摘要
本发明属于计算机视觉领域,具体说是一种清洁机器人吸扒脱落监测方法、装置及系统,包括以下步骤:1)设置在清洁机器人的后视相机采集吸扒图像,并进行数据标注;2)在服务器或工作站搭建深度学习标注和训练环境,选择YOLOv8目标检测网络模型,将标注好的吸扒图像数据送入模型进行训练,完成训练后对模型进行格式转换与量化;3)将实时采集的图像输入训练好的目标检测模型,判断吸扒是否掉落;4)若吸扒掉落,上位机将掉落异常信息发送给清洁机器人的机器人控制器,机器人控制器控制轮毂电机紧急制动,同时上位机将吸扒脱落的异常信息和机器人在全局地图中的位置坐标信息经云平台再将吸扒脱落的异常结果和位置信息发送给运维人员。
技术关键词
清洁机器人
机器人控制器
后视相机
监测方法
异常信息
机器人车体
轮毂电机
全局地图
检测网络模型
单目相机
云平台
坐标
深度相机
生成控制信号
环境图像数据
调节拍摄角度
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轮胎内表面
温度监测方法
温度监测模块
示温标签
曲线
船舶安全监控
告警系统
知识图谱构建
神经网络模型构建
设备运行状态
面源污染
数据预测模型
监测方法
反射率数据
注意力机制
健康状态监测方法
关键点
变压器
基准
健康状态监测装置