一种室内障碍物检测方法及室内机器人技术

本申请公开了一种室内障碍物检测方法及室内机器人。所述方法包括：按照预设时长从单目摄像机采集的视频流中获取目标视频帧；对所述目标视频帧进行预处理以降低所述目标视频帧的分辨率，获得预处理后的图像；通过训练好的网络模型检测所述预处理后的图像中是否存在障碍物，并在检测到障碍物的情况下确定所述障碍物的类别，其中所述训练好的网络模型通过可分离卷积与点卷积结合的方式对预处理后的图像的每一通道进行单独卷积操作，并使用预设的小卷积核进行图像通道数的调整。通过训练好的轻量级的网络模型进行障碍物的检测，可大大降低产品的成本，轻量级的网络模型减少了运算资源消耗，保证了用户的使用体验。保证了用户的使用体验。保证了用户的使用体验。

【技术实现步骤摘要】
一种室内障碍物检测方法及室内机器人


[0001]本申请涉及智能家居及机器人
，特别地涉及一种室内障碍物检测方法、装置、存储介质、电子设备以及室内机器人。

技术介绍

[0002]当前市面上的室内机器人，其避障主要依托双目或深度摄像机所采集的数据，使用的算法主要包括传统算子滤波、主流卷积神经网络(CNN)等。
[0003]然而深度相机、双目相机的成本较高，在产品中实现大规模应用存在困难；传统检测用的滤波算子，具备效果不佳、鲁棒性不足，以及易导致检测失败从而使机器人与障碍物相撞等缺点；CNN网络模型架构复杂且计算量大，严重挤占机器人其它功能的运算资源。
[0004]上述的缺陷与不足大大降低了室内机器人的用户使用体验，因此亟需一种既包含轻量级的网络模型且又能够满足室内机器人避障的检测方法。

技术实现思路

[0005]针对上述问题，本申请提出一种室内障碍物检测方法、装置、存储介质、电子设备以及室内机器人。仅使用单目视觉相机数据就能有效检测障碍物类别，降低了室内机器人的成本，至少解决了现有室内机器人的计算量大且严重挤占本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种室内障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括：按照预设时长从单目摄像机采集的视频流中获取目标视频帧；对所述目标视频帧进行预处理以降低所述目标视频帧的分辨率，获得预处理后的图像；通过训练好的网络模型检测所述预处理后的图像中是否存在障碍物，并在检测到障碍物的情况下确定所述障碍物的类别，其中所述训练好的网络模型通过可分离卷积与点卷积结合的方式对预处理后的图像的每一通道进行单独卷积操作，并使用预设的小卷积核进行图像通道数的调整。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理，包括：像素采样处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过训练好的网络模型检测所述预处理后的图像中是否存在障碍物，并在检测到障碍物的情况下确定所述障碍物的类别，包括：根据所述预处理后的图像向分类模型接口发送障碍物检测请求；响应于所述障碍物检测请求，控制所述训练好的网络模型根据所述预处理后的图像生成检测结果，并通过所述分类模型接口输出所述检测结果，其中，所述检测结果中保存有障碍物以及所述障碍物的类别信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分类模型接口由部署有所述训练好的网络模型的预设MCU芯片提供。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网络模型的训练步骤包括：根据预设的开源室内场景数据集对所述网络模型进行训练，获得训练后的网络模型；使用预设实验室数据对所述训练后的网络模型进行二次网格调优，以使所述训练后的网络模型满足预设标准条件，获得调优后的网络模型；对所述调优后的网络模型进行剪枝、蒸馏以及固化操作，获得所述训练好的网络模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：将所述训练好的网络模型进行编译并部署在预设MCU芯片中。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述控制所述训...

【专利技术属性】
技术研发人员：张詠钦，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：