接收后台服务器发送的巡检指令，基于所述巡检指令控制所述图像采集设备中的各台所述摄像机在所述巡检机器人巡检过程中采集包含被监控设备不同区域的视频图像，获取所有的所述摄像机在相同时间段采集的所述视频图像，从各个所述视频图像中截取同一时刻不同所述摄像机采集的多张目标图像，将多张所述目标图像进行合成得到合成图像，采用基于深度学习的图像识别方法，从所述合成图像中识别出故障指示灯。2.根据权利要求1所述巡检机器人，其特征在于，所述升降机构包括：固定升降杆和移动升降杆，所述移动升降杆装在所述固定升降杆上，并能够在所述固定升降杆上移动；所述固定升降杆上安装至少一个所述摄像机，所述移动升降杆上安装至少两个所述摄像机，且两个所述摄像机均匀安装在所述移动升降杆上。3.根据权利要求1所述巡检机器人，其特征在于，每台所述摄像机为高清网络摄像机，且具有防抖功能。4.一种巡检方法，其特征在于，应用于权利要求1所述的巡检机器人中的机器人控制器，所述巡检方法包括：接收后台服务器发送的巡检指令；基于所述巡检指令控制图像采集设备中的各个摄像机在巡检机器人巡检过程中采集包含被监控设备不同区域的视频图像；获取所有的所述摄像机在相同时间段采集的所述视频图像；从各个所述视频图像中截取同一时刻不同所述摄像机采集的多张目标图像；将多张所述目标图像进行合成得到合成图像；采用基于深度学习的图像识别方法，从所述合成图像中识别出故障指示灯。5.根据权利要求4所述的巡检方法，其特征在于，在所述接收后台服务器发送的巡检指令之前，还包括：接收所述后台服务器发送的高度调节指令，所述高度调节指令中携带所述被监控设备的相关信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘星，付东明，赵雪飞，
申请(专利权)人：优刻得科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：