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一种巡逻 机器人

阅读：92发布：2020-05-11

专利汇可以提供一种巡逻机器人专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明提供一种巡逻机器人，包括：机器人车体、支撑立杆、安装在所述支撑立杆上的摄影云台以及安装在所述摄影云台上的即时摄像头；所述支撑立杆可翻转地铰接在所述机器人车体上，所述机器人车体上设置有用于避让所述支撑立杆的立杆避让槽以及用于避让所述摄影云台的云台避让槽；所述即时摄像头用于对所述机器人车体的前方进行图像拍摄，以获得并输出当前前方图像。本发明巡逻机器人的整体结构简单，摄影云台和摄像头可通过支撑立杆折叠收纳在机器人本体上，收纳后的占用空间小，便于搬运或者储存。，下面是一种巡逻机器人专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种巡逻机器人，其特征在于，包括：机器人车体(1)、支撑立杆(2)、安装在所述支撑立杆(2)上的摄影云台(3)以及安装在所述摄影云台(3)上的即时摄像头(4)；所述支撑立杆(2)可翻转地铰接在所述机器人车体(1)上，所述机器人车体(1)上设置有用于避让所述支撑立杆(2)的立杆避让槽(5)以及用于避让所述摄影云台(3)的云台避让槽(6)；所述即时摄像头(4)用于对所述机器人车体(1)的前方进行图像拍摄，以获得并输出当前前方图像。
2.如权利要求1所述的巡逻机器人，其特征在于，还包括：
分块处理单元，用于接收所述当前前方图像，确定所述当前前方图像的模糊程度，并基于所述当前前方图像的模糊程度对所述当前前方图像进行分块处理，以获得大小相同的多个图像分块，其中，所述当前前方图像的模糊程度越小，对所述当前前方图像进行分块处理获得的图像分块的数量越多；
阈值解析单元，与所述分块处理单元连接，用于接收所述多个图像分块，对每一个图像分块执行以下处理：基于OTSU 算法获取所述图像分块的二值化阈值，基于OTSU算法获取所述图像分块邻域的各个图像分块的各个二值化阈值，基于述图像分块邻域的各个图像分块的各个二值化阈值对所述图像分块的二值化阈值进行调整以获得所述图像分块的调整后阈值，并输出所述图像分块的调整后阈值；
二值化处理单元，与所述阈值解析单元连接，用于接收所述多个图像分块以及每一个图像分块对应的调整后阈值，基于每一个图像分块对应的调整后阈值对所述图像分块进行二值化处理以获得二值化分块，并输出各个图像分块分别对应的各个二值化分块；
合并处理单元，与所述二值化处理单元连接，用于接收所述各个二值化分块，将所述各个二值化分块进行合并，对合并后的图像进行边缘融合以获得融合的图像，并作为二值化图像输出；
自适应高频解析单元，与所述合并处理单元连接，用于接收所述二值化图像，对所述二值化图像进行对比度测量，以获得所述二值化图像对应的实时对比度，并基于所述实时对比度确定对应的所述二值化图像中的高频分布频段，以作为目标频段输出；
图像分化单元，分别与所述频段提取单元和所述对比度测量单元连接，用于接收所述目标频段和所述二值化图像，对所述二值化图像执行基于所述目标频段的高通滤波处理，以获得对应的高通滤波图像，并输出所述高通滤波图像；
差值获取单元，与所述图像分化单元连接，用于获得所述二值化图像和所述高通滤波图像，还用于将所述二值化图像逐像素减去所述高通滤波图像，以获得对应的差值处理图像，并输出所述差值处理图像；
针对性处理单元，分别与所述差值获取单元和所述图像分化单元连接，用于接收所述高通滤波图像和所述差值处理图像，并对所述高通滤波图像进行特征加强处理，以获得并输出对应的特征加强图像，还用于将所述特征加强图像与所述差值处理图像逐像素相加，以获得相应的重建后图像，并输出所述重建后图像；
车牌缺失鉴定单元，与所述针对性处理单元连接，用于接收所述重建后图像，基于预设车体外形对所述重建后图像进行车体识别，以获得所述重建后图像中一个或多个车体区域，对每一个车体区域进行车牌检测，当存在未检测到车牌的车体区域时，发出车牌缺失信息。
3.如权利要求2所述的巡逻机器人，其特征在于，所述即时摄像头(4)包括拍摄支架、亮度测量仪、辅助光源、滤光片、镜头、图像传感器、内容解析器和 LED灯，所述拍摄支架用于支撑所述亮度测量仪、所述辅助光源、所述滤光片、所述镜头、所述内容解析器和所述LED灯，所述亮度测量仪用于测量预设时间间隔内的环境亮度均值，所述辅助光源与所述亮度测量仪连接，用于接收所述环境亮度均值，并基于所述环境亮度均值决定是否发出辅助光，所述滤光片设置在所述镜头前方，所述镜头设置在所述图像传感器的前方，所述图像传感器用于获得并输出当前前方图像，所述内容解析器与所述图像传感器连接，用于接收所述图像传感器输出的当前前方图像，对所述当前前方图像进行以下内容解析：检测所述当前前方图像中的各个边缘线，根据所述各个边缘线在所述当前前方图像中的分布均匀程度确定是否发出虚化报警信号。
4.如权利要求3所述的巡逻机器人，其特征在于，在所述车牌缺失鉴定单元中，对每一个车体区域进行车牌检测包括：在所述车体区域中，将蓝色颜色分量大于等于预设分量阈值的各个像素点组合成车牌子区域，当在所述车牌子区域中OCR识别失败时，确定所述车体区域中未检测到车牌。
5.如权利要求4所述的巡逻机器人，其特征在于，在所述阈值解析单元中，基于所述图像分块邻域的各个图像分块的各个二值化阈值对所述图像分块的二值化阈值进行调整以获得所述图像分块的调整后阈值包括：所述图像分块邻域图像分块与所述所述图像分块的匹配度越高，则所述图像分块邻域图像分块对所述图像分块的二值化阈值的影响程度越大。
6.如权利要求5所述的巡逻机器人，其特征在于，在所述内容解析器中，根据所述各个边缘线在所述当前前方图像中的分布均匀程度确定是否发出虚化报警信号包括：所述各个边缘线在所述当前前方图像中的分布均匀程度超限时，发出虚化报警信号。
7.如权利要求6所述的巡逻机器人，其特征在于，所述LED灯与所述内容解析器连接，用于在接收到所述虚化报警信号时，以预设闪烁频率发出红光；所述辅助光源还决定发出辅助光后，根据所述环境亮度均值的大小确定发出的辅助光的强度，所述环境亮度均值越大，发出的辅助光的强度越小；所述LED灯还用于在未接收到所述虚化报警信号时，不进行任何闪烁操作。

