一种基于视频特征识别的机器狗智能自动充电系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于视频特征识别的机器狗智能自动充电系统,该系统包括：机器狗自动充电视频特征识别模块，机器狗自动充电视频特征识别模块的电性输出端连接有视频特征识别规范设定模块，机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块的电性输出端分别连接有机器狗自动充电监控数据人工智能操控与调取平台、机器狗自动充电实时电量数据阈值预警模块和机器狗自动充电监控数据标准识别规范设定模块；机器狗自动充电信号传输模块，其连接在机器狗自动充电实时电量数据阈值预警模块的电性输出端，该系统通过机器狗自动充电监控数据标准识别规范设定模块对充电信息过程进行实时监控，通过识别规范设定结果文本产出模块对数据进行识别规范设定显示。进行识别规范设定显示。进行识别规范设定显示。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频特征识别的机器狗智能自动充电系统


[0001]本专利技术涉及机器狗充电领域,尤其涉及一种基于视频特征识别的机器狗智能自动充电系统。

技术介绍

[0002]随着机器狗技术的发展,机器狗在检测到自身电量不足的时候将会自主寻找充电桩,对准和对接充电桩,最后实现充电。有采用红外收发机器,超声波技术,激光扫描,以及视觉识别彩色图形辅助机器狗寻找充电桩的的具体位置,这些大都存在寻找过程缓慢,定位不准,成本高,可靠性不高等问题。
[0003]iRobot公司生产的Roomba真空除尘机器狗在充电站及机器狗分别装有360度红外发射/接收器,机器狗通过360度的红外接收器来接收充电站的红外对接信号,进而找到充电站的具体位置,实现与充电站的自动对接,这种采用360度红外发射/接收器实现自主对接的方法必须将360度红外发射/接收器分置于充电站及机器狗的顶端位置,对机器狗及充电站的结构设计有限制，只能用于特定的机器狗,其通用性较差。ActiveMedia公司的Pioneer机器狗采用激光扫描仪识别充电站的形状来找到充电站的具体位置，实现与充电站的自动对接，这种自主对接方法中的对接信号识别需要繁重的计算，激光扫描的运行功率也较高,其软硬件成本较高。
[0004]现有寻找充电桩的技术存在过程缓慢,定位不准,成本高,可靠性不高等缺点。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术存在的缺点与不足,本专利技术提供一种基于视频特征识别的机器狗智能自动充电系统。该系统包括：
[0006]机器狗自动充电视频特征识别模块，所述机器狗自动充电视频特征识别模块的电性输出端连接有视频特征识别规范设定模块，且电性输出端连接有机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块，所述机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块的电性输出端分别连接有机器狗自动充电监控数据人工智能操控与调取平台、机器狗自动充电实时电量数据阈值预警模块和机器狗自动充电监控数据标准识别规范设定模块；
[0007]机器狗自动充电信号传输模块，其连接在所述机器狗自动充电实时电量数据阈值预警模块的电性输出端，所述机器狗自动充电信号传输模块的电性输出端分别连接有机器狗自动充电数据实时更新模块和充电传输控制模块；
[0008]机器狗自动充电信息识别管理模块，其连接在所述机器狗自动充电监控数据标准识别规范设定模块的电性输出端、机器狗自动充电姿态校准模块的电性输出端和机器狗充电接口识别模块的电性输出端，所述机器狗自动充电信息识别管理模块的电性输出端连接有识别规范设定结果文本产出模块，且识别规范设定结果文本产出模块的电性输出端连接有机器狗软硬件统筹管理模块，所述机器狗软硬件统筹管理模块的电性输出端连接有视频特征解析模块，且视频特征解析模块的电性输出端连接有人机交互操控模块；
[0009]所述视频特征识别规范设定模块利用识别规范设定算法对视频特征进行识别规范设定处理，所述识别规范设定算法的表达式为：
[0010][0011]其中，表示视频特征的识别规范设定函数，Y
c
