摘要
本发明公开了一种广电机房环境探测与设施识别的方法,用于广电机房的环境探测与设施识别。该算法旨在提升广电机房辅助巡检机器人在传统发射机房等复杂广播电视工作环境中的自主作业能力,使其能够高效替代人工执行设备检测与维护任务。为此,本发明引入基于深度学习的视觉理解技术,使机器人能够感知机房内部环境,并精准识别和分类各类广电设施。为了实现环境探测与设施识别的核心功能,机器人配备了红外相机和高清相机,以增强其在不同光照条件下的感知能力。实验结果表明,搭载该算法的机器人能够高效、准确地完成广电机房的环境探测与设施识别任务,为广电设备的智能化运维提供了技术支持。
技术关键词
机房环境
执行设备
理解技术
视觉特征
设施
深度神经网络融合
辅助巡检机器人
图像
高清相机
红外相机
智能化运维
广电设备
可见光
障碍物
算法
层级