【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器人，具体涉及一种基于深度学习的视觉机器人通行方法及系统。
技术介绍
1、目前的室内服务机器人通过门禁的方法，大多是设置门禁区域点位，在机器人到达固定的点位后控制门禁开门，机器人通过门禁后再控制关门。但在门禁相对较多的情况下，便需要进行大量的点位设置，并且在到达固定的点位后，机器人必须停下来进行控制门禁，通过效率相对较低，行动不够流畅。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请提供一种基于深度学习的视觉机器人通行方法及系统，能够更好地应对多门禁场景，提高通行效率。
2、为实现上述目的，专利技术人提供的一个技术方案为：
3、一种基于深度学习的视觉机器人通行方法，包括：
4、机器人上送当前转向姿态以及当前与目标门禁的距离至门禁管理平台；
5、机器人识别目标门禁的唯一标识，并将其发送至门禁管理平台；
6、门禁管理平台依据所述当前转向姿态以及当前与目标门禁的距离对所述目标门禁进行控制。
7、区别于现有技术，上述技术方...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的视觉机器人通行方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的视觉机器人通行方法，其特征在于，所述门禁管理平台依据所述当前转向姿态以及当前与目标门禁的距离对所述目标门禁进行控制，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的视觉机器人通行方法，其特征在于，所述机器人上送当前转向姿态以及当前与目标门禁的距离至门禁管理平台，之前，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的视觉机器人通行方法，其特征在于，机器人使用yolov7算法识别其相机拍摄的每一帧图像，获取对应的BOX框中心信息。
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的视觉机器人通行方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的视觉机器人通行方法，其特征在于，所述门禁管理平台依据所述当前转向姿态以及当前与目标门禁的距离对所述目标门禁进行控制，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的视觉机器人通行方法，其特征在于，所述机器人上送当前转向姿态以及当前与目标门禁的距离至门禁管理平台，之前，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的视觉机器人通行方法，其特征在于，机器人使用yolov7算法识别其相机拍摄的每一帧图像，获取对应的box框中心信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的视觉机器人通行方法，其特征在于，所述机器人基于ocr模型识别目标门禁的唯一标识。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的视觉机器人通行方法，其特征在于，所述唯一标识的类型包括数字编号、二维码和文字编号。
7.一种基于深度学习的视觉机器人通行系统，其特征在于，包括通信连接的机器人和门禁管理平台；
8.如权利要求7所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡建明，陈文强，陈华聪，戴俊源，
申请(专利权)人：福建汉特云智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。