一種可利用圖像進行煙霧檢測的家用服務機器人的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種可利用圖像進行煙霧檢測的家用服務機器人，包括具有輪式行走機構的家用服務機器人本體；所述家用服務機器人本體包括電源模塊、視頻監(jiān)控模塊、存儲模塊、無線傳輸模塊、控制器：所述電源模塊、視頻采集模塊、存儲模塊、無線傳輸模塊分別與所述控制器相連接；所述視頻監(jiān)控模塊包括兩個圖像傳感器，所述控制器包含有基于圖像的煙霧檢測單元。本發(fā)明在保證檢測速度的同時有效的檢測到煙霧的發(fā)生，從而為人們進行及時的撲救火災提供時間。
【專利說明】
-種可利用圖像進行煙霧檢測的家用服務機器人
技術領域
[0001] 本發(fā)明屬于智能機器人技術領域，具體設及一種可利用圖像進行煙霧檢測的家用 服務機器人。
【背景技術】
[0002] 目前，隨著科技發(fā)展和社會進步，人們生活節(jié)奏加快，呆在家里的時間越來越少， 因此產(chǎn)生了對家用服務機器人的需求，但目前的家用服務機器人功能單一，僅具有簡單的 視頻監(jiān)控功能，無法對室內(nèi)發(fā)生煙霧進行監(jiān)測并使人們做到提前預防火災。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于解決上述的技術問題而提供一種可利用圖像進行煙霧檢測的 家用服務機器人。
[0004] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案：
[0005] -種可利用圖像進行煙霧檢測的家用服務機器人，包括具有輪式行走機構的家用 服務機器人本體;所述家用服務機器人本體包括電源模塊、視頻監(jiān)控模塊、存儲模塊、無線 傳輸模塊、控制器:所述電源模塊、視頻采集模塊、存儲模塊、無線傳輸模塊分別與所述控制 器相連接;所述視頻監(jiān)控模塊包括兩個圖像傳感器，所述控制器包含有基于圖像的煙霧檢 測單元，用于通過W下步驟進行煙霧檢測并預警：
[0006] SlOl，依次讀取視頻序列中每帖圖像并計數(shù)；
[0007] S102,判斷計數(shù)值是否大于預定值，如果是則將當前帖圖像轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間， 并通過冊G特征進行行人檢測獲得人形所在區(qū)域矩形；如果否則采用混合高斯背景建模獲 得背景圖像并將背景圖像轉(zhuǎn)換到服I顏色空間；
[000引S103,將當前帖圖像的每個像素點的HSI通道值與背景圖像做差求出S個差值，并 判斷該=個差值是否符合闊值范圍，如果是則進入步驟S105，否則進入步驟SlOl;
[0009] S104,根據(jù)人體比例將步驟S102獲得的區(qū)域矩形的預定比例區(qū)作為人頭區(qū)域，并 根據(jù)該人頭區(qū)域確定煙霧的感興趣區(qū)域；
[0010] S105,將符合闊值范圍的點的坐標與所述感興趣區(qū)域做比較，判斷符合闊值范圍 的點否在感興趣區(qū)域內(nèi)；如果是則進入S106,否則進入SlOl;
[0011] S106,對圖像進行分塊統(tǒng)計，計算每塊中被判定為煙霧的像素點的個數(shù)比例，并判 斷該個數(shù)比例是否達到設定的闊值，如果達到則通過無線傳送模塊向用戶的移動終端進行 報警，如果沒有達到則進入SlOl。
[0012] 所述預定比例區(qū)為所述矩形區(qū)域的上方五分之一的區(qū)域。
[0013] 所述通過冊G特征進行行人檢測時，使用opencv開源庫中的HOG行人檢測分類器對 人形進行檢測。
