摘要
本发明涉及机器人侦察技术领域,且公开了一种基于全景视觉融合多光谱分析的履带机器人智能侦察系统,包括:基于环境光谱特征动态调整传感器参数以适应不同光线条件并采集高质量的全景视觉与多光谱数据;对采集的数据进行全景视觉融合处理以补偿复杂环境下的光线变化并增强图像质量;根据融合数据进行多光谱数据分析,基于分析结果对目标材质进行分类以提高侦察准确性;结合视觉数据与光谱信息的关联性优化算法以过滤多目标侦察中的干扰并实时反馈修正机器人的路径规划。根据多光谱数据分析结果对目标材质进行分类以解决侦察过程中目标识别准确性不足的问题,通过结合机器学习和预测算法,从而确保侦察任务的成功率与高效性。
技术关键词
智能侦察系统
履带机器人
光谱分析
视觉
修正机器人
多光谱
边缘保留滤波
特征向量空间
协方差分析
数据
归一化算法
传感器
路径智能
安全性检测
侦察技术
训练分类器
分布方差
光谱匹配
拼接算法
深度学习模型
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火灾探测报警器
异常信号
Wasserstein距离度量
分布式传感器网络
异常数据
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双孢菇
末端执行器
坐标系
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变化检测方法
钢筋
相机运动估计
实时视频流
变化检测模型