表示不同视频特征的识别规范设定系数，j表示视频特征的识别规范设定特征矩阵，表示需要识别规范设定的视频特征总量，表示对视频特征识别规范设定特征的识别函数，T表示视频特征的识别规范设定因子，ξ表示充电数据集分布比例，表示监控的机器狗自动充电数据集，η表示规范设定误差的动态区间值，表示视频特征的识别规范设定误差；
[0012]所述视频特征解析模块，利用解析算法建立视频特征库，解析算法表达式为：
[0013][0014]其中，Z
dgv
(t)表示视频特征解析函数，L表示需要解析视频总数，S表示已解析视频总数，r和p都表示迭代次数，U表示解析速度，d
o
表示视频特征解析的完成度，j
f
表示解析影响函数，h
y
(t)表示解析误差函数，β表示解析因子。
[0015]进一步地，所述机器狗自动充电视频特征识别模块、视频特征识别规范设定模块和机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块串联连接，且机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块与视频特征识别规范设定模块电性连接。
[0016]进一步地，所述机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块与机器狗自动充电监控数据人工智能操控与调取平台电性连接，且机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块、机器狗自动充电实时电量数据阈值预警模块和机器狗自动充电信号传输模块串联连接。
[0017]进一步地，所述机器狗自动充电信号传输模块和机器狗自动充电数据实时更新模块串联连接，且机器狗自动充电数据实时更新模块与机器狗自动充电监控数据人工智能操控与调取平台电性连接。
[0018]进一步地，所述机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块、机器狗自动充电监控数据标准识别规范设定模块、机器狗自动充电信息识别管理模块和识别规范设定结果文本产出模块串联连接。
[0019]进一步地，所述识别规范设定结果文本产出模块、机器狗软硬件统筹管理模块、视频特征解析模块和人机交互操控模块串联连接，且机器狗软硬件统筹管理模块、机器狗自动充电信号传输模块和充电传输控制模块串联连接。
[0020]进一步地，所述机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块还设有：
[0021]机器狗自动充电程序参数更迭模块，其连接在所述机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块的电性输出端，所述机器狗自动充电程序参数更迭模块的电性输出端连接有视频特征模型提取模块。
[0022]进一步地，所述机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块、机器狗自动充电程
序参数更迭模块和视频特征模型提取模块串联连接。
[0023]进一步地，所述机器狗自动充电监控数据人工智能操控与调取平台还设有：
[0024]图像规律信号传输模块，其连接在所述机器狗自动充电监控数据人工智能操控与调取平台的电性输出端，所述机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块、机器狗自动充电监控数据人工智能操控与调取平台和图像规律信号传输模块串联连接，所述视频特征模型提取模块和图像规律信号传输模块电性连接。
[0025]进一步地，所述机器狗自动充电信号传输模块还设有：
[0026]视频特征危险信号监管模块，其连接在所述机器狗自动充电信号传输模块的电性输出端，所述机器狗自动充电信号传输模块和视频特征危险信号监管模块电性连接。
[0027]一种基于视频特征识别的机器狗智能自动充电系统，包括以下步骤：
[0028]步骤A1：通过机器狗自动充电监控数据人工智能操控与调取平台对动态数据进行充电信息资料的调取，并进行参数校验，再通过机器狗自动充电视频特征识别模块对系统充电信息进行识别；