[0014] 所述對圖像進行分塊是將圖像分成多個矩形區(qū)域。
[0015] 所述控制器還連接有補光燈、溫濕度傳感器W及顯示屏。
[0016] 所述控制器連接電源電量檢測模塊與音頻輸出報警模塊。
[0017] 本發(fā)明家用服務機器人通過視頻監(jiān)控模塊采集圖像后，通過基于圖像的煙霧檢測 單元進行煙霧檢測并報警，在保證檢測速度的同時有效的檢測到煙霧的發(fā)生，從而為人們 進行及時的撲救火災提供時間。
【附圖說明】
[0018] 圖1為本發(fā)明實施例提供的可利用圖像進行煙霧檢測的家用服務機器人的原理結(jié) 構圖；
[0019] 圖2為本發(fā)明實施例提供的基于圖像的煙霧檢測單元的檢測流程圖。
【具體實施方式】
[0020] 下面，結(jié)合實例對本發(fā)明的實質(zhì)性特點和優(yōu)勢作進一步的說明，但本發(fā)明并不局 限于所列的實施例。
[0021] 參見圖1-2所示，一種可利用圖像進行煙霧檢測的家用服務機器人，包括具有輪式 行走機構的家用服務機器人本體;所述家用服務機器人本體包括電源模塊、視頻監(jiān)控模塊、 存儲模塊、無線傳輸模塊、控制器:所述電源模塊、視頻采集模塊、存儲模塊、無線傳輸模塊 分別與所述控制器相連接;所述視頻監(jiān)控模塊包括兩個圖像傳感器，所述控制器包含有基 于圖像的煙霧檢測單元，用于通過W下步驟進行煙霧檢測并預警：
[0022] SlOl，依次讀取視頻序列中每帖圖像并計數(shù)為count;
[0023] S102,判斷計數(shù)值是否大于預定值(如count是否大于48)，如果是則將當前帖圖像 轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，并通過HOG特征進行行人檢測獲得人形所在區(qū)域矩形；如果否則采用 混合高斯背景建模獲得背景圖像并將背景圖像轉(zhuǎn)換到服I顏色空間；
[0024] S103,將當前帖圖像的每個像素點的HSI通道值與背景圖像做差求出S個差值，并 判斷該=個差值是否符合闊值范圍，如果是則進入步驟S105，否則進入步驟SlOl;
[0025] S104,根據(jù)人體比例將步驟S102獲得的區(qū)域矩形的預定比例區(qū)作為人頭區(qū)域，并 根據(jù)該人頭區(qū)域確定煙霧的感興趣區(qū)域；
[0026] S105,將符合闊值范圍的點的坐標與所述感興趣區(qū)域做比較，判斷符合闊值范圍 的點否在感興趣區(qū)域內(nèi)；如果是則進入S106,否則進入SlOl;
[0027] S106,對圖像進行分塊統(tǒng)計，計算每塊中被判定為煙霧的像素點的個數(shù)比例，并判 斷該個數(shù)比例是否達到設定的闊值W確定是否達到相應的煙霧濃度，如果達到則判定為煙 霧區(qū)域，并通過無線傳送模塊向用戶的移動終端進行報警，如果沒有達到則進入SlOl。
[0028] 其中，所述預定比例區(qū)為所述矩形區(qū)域的上方五分之一的區(qū)域。
[0029] 本發(fā)明中，所述高斯混合模型是用于背景提取的方法，使用高斯混合模型函數(shù)分 W下幾步：
[0030] 1.在程序初始化部分定義高斯混合模型參數(shù)CvGaussBGModel*bg_model=NtXL; [0031]在讀取第一帖圖像（背景圖像）時，進行高斯背景建模bg_model = (CvGaus sBGMode1*)CvCr eateGaus S ianBGMode1(image,0);
[0032] 圖像(image),可W是灰度圖象也可W是彩色圖像。
[0033] 接下來再讀取當前帖時，更新高斯模型。