说明书全文

一种巡逻机器人

技术领域

[0001] 本发明涉及一种机器人，特别涉及一种巡逻机器人。

背景技术

[0002] 巡逻机器人，又称安防机器人，是一种半自主、自主或者在人类完全控制下协助人类完成安全防护工作的机器人。巡逻机器人作为机器人行业的一个细分领域，立足于实际生产生活需要，用来解决安全隐患、巡逻监控及灾情预警等。从而减少安全事故的发生，减少生命财产损失。目前安防机器人还处于起步阶段，但巨大的安防市场需求下，其发展潜力和未来前景广阔。现有的一些巡逻机器人其安装摄像头的支撑立杆是不能进行折叠的，占用空间较大。

发明内容

[0003] (一)要解决的技术问题

[0004] 本发明要解决的技术问题是提供一种结构简单、摄影云台和摄像头可通过支撑立杆折叠收纳的巡逻机器人。

[0005] (二)技术方案

[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供一种巡逻机器人，包括：机器人车体、支撑立杆、安装在所述支撑立杆上的摄影云台以及安装在所述摄影云台上的即时摄像头；所述支撑立杆可翻转地铰接在所述机器人车体上，所述机器人车体上设置有用于避让所述支撑立杆的立杆避让槽以及用于避让所述摄影云台的云台避让槽；所述即时摄像头用于对所述机器人车体的前方进行图像拍摄，以获得并输出当前前方图像。巡逻机器人的整体结构简单，摄影云台和摄像头可通过支撑立杆折叠收纳在机器人本体上，收纳后的占用空间小，便于搬运或者储存。

