一种应用于小型服务机器人的轻量化视觉识别方法技术

本发明专利技术属于智能机器人领域，公开一种应用于小型服务机器人的轻量化视觉识别方法，包括以下步骤：利用机器人的摄像头进行图像内容采集和相对位置采集；对获得的图像进行数据标签标记；导出已标记的数据标签并将用于训练的图片数据存储；运行并获得已训练的视觉识别模型；在对应模型文件目录下存储已训练的模型文件；运行模型文件，通过摄像头获取图像并实时目标识别；将目标识别结果实时发送到机器人对应运动控制模块中，实现机器人的闭环控制；进行机器人的调试及脚本编写后，控制机器人运动。降低模型的复杂度，适用于小体积、高灵活度的服务机器人。的服务机器人。的服务机器人。

【技术实现步骤摘要】
一种应用于小型服务机器人的轻量化视觉识别方法

：
[0001]本专利技术属于智能机器人领域，更具体涉及一种应用于小型服务机器人的轻量化视觉识别方法。

技术介绍
：
[0002]目前yolov5是一种效果较好的开源的基于视觉的目标识别神经网络技术，现有应用yolov5的技术方案大多部署在不可移动的高算力GPU计算平台上，对应用yolov5的单帧多分类功能进行了改进，实现了同一帧图像内多类目标的同时检测与识别。由于视觉识别算法模型普遍较大，同时此模型深度较大，因此并不适用于算力较低的轻量化计算设备。且应用场景较为单一，在多数情况下的图像中只有一个待识别目标，因此主要对算法的运算速度以及单一目标检测精度进行优化。同时，由于部署在可移动图像采集设备上，采用了独特的预处理，在一层额外的卷积层进行采集图像的锐化处理，增强了在抖动较大环境下的目标检测能力。
[0003]目前大多数应用yolov5模型进行运算的嵌入式设备都需要高性能服务器的支持。针对嵌入式设备算力较弱导致yolov5无法流畅应用的问题，没有GPU的情况进行了基于CPU运算的优化，使得本模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于小型服务机器人的轻量化视觉识别方法，其特征在于：包括以下步骤：利用机器人的摄像头进行机器人在运行过程的图像内容采集和相对位置采集；对获取的图像进行数据标签标记；导出标记的数据标签并将用于训练的图片数据存储；运行并获得已训练的视觉识别模型；在对应模型文件目录中存储已训练的模型文件；运行模型文件，通过摄像头获取图像并实时目标识别；将目标识别结果实时发送到机器人对应运动控制模块中，实现机器人的闭环控制；进行机器人的调试及脚本编写后，控制机器人运动。2.根据权利要求1所述应用于小型服务机器人的轻量化视觉识别方法，其特征在于，所述图像内容采集为导航标记以及干扰内容，导航标记为引导机器人状态的标志。3.根据权利要求2所述应用于小型服务机器人的轻量化视觉识别方法，其特征在于，图像数据标签标记获取，将数据标签按照0
‑
3依次标记，0
‑
3分别代表前进、停止、右转和左转，图像数据标签标记格式为：类别、中心点坐标、图片宽度和图片高度。4.根据权利要求1所述应用于小型服务机器人的轻量化视觉识别方法，其特征在于，所述图像采集内容应包括机器人所处工作环境、光照情况、物品摆放以及温湿度条件。5.根据权利要求1所述应用于小型服务机器人的轻量化视觉识别方法，其特征在于，所述运动控制模块为设置目标锚点矩形框大小阈值以及机器人对应机动。6.根据权利要求1所述应用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘旭东，张利国，杨一，项桐，桂源泽，李金玥，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：