[0034] 2.現(xiàn)在bg_model已經(jīng)保存了經(jīng)過高斯混合模型分類后的結(jié)果，bg_model-〉 background保存了背景圖像，bg_mode 1 -〉f or eground保存了前景圖像。
[0035] 本發(fā)明中，將圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)到HIS顏色空間的步驟中，HIS顏色模型用色調(diào) 化ue)、飽和度(Saturation)、亮度（Intensity)來加 W表達。色調(diào)是描述色彩(紅色、綠色或 藍色等）的一個色彩屬性，飽和度則是對純色彩添加白光的程度的測量，而亮度表達的是色 彩受到光線影響的強度部分。由RGB轉(zhuǎn)到HIS空間的公式如下：
[0036]
[0037]
[00；3 引
[0039] 這里假設RGBS原色值已經(jīng)被歸一化到范圍[0，1]，而且角度是相對于HSI彩色空 間的紅色所測量而得，而將H所得到的值最終除W360°則可W將對應色調(diào)值歸一化為范圍 [0，1]，但如果所給的RGBS原色值已經(jīng)在區(qū)間[0，1]之間，則其他的I和S兩個變量就已經(jīng)在 運個范圍內(nèi)。
[0040] 關于，HIS顏色空間煙霧像素點的判斷
[0041] 將HIS顏色空間上的當前帖圖像與背景圖像的每個像素點的=個通道分別做差， 求出差值并用闊值進行判斷，如下公式所示：
[0042
[0043
[0044
[0045] 其中f代表當前帖，b代表背景圖像，a、e、丫分別代表闊值。
[0046] 在通過HOG特征進行行人檢測時，可W使用用opencv開源庫中的HOG行人檢測分類 器對人形進行檢測，然后根據(jù)人體比例將矩形的上1/5作為人頭區(qū)域，將此矩形擴大一倍作 為煙霧的感興趣區(qū)域
[0047] 在進行煙霧像素濃度統(tǒng)計時，可W是將圖像分為8*8矩形，統(tǒng)計每個矩形內(nèi)煙霧像 素點的個數(shù)，并且計算出比例，達到闊值則判定為煙霧區(qū)域。
[004引具體實現(xiàn)上，本發(fā)明中，所述圖像傳感器包括高清CMOS或標清CCD，所述高清CMOS 與標清CCD分別配備有鏡頭。
[0049] 具體實現(xiàn)上，本發(fā)明中，所述輪式行走機構的上端設有殼體，所述殼體的上端安裝 云臺裝置，所述云臺裝置上安裝所述視頻監(jiān)控模塊。
[0050] 所述云臺裝置可W采用現(xiàn)有視頻監(jiān)控器的監(jiān)控云臺，可W實現(xiàn)俯仰W及旋轉(zhuǎn)，從 而使得視頻監(jiān)控模塊可W多角度進行圖像采集實現(xiàn)全方位室內(nèi)監(jiān)控。
[0051] 進一步的，本發(fā)明中，所述控制器還連接有補光燈、溫濕度傳感器W及顯示屏。所 述補光燈用于在圖像采集模塊采集圖像的光線不足時，由控制器自動控制打開并調(diào)節(jié)相應 的亮度，照射在監(jiān)控區(qū)域進行圖像的采集。
[0052] 所述溫濕度傳感器可W用于檢測室內(nèi)的溫濕度情況，并將檢測的溫濕度情況信息 在顯示屏上進行顯示。
[0053] 本發(fā)明中，所述存儲模塊為SD卡，所述無線傳輸模塊為GPRS或GSM無線模塊，分別 通過相應的卡槽安裝在機器人本體上。
[0054] 進一步的，本發(fā)明中，所述控制器連接電源電量檢測模塊與音頻輸出報警模塊。
[0055] 所述電源電量監(jiān)測模塊采用電壓檢測傳感器，所述電壓檢測傳感器并與所述控制 器相連接，用于實時監(jiān)測電源模塊的電壓情況并傳送電壓信息給所述控制器，并在監(jiān)測到 電源電量低于預設的闊值時，由所述音頻輸出報警模塊輸出電量低的報警提示，或在顯示 屏上進行提示信息的顯示。