[0007] 巡逻机器人是一种半自主、自主或者在人类完全控制下协助人类完成安全防护工作的机器人，而现有交通事故中，因临时牌照的车辆引起的交通事故屡见不鲜，必须要对路面上的一些无牌车辆进行切实有效的监控，做好防范措施。因此，本技术方案的巡逻机器人还包括：

[0008] 分块处理单元，用于接收所述当前前方图像，确定所述当前前方图像的模糊程度，并基于所述当前前方图像的模糊程度对所述当前前方图像进行分块处理，以获得大小相同的多个图像分块，其中，所述当前前方图像的模糊程度越小，对所述当前前方图像进行分块处理获得的图像分块的数量越多；

[0009] 阈值解析单元，与所述分块处理单元连接，用于接收所述多个图像分块，对每一个图像分块执行以下处理：基于OTSU 算法获取所述图像分块的二值化阈值，基于OTSU算法获取所述图像分块邻域的各个图像分块的各个二值化阈值，基于述图像分块邻域的各个图像分块的各个二值化阈值对所述图像分块的二值化阈值进行调整以获得所述图像分块的调整后阈值，并输出所述图像分块的调整后阈值；

[0010] 二值化处理单元，与所述阈值解析单元连接，用于接收所述多个图像分块以及每一个图像分块对应的调整后阈值，基于每一个图像分块对应的调整后阈值对所述图像分块进行二值化处理以获得二值化分块，并输出各个图像分块分别对应的各个二值化分块；

[0011] 合并处理单元，与所述二值化处理单元连接，用于接收所述各个二值化分块，将所述各个二值化分块进行合并，对合并后的图像进行边缘融合以获得融合的图像，并作为二值化图像输出；

[0012] 自适应高频解析单元，与所述合并处理单元连接，用于接收所述二值化图像，对所述二值化图像进行对比度测量，以获得所述二值化图像对应的实时对比度，并基于所述实时对比度确定对应的所述二值化图像中的高频分布频段，以作为目标频段输出；

[0013] 图像分化单元，分别与所述频段提取单元和所述对比度测量单元连接，用于接收所述目标频段和所述二值化图像，对所述二值化图像执行基于所述目标频段的高通滤波处理，以获得对应的高通滤波图像，并输出所述高通滤波图像；

[0014] 差值获取单元，与所述图像分化单元连接，用于获得所述二值化图像和所述高通滤波图像，还用于将所述二值化图像逐像素减去所述高通滤波图像，以获得对应的差值处理图像，并输出所述差值处理图像；

[0015] 针对性处理单元，分别与所述差值获取单元和所述图像分化单元连接，用于接收所述高通滤波图像和所述差值处理图像，并对所述高通滤波图像进行特征加强处理，以获得并输出对应的特征加强图像，还用于将所述特征加强图像与所述差值处理图像逐像素相加，以获得相应的重建后图像，并输出所述重建后图像；

[0016] 车牌缺失鉴定单元，与所述针对性处理单元连接，用于接收所述重建后图像，基于预设车体外形对所述重建后图像进行车体识别，以获得所述重建后图像中一个或多个车体区域，对每一个车体区域进行车牌检测，当存在未检测到车牌的车体区域时，发出车牌缺失信息。

[0017] 进一步的，所述即时摄像头包括拍摄支架、亮度测量仪、辅助光源、滤光片、镜头、图像传感器、内容解析器和 LED灯，所述拍摄支架用于支撑所述亮度测量仪、所述辅助光源、所述滤光片、所述镜头、所述内容解析器和所述LED灯，所述亮度测量仪用于测量预设时间间隔内的环境亮度均值，所述辅助光源与所述亮度测量仪连接，用于接收所述环境亮度均值，并基于所述环境亮度均值决定是否发出辅助光，所述滤光片设置在所述镜头前方，所述镜头设置在所述图像传感器的前方，所述图像传感器用于获得并输出当前前方图像，所述内容解析器与所述图像传感器连接，用于接收所述图像传感器输出的当前前方图像，对所述当前前方图像进行以下内容解析：检测所述当前前方图像中的各个边缘线，根据所述各个边缘线在所述当前前方图像中的分布均匀程度确定是否发出虚化报警信号。

[0018] 进一步的，在所述车牌缺失鉴定单元中，对每一个车体区域进行车牌检测包括：在所述车体区域中，将蓝色颜色分量大于等于预设分量阈值的各个像素点组合成车牌子区域，当在所述车牌子区域中OCR识别失败时，确定所述车体区域中未检测到车牌。