[0029]步骤A2：当检测到系统充电信息的输入时，通过视频特征识别规范设定模块控制机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块对充电信息进行充电信息资格的检查，此时如机器狗自动充电监控数据人工智能操控与调取平台内没有充电信息，则说明该充电信息是新充电信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频特征识别的机器狗智能自动充电系统，其特征在于，该系统包括：机器狗自动充电视频特征识别模块，所述机器狗自动充电视频特征识别模块的电性输出端连接有视频特征识别规范设定模块，电性输出端连接有机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块，所述机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块的电性输出端分别连接有机器狗自动充电监控数据人工智能操控与调取平台、机器狗自动充电实时电量数据阈值预警模块和机器狗自动充电监控数据标准识别规范设定模块；机器狗自动充电信号传输模块，其连接在所述机器狗自动充电实时电量数据阈值预警模块的电性输出端，所述机器狗自动充电信号传输模块的电性输出端分别连接有机器狗自动充电数据实时更新模块和充电传输控制模块；机器狗自动充电信息识别管理模块，其连接在所述机器狗自动充电监控数据标准识别规范设定模块的电性输出端、机器狗自动充电姿态校准模块的电性输出端和机器狗充电接口识别模块的电性输出端，所述机器狗自动充电信息识别管理模块的电性输出端连接有识别规范设定结果文本产出模块，且识别规范设定结果文本产出模块的电性输出端连接有机器狗软硬件统筹管理模块，所述机器狗软硬件统筹管理模块的电性输出端连接有视频特征解析模块，且视频特征解析模块的电性输出端连接有人机交互操控模块；所述视频特征识别规范设定模块利用识别规范设定算法对视频特征进行识别规范设定处理，所述识别规范设定算法的表达式为：其中，表示视频特征的识别规范设定函数，Y
c
表示不同视频特征的识别规范设定系数，j表示视频特征的识别规范设定特征矩阵，表示需要识别规范设定的视频特征总量，表示对视频特征识别规范设定特征的识别函数，T表示视频特征的识别规范设定因子，ξ表示充电数据集分布比例，表示监控的机器狗自动充电数据集，η表示规范设定误差的动态区间值，表示视频特征的识别规范设定误差；所述视频特征解析模块，利用解析算法建立视频特征库，解析算法表达式为：其中，Z
dgv
(t)表示视频特征解析函数，L表示需要解析视频总数，S表示已解析视频总数，r和p都表示迭代次数，U表示解析速度，d
o
表示视频特征解析的完成度，j
f
表示解析影响函数，h
y
(t)表示解析误差函数，β表示解析因子。2.根据权利要求1所述的一种基于视频特征识别的机器狗智能自动充电系统，其特征在于，所述机器狗自动充电视频特征识别模块、视频特征识别规范设定模块和机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块串联连接，且机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块与视频特征识别规范设定模块电性连接。3.根据权利要求1所述的一种基于视频特征识别的机器狗智能自动充电系统，其特征在于，所述机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块与机器狗自动充电监控数据人工智
能操控与调取平台电性连接，且机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块、机器狗自动充电实时电量数据阈值预警模块和机器狗自动充电信号传输模块串联连接。4.根据权利要求1所述的一种基于视频特征识别的机器狗智能自动充电系统，其特征在于，所述机器狗自动充电信号传输模块和机器狗自动充电数据实时更新模块串联连接，且机器狗自动充电数据实时更新模块与机器狗自动充电监控数据人工智能操控与调取平台电性连接。5.根据权利要求1所述的一种基于视频特征识别的机器狗智能自动充电系统，其特征在于，所述机器狗自动充电数据理论模型电量管理模块、机器狗自动充电监控数据标准识别规范设定模块、机器狗自动充电信息识别管理模块和识别规范设定结果文本产出模块串联连接。6.根据权利要求1所述的一种基于视频特征识别的机器狗智能自动充电系统，其特征在于，所述识别规范设定结果文本产出模块、机器狗软硬件统筹管理模块、视频特征解析模块和人机交互操控模块串联连接，且机器狗软硬件统筹管理模块、机...

【专利技术属性】
技术研发人员：王雪燕，邹宏亮，李海波，汤义勤，钱鹤鸣，何昕奕，林圣钧，
申请(专利权)人：台州宏创电力集团有限公司科技分公司台州宏创电力集团有限公司，
类型：发明
国别省市：