[0056] 本發(fā)明家用服務機器人通過視頻監(jiān)控模塊采集圖像后，通過基于圖像的煙霧檢測 單元進行煙霧檢測并報警，在保證檢測速度的同時有效的檢測到煙霧的發(fā)生，從而為人們 進行及時的撲救火災提供時間。
[0057] W上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人 員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可W做出若干改進和潤飾，運些改進和潤飾也應 視為本發(fā)明的保護范圍。
【主權項】
1. 一種可利用圖像進行煙霧檢測的家用服務機器人，其特征在于，包括具有輪式行走 機構的家用服務機器人本體;所述家用服務機器人本體包括電源模塊、視頻監(jiān)控模塊、存儲 模塊、無線傳輸模塊、控制器:所述電源模塊、視頻采集模塊、存儲模塊、無線傳輸模塊分別 與所述控制器相連接;所述視頻監(jiān)控模塊包括兩個圖像傳感器，所述控制器包含有基于圖 像的煙霧檢測單元，用于通過以下步驟進行煙霧檢測并預警： SlOl，依次讀取視頻序列中每幀圖像并計數(shù)； 5102, 判斷計數(shù)值是否大于預定值，如果是則將當前幀圖像轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，并通 過HOG特征進行行人檢測獲得人形所在區(qū)域矩形；如果否則采用混合高斯背景建模獲得背 景圖像并將背景圖像轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間； 5103, 將當前幀圖像的每個像素點的HSI通道值與背景圖像做差求出三個差值，并判斷 該三個差值是否符合閾值范圍，如果是則進入步驟S105，否則進入步驟SlOl; 5104, 根據(jù)人體比例將步驟S102獲得的區(qū)域矩形的預定比例區(qū)作為人頭區(qū)域，并根據(jù) 該人頭區(qū)域確定煙霧的感興趣區(qū)域； 5105, 將符合閾值范圍的點的坐標與所述感興趣區(qū)域做比較，判斷符合閾值范圍的點 否在感興趣區(qū)域內(nèi)；如果是則進入S106，否則進入SlOl; 5106, 對圖像進行分塊統(tǒng)計，計算每塊中被判定為煙霧的像素點的個數(shù)比例，并判斷該 個數(shù)比例是否達到設定的閾值，如果達到則通過無線傳送模塊向用戶的移動終端進行報 警，如果沒有達到則進入SlOl。2. 根據(jù)權利要求1所述可利用圖像進行煙霧檢測的家用服務機器人，其特征在于，所述 預定比例區(qū)為所述矩形區(qū)域的上方五分之一的區(qū)域。3. 根據(jù)權利要求1所述可利用圖像進行煙霧檢測的家用服務機器人，其特征在于，所述 通過HOG特征進行行人檢測時，使用opencv開源庫中的HOG行人檢測分類器對人形進行檢 測。4. 根據(jù)權利要求1所述可利用圖像進行煙霧檢測的家用服務機器人，其特征在于，所述 對圖像進行分塊是將圖像分成多個矩形區(qū)域。5. 根據(jù)權利要求1-4任一項所述可利用圖像進行煙霧檢測的家用服務機器人，其特征 在于，所述控制器還連接有補光燈、溫濕度傳感器以及顯示屏。6. 根據(jù)權利要求5所述可利用圖像進行煙霧檢測的家用服務機器人，其特征在于，所述 控制器連接電源電量檢測模塊與音頻輸出報警模塊。
【文檔編號】G06K9/00GK105957295SQ201610541193
【公開日】2016年9月21日
【申請日】2016年7月11日
【發(fā)明人】張德馨
【申請人】天津艾思科爾科技有限公司