[0019] 进一步的，在所述阈值解析单元中，基于所述图像分块邻域的各个图像分块的各个二值化阈值对所述图像分块的二值化阈值进行调整以获得所述图像分块的调整后阈值包括：所述图像分块邻域图像分块与所述所述图像分块的匹配度越高，则所述图像分块邻域图像分块对所述图像分块的二值化阈值的影响程度越大。

[0020] 进一步的，在所述内容解析器中，根据所述各个边缘线在所述当前前方图像中的分布均匀程度确定是否发出虚化报警信号包括：所述各个边缘线在所述当前前方图像中的分布均匀程度超限时，发出虚化报警信号。

[0021] 进一步的，所述LED灯与所述内容解析器连接，用于在接收到所述虚化报警信号时，以预设闪烁频率发出红光；所述辅助光源还决定发出辅助光后，根据所述环境亮度均值的大小确定发出的辅助光的强度，所述环境亮度均值越大，发出的辅助光的强度越小；所述LED灯还用于在未接收到所述虚化报警信号时，不进行任何闪烁操作。

[0022] (三)有益效果

[0023] 本发明巡逻机器人的整体结构简单，摄影云台和摄像头可通过支撑立杆折叠收纳在机器人本体上，收纳后的占用空间小，便于搬运或者储存。附图说明

[0024] 图1为本发明巡逻机器人的结构示意图；

[0025] 其中：1为机器人车体、2为支撑立杆、3为摄影云台、4为即时摄像头、5为立杆避让槽、6为云台避让槽。

具体实施方式

[0026] 参阅图1，本发明提供一种巡逻机器人，包括：机器人车体1、支撑立杆2、安装在所述支撑立杆2上的摄影云台3以及安装在所述摄影云台3上的即时摄像头4；所述支撑立杆2可翻转地铰接在所述机器人车体1上，所述机器人车体1上设置有用于避让所述支撑立杆2的立杆避让槽5以及用于避让所述摄影云台3的云台避让槽6；所述即时摄像头4用于对所述机器人车体1的前方进行图像拍摄，以获得并输出当前前方图像。本实施例巡逻机器人的整体结构简单，摄影云台和摄像头可通过支撑立杆折叠收纳在机器人本体上，收纳后的占用空间小，便于搬运或者储存。

[0027] 巡逻机器人是一种半自主、自主或者在人类完全控制下协助人类完成安全防护工作的机器人，而现有交通事故中，因临时牌照的车辆引起的交通事故屡见不鲜，必须要对路面上的一些无牌车辆进行切实有效的监控，做好防范措施。因此，本实施例的巡逻机器人还包括：

[0028] 分块处理单元，用于接收所述当前前方图像，确定所述当前前方图像的模糊程度，并基于所述当前前方图像的模糊程度对所述当前前方图像进行分块处理，以获得大小相同的多个图像分块，其中，所述当前前方图像的模糊程度越小，对所述当前前方图像进行分块处理获得的图像分块的数量越多；

[0029] 阈值解析单元，与所述分块处理单元连接，用于接收所述多个图像分块，对每一个图像分块执行以下处理：基于OTSU算法获取所述图像分块的二值化阈值，基于OTSU算法获取所述图像分块邻域的各个图像分块的各个二值化阈值，基于述图像分块邻域的各个图像分块的各个二值化阈值对所述图像分块的二值化阈值进行调整以获得所述图像分块的调整后阈值，并输出所述图像分块的调整后阈值；

[0030] 二值化处理单元，与所述阈值解析单元连接，用于接收所述多个图像分块以及每一个图像分块对应的调整后阈值，基于每一个图像分块对应的调整后阈值对所述图像分块进行二值化处理以获得二值化分块，并输出各个图像分块分别对应的各个二值化分块；

[0031] 合并处理单元，与所述二值化处理单元连接，用于接收所述各个二值化分块，将所述各个二值化分块进行合并，对合并后的图像进行边缘融合以获得融合的图像，并作为二值化图像输出；

[0032] 自适应高频解析单元，与所述合并处理单元连接，用于接收所述二值化图像，对所述二值化图像进行对比度测量，以获得所述二值化图像对应的实时对比度，并基于所述实时对比度确定对应的所述二值化图像中的高频分布频段，以作为目标频段输出；

