一种基于视觉识别的换电站机器人异常检测系统及方法

本发明公开了一种基于视觉识别的换电站机器人异常检测系统及方法，属于人工智能技术领域。本发明连续采集换电过程中的视频数据，进行预处理，传送至本地数据库和云端；识别出视频数据中的机器人及其组件，标注机器人的关键部位；确定机器人的姿态，获取机器人的关节位置和运动轨迹；使用卷积神经网络提取机器人的外观特征，提取关键点描述符SIFT进行匹配和跟踪；训练基于深度学习的行为模型，学习正常操作的时间序列特征；构建异常检测模型，学习机器人正常操作的低维表示；在运行时，通过比较实际操作与正常操作的重构误差，检测异常；构建换电站的充电桩与机器人之间的关联模型，调整充电桩参数和机器人的操作。