【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及巡游机器人，具体为一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法。
技术介绍
1、随着社会的快速发展和科技的进步，高等院校教学环境的管理和监控变得越来越重要，为了维护校园的正常秩序，确保师生安全，校园内部通常会加装数量众多的摄像头或者视频监控设备，以对校园内部的行为规范以及人员流动信息进行监控，同时也可以及时的处理突发情况，保证师生生活学习的安全。
2、随着科技的发展，巡游机器人也被应用到校园安全监控体系内，通常巡游机器人内置有监控摄像头以及相应的简单交互模块，通过预先设定的程序以及导航路线，使得巡游机器人可以在学校的道路以及教室内和师生进行交互行为，保证师生安全的同时也可以提供更多的扩展功能。
3、但是上述设备在实际使用过程中，学生或者教师在学校的学习和教学过程中，经常会出现迟到、早退甚至是其他的不文明现象，依靠人为监督浪费大量人力的同时，效率仍旧低下，而依靠人机交互来实现打卡又容易出现作弊和被利用漏洞的风险，降低了系统的使用效果；鉴于此，我们提出了一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，包括以下步骤：
3、s1、启动自动巡航系统，使巡游机器人对预定范围内的道路及建筑物进行扫描和定位，从而建立一个精确的三维立体地图模型。p>
4、s2、利用先进的yolo算法，向巡游机器人管理终端输入相关的常规行为信息，并同步上传对应的教室课程信息。
5、s3、通过规则引擎，设定在s2中定义的相关常规行为信息的警报阈值，以此作为后续行为判断的参考值，并设定相关的常规行为信息的警报处理行为。
6、s4、利用巡游机器人的内置摄像头，对目标位置采集的图像进行实时分析，以识别任何可能的异常行为。
7、s5、利用巡游机器人的内置信息传输系统，连接同一区域内的其他固定摄像头，并收集这些摄像头的相关视频数据信息，以进一步汇聚行为数据。
8、s6、通过多维度识别算法，并结合s2中上传的教室课程信息，对识别结果进行深度分析，从而提高识别结果的准确性。
9、s7、通过规则引擎，根据在s3中设定的相关常规行为信息的警报阈值，来评估在s4中识别的异常行为的可信度，并根据评估结果确定是否需要发出警报。
10、s8、管理终端与巡游机器人采用远程信息传输控制连接，实时传输巡游机器人采集的信息以及行为信息至管理终端。
11、s9、根据在s3中预设的相关常规行为信息的警报处理行为，做出相应的响应。
12、s91、激活警报器，进行现场的语音警报提醒。
13、s92、在s91启动后，同步上传警报信息以及相关的视频信息至教务处。
14、s93、在s92之后，对目标位置采集的后续图像进行分析，如果发现异常行为仍然存在，将强制发出警报提醒管理人员，并启动管理人员的手动控制程序，开始远程遥控操作。
15、优选的，所述巡游机器人包括有机器人本体，所述机器人本体内部设置有交互模块，所述机器人本体内部设置升降控制机构，所述升降控制机构的顶部设置的360°变焦摄像机，所述机器人本体内部设置有定向前视摄像头，所述机器人本体的底部设置有自主行进机构以及避障模块，所述机器人本体内部设置有计算机视觉模块、多维度行为识别算法模块、规则引擎、数据处理与通信模块以及控制与监控系统。
16、优选的，所述交互模块包括有麦克风、触控屏、声光警报器，并且所述巡游机器人的内部设置有导航模块，同时所述巡游机器人的内部设置有三维模型建立模块，并可以通过数据分析处理对远程终端传输信息以及定向前置摄像头以及360°变焦摄像机拍摄的空间进行三维立体化和模型化，从而更加方便巡游机器人的导航，以及时出现在发生异常行为的位置。
17、优选的，所述s5中巡游机器人调取同一区域内的固定摄像头为固定架设在目标位置的固定摄像头，具体的，所述目标位置的固定摄像头的数量设置有若干组，并且若干组固定摄像头设置在s1中设定范围大小内的预定位置。
18、优选的，所述s2中上传相应的教室课程信息与学校教学系统进行信息同步，所述教室课程信息包括课程名称、对应课程教师、课程预定上课和下课时间、具体上课人数，从而使得巡游机器人可以及时的对各个教室的上课人数以及教师信息进行核实，从而方便教务系统对各个班级教学开展情况进行掌握。
19、优选的，所述巡游机器人内置的导航模块包括自主规划路线程序，并且所述自主规划路线程序可以结合教务系统的具体信息帮助巡游机器人规划合理的巡游路线，从而确保巡游机器人可以精准并快速的巡查每一间正在上课的教室，从而极大的缩减巡游机器人的巡查周期时间，提高巡游机器人的作业效率，同时所述自主规划路线程序实时根据教务系统中的突发情况进行反应，当某一位置设置的固定摄像头拍摄到异常行为时，自主规划路线程序优先设定该位置为巡游机器人下一步运动目标位置，从而方便巡游机器人及时的赶到异常行为发生目的地以采集信息，从而方便工作人员及时作出应对措施。
20、优选的，所述s5中进行进一步的汇聚行为数据时，结合多个方向的固定摄像头以及可以360°变焦拍摄的摄像头将视频进行拼接合成，以得到目标位置全景图像和音频信息，从而使得工作人员以及巡游机器人可以更加准确的判断出异常行为信息，并作出相应的反馈。
21、优选的，所述s3中通过规则引擎设定的相关常规行为信息的阈值具有自主学习能力，并且该阈值标签设定为单个教室，具体的，单个教室达到或者超过该阈值一定次数后会降低该阈值大小，而在阈值降低后，通过保持正常时间达到一定时长后调整恢复该阈值，并且达到阈值初始设定数值后停止增大，从而使得异常行为发生较多的区域/班级会得到重点关注，从而可以更好的帮助学生或者老师规范行为。
22、优选的，所述管理终端具有巡游机器人最高控制权，并且管理终端可以实时访问校园内设置的固定摄像头，所述管理终端以及巡游机器人内置可扩展信息接口，具体的，所述可扩展信息接口采用usb-c接口连接，并且所述管理终端以及巡游机器人可通过该扩展信息接口外接其他监测设备，以方便工作人员增加对校园内的其他信息的采集，提升对校园内行为规范效果。