[0033] 图像分化单元，分别与所述频段提取单元和所述对比度测量单元连接，用于接收所述目标频段和所述二值化图像，对所述二值化图像执行基于所述目标频段的高通滤波处理，以获得对应的高通滤波图像，并输出所述高通滤波图像；

[0034] 差值获取单元，与所述图像分化单元连接，用于获得所述二值化图像和所述高通滤波图像，还用于将所述二值化图像逐像素减去所述高通滤波图像，以获得对应的差值处理图像，并输出所述差值处理图像；

[0035] 针对性处理单元，分别与所述差值获取单元和所述图像分化单元连接，用于接收所述高通滤波图像和所述差值处理图像，并对所述高通滤波图像进行特征加强处理，以获得并输出对应的特征加强图像，还用于将所述特征加强图像与所述差值处理图像逐像素相加，以获得相应的重建后图像，并输出所述重建后图像；

[0036] 车牌缺失鉴定单元，与所述针对性处理单元连接，用于接收所述重建后图像，基于预设车体外形对所述重建后图像进行车体识别，以获得所述重建后图像中一个或多个车体区域，对每一个车体区域进行车牌检测，当存在未检测到车牌的车体区域时，发出车牌缺失信息。

[0037] 所述即时摄像头4包括拍摄支架、亮度测量仪、辅助光源、滤光片、镜头、图像传感器、内容解析器和LED灯，所述拍摄支架用于支撑所述亮度测量仪、所述辅助光源、所述滤光片、所述镜头、所述内容解析器和所述LED灯，所述亮度测量仪用于测量预设时间间隔内的环境亮度均值，所述辅助光源与所述亮度测量仪连接，用于接收所述环境亮度均值，并基于所述环境亮度均值决定是否发出辅助光，所述滤光片设置在所述镜头前方，所述镜头设置在所述图像传感器的前方，所述图像传感器用于获得并输出当前前方图像，所述内容解析器与所述图像传感器连接，用于接收所述图像传感器输出的当前前方图像，对所述当前前方图像进行以下内容解析：检测所述当前前方图像中的各个边缘线，根据所述各个边缘线在所述当前前方图像中的分布均匀程度确定是否发出虚化报警信号。

[0038] 在所述车牌缺失鉴定单元中，对每一个车体区域进行车牌检测包括：在所述车体区域中，将蓝色颜色分量大于等于预设分量阈值的各个像素点组合成车牌子区域，当在所述车牌子区域中OCR识别失败时，确定所述车体区域中未检测到车牌。

[0039] 在所述阈值解析单元中，基于所述图像分块邻域的各个图像分块的各个二值化阈值对所述图像分块的二值化阈值进行调整以获得所述图像分块的调整后阈值包括：所述图像分块邻域图像分块与所述所述图像分块的匹配度越高，则所述图像分块邻域图像分块对所述图像分块的二值化阈值的影响程度越大。

[0040] 在所述内容解析器中，根据所述各个边缘线在所述当前前方图像中的分布均匀程度确定是否发出虚化报警信号包括：所述各个边缘线在所述当前前方图像中的分布均匀程度超限时，发出虚化报警信号。

[0041] 所述LED灯与所述内容解析器连接，用于在接收到所述虚化报警信号时，以预设闪烁频率发出红光；所述辅助光源还决定发出辅助光后，根据所述环境亮度均值的大小确定发出的辅助光的强度，所述环境亮度均值越大，发出的辅助光的强度越小；所述LED灯还用于在未接收到所述虚化报警信号时，不进行任何闪烁操作。

[0042] 本实施例巡逻机器人，针对现有技术中缺乏临牌车辆监控、车牌丢失检测机制的技术问题，通过将蓝色颜色分量大于等于预设分量阈值的各个像素点组合成车牌子区域，当在所述车牌子区域中OCR识别失败时，确定前方车辆存在车牌缺失情况；基于图像的模糊程度对图像进行对应大小的均匀式分块处理，针对每一个图像分块，基于其邻域的图像分块的阈值调整其阈值，从而提高了图像二值化的精度；采用了自适应的图像锐化处理模式，保证了图像锐化的效果；即时检测拍摄单元输出图像的虚化程度，以在虚化过度时进行相应报警操作。

[0043] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

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