【技术实现步骤摘要】
本专利技术提出了一种基于机器视觉的物流巡检方法及系统，涉及机器视觉。
技术介绍
1、随着物流行业的发展，物流仓库的规模越来越大；智能控制技术，如基于5g技术的智能巡检系统，利用其高速度、低延迟的特点，实现了对物流设备的实时监控和远程控制。
2、移动互联网技术的应用，使得巡检数据可以实时上传和访问，提高了巡检工作的灵活性和效率。这些技术的结合和应用，使得物流巡检更加智能化、自动化，提高了物流系统的整体效率和安全性。物联网技术在物流领域的应用，实现了对整个物流仓库的监控，提高了物流货物保管的效率和安全性。智能巡检系统利用传感器、大数据分析和人工智能算法，实现了对货物的实时监控、故障预警，从而提高了运维效率并降低了成本。
3、现有技术的单一的巡检方式已经不适用负责的仓库结构，无法适应对货物仓储的障碍物处理的有效控制，巡检移动装置的性能和功能也急需得到提高，以适应更广泛的应用和不断增长的市场需求。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种基于机器视觉的物...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的物流巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1中所述的基于机器视觉的物流巡检方法，其特征在于，所述步骤S2中，目标锁定算法通过计算视野图像中要跟随的目标所在矩形区域的中心点坐标和视野图像的中心区域，始终保持矩形区域的中心点坐标位于视野图像的中心区域内；
3.根据权利要求2中所述的基于机器视觉的物流巡检方法，其特征在于，设GX为随同巡检移动装置距离目标的横向距离，GY为随同巡检移动装置距离目标的纵向距离,随同巡检移动装置距离目标的最优横向距离为GX0，最优纵向距离为GY0，计算横向差异值为和纵向差异值为:>
4.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的物流巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1中所述的基于机器视觉的物流巡检方法，其特征在于，所述步骤s2中，目标锁定算法通过计算视野图像中要跟随的目标所在矩形区域的中心点坐标和视野图像的中心区域，始终保持矩形区域的中心点坐标位于视野图像的中心区域内；
3.根据权利要求2中所述的基于机器视觉的物流巡检方法，其特征在于，设gx为随同巡检移动装置距离目标的横向距离，gy为随同巡检移动装置距离目标的纵向距离,随同巡检移动装置距离目标的最优横向距离为gx0，最优纵向距离为gy0，计算横向差异值为和纵向差异值为:
4.根据权利要求1中所述的基于机器视觉的物流巡检方法，其特征在于，使用深度学习模型对图像进行异物检测与定位，识别图像上的障碍物；
5.根据权利要求4中所述的基于机器视觉的物流巡检方法，其特征在于，重叠比例函数为：
6.根据权利要求1中所述的基于机器视觉的物流巡检方法，其特征在于，所述步...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎宏，夏中伟，于楠，赵宇，王强，牛琳，刘欣，周莲，刘航，刘艳玲，
申请(专利权)人：天津开发区中环系统电子工程股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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