23、优选的，所述s91中警报开启后，同步启动巡游机器人内置前视摄像头以及360°变焦摄像头以及该区域内的固定摄像头对目标位置行为信息进行采集，并且采集的视频数据信息同步传输保存至远程终端，以方便工作人员对该信息进行查询和验证。
24、与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，具备以下有益效果：
25、1、该基于巡游机器人的多维度行为识别方法，通过在校园内各处部署有固定摄像头以及在巡游机器人的内部设置有前视摄像头以及带有升降功能的360°变焦本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述巡游机器人包括有机器人本体，所述机器人本体内部设置有交互模块，所述机器人本体内部设置升降控制机构，所述升降控制机构的顶部设置的360°变焦摄像机，所述机器人本体内部设置有定向前视摄像头，所述机器人本体的底部设置有自主行进机构以及避障模块，所述机器人本体内部设置有计算机视觉模块、多维度行为识别算法模块、规则引擎、数据处理与通信模块以及控制与监控系统。
3.根据权利要求2所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述交互模块包括有麦克风、触控屏、声光警报器，并且所述巡游机器人的内部设置有导航模块，同时所述巡游机器人的内部设置有三维模型建立模块，并可以通过数据分析处理对远程终端传输信息以及定向前置摄像头以及360°变焦摄像机拍摄的空间进行三维立体化和模型化。
4.根据权利要求1所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述S5中巡游机器人调取同一区域内的固定摄像头为固定
5.根据权利要求1所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述S2中上传相应的教室课程信息与学校教学系统进行信息同步，所述教室课程信息包括课程名称、对应课程教师、课程预定上课和下课时间、具体上课人数。
6.根据权利要求3所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述巡游机器人内置的导航模块包括自主规划路线程序，并且所述自主规划路线程序可以结合教务系统的具体信息帮助巡游机器人规划合理的巡游路线，同时所述自主规划路线程序实时根据教务系统中的突发情况进行反应，当某一位置设置的固定摄像头拍摄到异常行为时，自主规划路线程序优先设定该位置为巡游机器人下一步运动目标位置。
7.根据权利要求1所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述S5中进行进一步的汇聚行为数据时，结合多个方向的固定摄像头以及可以360°变焦拍摄的摄像头将视频进行拼接合成，以得到目标位置全景图像和音频信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述S3中通过规则引擎设定的相关常规行为信息的阈值具有自主学习能力，并且该阈值标签设定为单个教室，具体的，单个教室达到或者超过该阈值一定次数后会降低该阈值大小，而在阈值降低后，通过保持正常时间达到一定时长后调整恢复该阈值，并且达到阈值初始设定数值后停止增大。
9.根据权利要求1所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述管理终端具有巡游机器人最高控制权，并且管理终端可以实时访问校园内设置的固定摄像头，所述管理终端以及巡游机器人内置可扩展信息接口，具体的，所述可扩展信息接口采用USB-C接口连接，并且所述管理终端以及巡游机器人可通过该扩展信息接口外接其他监测设备。
10.根据权利要求1所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述S91中警报开启后，同步启动巡游机器人内置前视摄像头以及360°变焦摄像头以及该区域内的固定摄像头对目标位置行为信息进行采集，并且采集的视频数据信息同步传输保存至远程终端。
...【技术特征摘要】
1.一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述巡游机器人包括有机器人本体，所述机器人本体内部设置有交互模块，所述机器人本体内部设置升降控制机构，所述升降控制机构的顶部设置的360°变焦摄像机，所述机器人本体内部设置有定向前视摄像头，所述机器人本体的底部设置有自主行进机构以及避障模块，所述机器人本体内部设置有计算机视觉模块、多维度行为识别算法模块、规则引擎、数据处理与通信模块以及控制与监控系统。
3.根据权利要求2所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述交互模块包括有麦克风、触控屏、声光警报器，并且所述巡游机器人的内部设置有导航模块，同时所述巡游机器人的内部设置有三维模型建立模块，并可以通过数据分析处理对远程终端传输信息以及定向前置摄像头以及360°变焦摄像机拍摄的空间进行三维立体化和模型化。
4.根据权利要求1所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述s5中巡游机器人调取同一区域内的固定摄像头为固定架设在目标位置的固定摄像头，具体的，所述目标位置的固定摄像头的数量设置有若干组，并且若干组固定摄像头设置在s1中设定范围大小内的预定位置。
5.根据权利要求1所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述s2中上传相应的教室课程信息与学校教学系统进行信息同步，所述教室课程信息包括课程名称、对应课程教师、课程预定上课和下课时间、具体上课人数。
6.根据权利要求3所述的一种基于巡游机器人的多维度行为识别方法，其特征在于：所述巡游机器人内置的导...
【专利技术属性】
技术研发人员：王莉，奚丽君，郑沄，严圣吉，施中钰，胡姗姗，朱丹丹，蒋淑敏，周莉玲，陈寅，
申请(专利权)人：上海健康医学院，
类型：发明
国别省市：
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