基于巡检机器人的指示灯识别方法、装置、芯片及终端与流程

本发明涉及视觉检测，特别是涉及基于巡检机器人的指示灯识别方法、装置、芯片及终端。

背景技术：

1、目前，数据机房里的巡检任务多为人工巡检，但随着技术发展，巡检机器人逐渐开始代替人工巡检。

2、在巡检机器人对数据机房里的数据机柜进行巡检时，铁丝网制成的机柜门会对数据机柜的多个指示灯产生遮挡，若没有人工配合打开机柜门，巡检机器人将难以准确的识别出指示灯，这对巡检机器人代替人工巡检来说是一个极大的挑战。

技术实现思路

1、基于此，本发明提供基于巡检机器人的指示灯识别方法、装置、芯片及终端，可以使巡检机器人在没有人工配合打开机柜门的情况下准确识别出数据机柜中的指示灯。

2、第一方面，提供基于巡检机器人的指示灯识别方法，包括：

3、以预设拍摄参数进行多次拍摄获取目标数据机柜的图像集；

4、所述预设拍摄参数包括巡检机器人所搭载的云台摄像头的预设拍摄时间间隔、预设拍摄点、基于预设拍摄点的n个拍摄角度；n为正整数；

5、对所述图像集的每个目标图像进行图像切割检测；

6、统计图像切割检测的检测结果，输出目标数据机柜中正常工作的指示灯数量。

7、可选地，所述预设拍摄时间间隔根据指示灯闪烁频率和云台摄像头的连续拍摄参数设置。

8、可选地，所述预设拍摄时间间隔为t+预设数值，其中，t为指示灯闪烁时间间隔。

9、可选地，n个拍摄角度中至少包括云台摄像头正对目标数据机柜的拍摄角度。

10、可选地，n个拍摄角度还包括云台摄像头正对目标数据机柜之后，n-1次调整云台摄像头的偏转角度获得的n-1个拍摄角度。

11、可选地，对所述图像集的每个目标图像进行图像切割检测，包括：

12、将所述图像集的每个目标图像切割为多个小尺寸图像；

13、通过特征放大处理每一个小尺寸图像后进行小目标检测，获得每一个小尺寸图像的指示灯数量；其中，若任一小尺寸图像包括处于亮状态的指示灯，则小目标检测成功，并将处于亮状态的指示灯的数量计入此小尺寸图像的指示灯数量中；若任一小尺寸图像仅包括处于熄灭状态的指示灯，小目标检测失败，此小尺寸图像的指示灯数量为0；

14、合并多个小尺寸图像的指示灯数量，得到所述图像集的每个目标图像的指示灯数量。

15、可选地，统计图像切割检测的检测结果，输出目标数据机柜中正常工作的指示灯数量，包括：

16、统计所述图像集的每个目标图像的指示灯数量；

17、以指示灯数量最多的目标图像输出目标数据机柜中正常工作的指示灯数量。

18、第二方面提供一种基于巡检机器人的指示灯状态识别装置，用于实现如上介绍的基于巡检机器人的指示灯状态识别方法的各个步骤，包括：

19、图像获取模块，用于以预设拍摄参数进行多次拍摄获取目标数据机柜的图像集；

20、所述预设拍摄参数包括巡检机器人所搭载的云台摄像头的预设拍摄时间间隔、预设拍摄点、基于预设拍摄点的n个拍摄角度；n为正整数；

21、图像切割检测模块，用于对所述图像集的每个目标图像进行图像切割检测；

22、指示灯识别模块，用于统计图像切割检测的检测结果，输出目标数据机柜中正常工作的指示灯数量。

23、第三方面，提供一种芯片，包括第一处理器，用于从第一存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如上介绍的基于巡检机器人的指示灯状态识别方法的各个步骤。

24、第四方面，提供一种终端，包括第二存储器、第二处理器以及存储在所述第二存储器中并可在所述第二处理器上运行的计算机程序，第二处理器执行所述计算机程序时实现如上介绍的基于巡检机器人的指示灯状态识别方法的各个步骤。

25、上述基于巡检机器人的指示灯识别方法、装置、芯片及终端，在不需要人工配合打开铁丝网的情况下，通过调整巡检机器人所搭载的云台摄像头的拍摄参数，多次拍摄获取目标数据机柜的多张图像，即图像集，减少了铁丝网遮挡指示灯、指示灯闪烁影响指示灯的识别准确性的情况，从而对图像集进行图像切割检测时，可以准确获得目标数据机柜中正常工作的指示灯数量。

技术特征：

1.基于巡检机器人的指示灯识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于巡检机器人的指示灯识别方法，其特征在于，所述预设拍摄时间间隔根据指示灯闪烁频率和云台摄像头的连续拍摄参数设置。

3.如权利要求1或2所述的基于巡检机器人的指示灯识别方法，其特征在于，所述预设拍摄时间间隔为t+预设数值，其中，t为指示灯闪烁时间间隔。

4.如权利要求1所述的基于巡检机器人的指示灯识别方法，其特征在于，n个拍摄角度中至少包括云台摄像头正对目标数据机柜的拍摄角度。

5.如权利要求1或4所述的基于巡检机器人的指示灯识别方法，其特征在于，n个拍摄角度还包括云台摄像头正对目标数据机柜之后，n-1次调整云台摄像头的偏转角度获得的n-1个拍摄角度。

6.如权利要求1所述的基于巡检机器人的指示灯识别方法，其特征在于，对所述图像集的每个目标图像进行图像切割检测，包括：

7.如权利要求6所述的基于巡检机器人的指示灯识别方法，其特征在于，统计图像切割检测的检测结果，输出目标数据机柜中正常工作的指示灯数量，包括：

8.一种基于巡检机器人的指示灯状态识别装置，用于实现权利要求1至7任一项所述的基于巡检机器人的指示灯识别方法，其特征在于，包括：

9.一种芯片，其特征在于，包括：第一处理器，用于从第一存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如权利要求1至7任一项所述的基于巡检机器人的指示灯状态识别方法的步骤。

10.一种终端，其特征在于，包括第二存储器、第二处理器以及存储在所述第二存储器中并可在所述第二处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述第二处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于巡检机器人的指示灯状态识别方法的步骤。

技术总结本发明公开了基于巡检机器人的指示灯识别方法、装置、芯片及终端，以预设拍摄参数进行多次拍摄获取目标数据机柜的图像集；预设拍摄参数包括巡检机器人所搭载的云台摄像头的预设拍摄时间间隔、预设拍摄点、基于预设拍摄点的N个拍摄角度；对图像集的每个目标图像进行图像切割检测；统计图像切割检测的检测结果，输出目标数据机柜中正常工作的指示灯数量。通过本发明可以使巡检机器人在没有人工配合打开机柜门的情况下准确识别出数据机柜中的指示灯。技术研发人员：朱冬,胡小东,李欣,陈人和,卢飞受保护的技术使用者：七腾机器人有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29