【技术实现步骤摘要】
一种道路边缘检测的智能清扫系统及方法
[0001]本专利技术涉及道路清扫
,具体为一种道路边缘检测的智能清扫系统及方法。
技术介绍
[0002]道路垃圾作为环境问题的一部分,越来越受到重视,目前市场上已经出现一种智能清扫机器人,它能够代替人工去清扫路面的垃圾,不仅提高了路面清扫的效率,而且还降低了人工的劳动强度。
[0003]但是目前的道路智能清扫机器人在清扫中,都是无目标的清理,导致机器人有时在干净的路面上进行清理,而对于有垃圾的路面却未清理掉,这样就会浪费了机器的资源。
技术实现思路
[0004]针对现有技术的不足,本专利技术提供了一种道路边缘检测的智能清扫系统及方法,解决了目前的道路智能清扫机器人在清扫中,都是无目标的清理,导致机器人有时在干净的路面上进行清理,而对于有垃圾的路面却未清理掉,从而浪费了机器的资源的问题。
[0005]为实现以上目的,本专利技术通过以下技术方案予以实现:一种道路边缘检测的智能清扫系统,包括主控CPU和清扫机器人、垃圾识别系统以及垃圾处理系统,所述垃圾识别系统用于对道路的垃圾进行智能识别,识别后清扫机器人使垃圾处理系统对道路垃圾进行清扫处理。
[0006]所述垃圾识别系统包括图像采集模块和图像预处理模块、特征提取模块、匹配识别模块、样本库以及结果输出模块,所述图像采集模块对道路上的垃圾图像进行实时采集,采集后图像预处理模块对图像进行图像滤波处理、图像增强处理以及图像边缘处理,处理后特征提取模块对采集的图像特征进行提取,所述匹配识别模块将样 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种道路边缘检测的智能清扫系统,其特征在于:包括主控CPU(1)和清扫机器人(2)、垃圾识别系统(3)以及垃圾处理系统(4),所述垃圾识别系统(3)用于对道路的垃圾进行智能识别,识别后清扫机器人(2)使垃圾处理系统(4)对道路垃圾进行清扫处理;所述垃圾识别系统(3)包括图像采集模块(31)和图像预处理模块(32)、特征提取模块(33)、匹配识别模块(34)、样本库(35)以及结果输出模块(36),所述图像采集模块(31)对道路上的垃圾图像进行实时采集,采集后图像预处理模块(32)对图像进行图像滤波处理、图像增强处理以及图像边缘处理,处理后特征提取模块(33)对采集的图像特征进行提取,所述匹配识别模块(34)将样本库(35)中的垃圾与采集的图像进行识别对比,判断出是否为垃圾。2.根据权利要求1所述的一种道路边缘检测的智能清扫系统,其特征在于:所述图像采集模块(31)通过双面摄像机对道路垃圾图像进行采集,双面摄像机安装于清扫机器人(2)的前后左右位置,对地面进行全方位的垃圾图像采集工作。3.根据权利要求1所述的一种道路边缘检测的智能清扫系统,其特征在于:所述图像预处理模块(32)对图像进行图像滤波处理、图像增强处理以及图像边缘处理时,先通过低通滤波器排除图像中高频分量,使其达到降噪效果,接着通过对图像部分区域取均值进行高频分量阻隔,对图像进行二次滤波处理,之后通过灰度映射函数对图像的灰度直方图加以改变,保证每一灰度均有相同的像素点,最后利用边缘处二次导数为零的特性来分析边缘是否准确,若不准确再进行图像细化处理,找出图像的骨架结构,去除冗余信息,完成图像的预处理工作。4.根据权利要求1所述的一种道路边缘检测的智能清扫系统,其特征在于:所述匹配识别模块(34)对采集的垃圾图像进行识别时,首先利用开运算消除二值图像中细小颗粒的影响,然后计算出最大面积的连通域,之后利用闭运算填充垃圾图像内部的空洞,最后利用形态学腐蚀处理提高图像边缘检测的精度,进而精确的判断出垃圾的种类。5.根据权利要求1所述的一种道路边缘检测的智能清扫系统,其特征在于:所述垃圾处理系统(4)包括有清扫行走系统(41)和自动清扫系统(42)、降尘喷洒系统(43)、清扫警示系统(44)、清扫分类系统(45)、信息接收模块(46)、超声波传感模块(47)以及PM2.5传感模块(48),所述超声波传感模块(47)用于检测清扫机器人(2)与垃圾之间的距离以及障碍物之间的距离,所述PM2.5传感模块(48)用于对清扫过程中产生的灰尘进行实时检测,预设一个空中灰尘的范围值,然后根据预设的范围值能够判断空中的灰尘颗粒是否超标,检测后信息接收模块(46)对信息进行接收。6.根据权利要求5所述的一种道路边缘检测的智能清扫系统,其特征在于:所述超声波传感模块(47)检测到垃圾的距离时,清扫行走系统(41)会使清扫机器人(2)自动行走到垃圾的位置,然后自动清扫系统(42)对地面上的垃圾进行清理,当监测的距离为障碍物距离时,清扫警示系统(44)会判断障碍物的特征,若障...
【专利技术属性】
技术研发人员:梁甲华,黄秀美,
申请(专利权)人:淮安永道智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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