基于巡检机器人的智能巡检方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114227717A(43)申请公布日2022.03.25(21)申请号202111666271.7(22)申请日2021.12.31(71)申请人深圳市优必选科技股份有限公司地址518000广东省深圳市南山区学苑大道1001号南山智园C1栋16、22楼申请人深圳市优必行科技有限公司(72)发明人杨坚熊友军(74)专利代理机构深圳中一联合知识产权代理有限公司44414代理人李木燕(51)Int.Cl.B25J11/00(2006.01)B25J9/16(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图4页(54)发明名称基于巡检机器人的智能巡检方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种基于巡检机器人的智能巡检方法、装置、设备及存储介质，其方法包括：获取目标巡检点位的视觉图像；采用预先训练好的视觉算法模型对所述视觉图像进行图像识别，根据所述视觉算法模型输出的图像识别结果生成所述目标巡检点位对应的巡检结果；若所述巡检结果为因天气原因导致巡检失败，则将所述目标巡检点位作为未识别巡检点位添加到补巡列表中，在当前的巡检任务完成后，按照所述补巡列表执行补巡任务，以对所述补巡列表中记录的未识别巡检点位进行补巡识别。基于该方法，可以对因天气原因导致巡检失败的巡检点位进行补巡识别，有效地降低变电站潜在风险点位漏检的数量，节约巡检时间，提高巡检效率。CN114227717ACN114227717A权利要求书1/2页1.一种基于巡检机器人的智能巡检方法，其特征在于，包括：获取目标巡检点位的视觉图像；采用预先训练好的视觉算法模型对所述视觉图像进行图像识别，根据所述视觉算法模型输出的图像识别结果生成所述目标巡检点位对应的巡检结果；若所述巡检结果为因天气原因导致巡检失败，则将所述目标巡检点位作为未识别巡检点位添加到补巡列表中，在当前的巡检任务完成后，按照所述补巡列表执行补巡任务，以对所述补巡列表中记录的未识别巡检点位进行补巡识别。2.根据权利要求1所述的基于巡检机器人的智能巡检方法，其特征在于，所述采用预先训练好的视觉算法模型对所述视觉图像进行图像识别，根据所述视觉算法模型输出的图像识别结果生成所述目标巡检点位对应的巡检结果的步骤之后，还包括：当所述巡检结果为巡检成功或因非天气原因导致巡检失败时，则根据所述巡检结果生成所述目标巡检点位的巡检报告。3.根据权利要求2所述的基于巡检机器人的智能巡检方法，其特征在于，所述采用预先训练好的视觉算法模型对所述视觉图像进行图像识别，根据所述视觉算法模型输出的图像识别结果生成所述目标巡检点位对应的巡检结果的步骤，包括：采用所述视觉算法模型对所述视觉图像进行巡检点位状态特征识别处理，判断所述所述视觉算法模型能否成功识别出所述视觉图像中的巡检点位状态特征；若能成功识别出所述视觉图像中的巡检点位状态特征，则采用所述视觉算法模型从所述视觉图像中提取出所述巡检点位状态特征，基于所述巡检点位状态特征获取所述巡检点位的巡检数据，以使所述视觉算法模型输出巡检成功的指示信息和巡检数据；将所述巡检成功的指示信息和所述巡检数据一并生成为所述目标巡检点位对应的巡检结果。4.根据权利要求3所述的基于巡检机器人的智能巡检方法，其特征在于，所述采用所述视觉算法模型对所述视觉图像进行巡检点位状态特征识别处理，判断所述所述视觉算法模型能否成功识别出所述视觉图像中的巡检点位状态特征的步骤之后，若不能成功识别出所述视觉图像中的巡检点位状态特征，还包括：采用所述视觉算法模型提取所述视觉图像的第一图像特征，将所述第一图像特征与所述视觉算法模型预先训练获得的因天气原因形成的第二图像特征进行相似度比对，判断所述第一图像特征是否与所述第二图像特征相似；若所述第一图像特征与所述第二图像特征相似，则使所述视觉算法模型输出因天气原因导致巡检失败的指示信息，以将所述因天气原因导致巡检失败的指示信息生成为所述目标巡检点位对应的巡检结果；若所述所述第一图像特征与所述第二图像特征不相似，则使所述视觉算法模型输出因非天气原因导致巡检失败的指示信息，以将所述因非天气原因导致巡检失败的指示信息生成为所述目标巡检点位对应的巡检结果。5.根据权利要求4所述的基于巡检机器人的智能巡检方法，其特征在于，所述将所述第一图像特征与所述视觉算法模型预先训练获得的因天气原因形成的第二图像特征进行相似度比对，判断所述第一图像特征是否与所述第二图像特征相似的步骤，包括：采用余弦相似度算法计算出所述第一图像特征与所述第二图像特征之间的相似度值；2CN114227717A权利要求书2/2页将所述相似度值与预设的相似度阈值进行比较，若所述相似度值大于所述预设的相似度阈值，则判断所述第一图像特征与所述第