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机器人应用主要靠人工智能感知

   日期:2019-04-30     浏览:100    评论:0    
核心提示:在当今这个科技飞速发展的时代里,机器人在工业及人们的日常生活中的应用已经相当常见了,比起人工来说它们更能够高效率、低失误工作,更好地服务人类。那么,这些机器人在运用当中,主要靠什么来识别和感知事物的呢?下面就和小编一起来了解一下吧。

在当今这个科技飞速发展的时代里,机器人在工业及人们的日常生活中的应用已经相当常见了,比起人工来说它们更能够高效率、低失误工作,更好地服务人类。那么,这些机器人在运用当中,主要靠什么来识别和感知事物的呢?下面就和小编一起来了解一下吧。

安防机器人是一种专门应用于安保巡逻和服务的移动机器人,它除了需要解决移动机器人的关键共性技术外,还需要解决以下与安防应用目标和环境密切相关的关键核心技术。

例如巡逻安保服务机器人,要赋予巡逻机器人至关重要感知能力如机器人视觉、周身感知、云能力等方面,同时还需要把传统安防手段和巡逻机器人的结合,从安全入手做服务机器人。

巡逻机器人的核心能力就是以机器视觉为核心的观察判别能力,安防企业将自身深度积累的高清视频监控技术、图像增强现实技术、人脸识别技术、车牌识别技术以及云计算平台和大数据分析处理能力,来快速构建机器人的视觉,同时结合移动式特点,对视频抖动、智能分析算法、双目识别、多目全景视觉做了诸多优化,使得巡逻机器人初步具备类人属性,这就是安防基础带来的技术优势。

智能识别和警情判断是应用安防机器人的高级目标,与传统的静态视频监控系统相比,安防机器人所获得的图像背景是动态变化的,这给图像处理带来了较大的难度,但是由于安防机器人具有抵近侦察的条件,又给提高识别能力带来了新的机遇。

智能识别以图像识别技术为基础,并与声音、振动、温度、易燃易爆气体传感器进行信息融合,能够通过智能推理进行安保状态判别,实现安全预警。

摄像头采集到监控图像后,如果存在人脸则从原始图像中分理出面像,并建模抽象为面纹编码。利用数据库中注册的已有面纹编码,与当前获得的面纹编码进行对比,发现匹配就实现了身份认证。异常行为识别主要是针对摄像机中获得的含有人的运动图像序列进行分析处理,包括运动检测、特征提取与处理和识别分类三个阶段。能在远距离或低视频质量下实现异常判断,与人脸识别技术形成互补。根据身份认证和行为识别两部分的结果评估安全预警系数,当该系数超过一定阀值时则马上启动安全预警程序。

安防机器人运营管理平台是实现安防机器人有效运行的软件系统,主要包括视频与传感数据监控、危险报警与安全预警、任务调度与运行状态监控、机器人远程操控等功能模块。

机器人运营管理平台由接入层、服务层、应用层和展现层组成。接入层的任务是实现对各类机器人的信息对接,获取机器人的实时信息和状态,并实现对机器人的控制;服务层需实现各类后台支撑服务,包括语音识别、视频分发、报警流转、任务调度等;应用层是基于业务管理的应用实现,包括现场的音视频交互、报警信息的展现与处理、媒体信息的播放等;展现层为浏览器和手机的应用客户端,基于不同终端实现相应的操作功能。

安防机器人具有抵近侦察和主动介入的能力,将给安防行业带来新的发展机遇,推动动静结合的智能安保服务体系建设。国内外已经有一批安防和机器人企业开展了安防机器人的研发和应用,目前尚处于市场培育阶段,但是市场潜力巨大。导航定位、图像传输、智能识别和管理软件是安防机器人需要重点解决的关键核心技术,攻克这些技术难关将为安防机器人的产业化扫清障碍。

在未来,会有成千上万的机器人都在不同领域同步工作,那么如何管理、如何演进就成为了关键性的问题,因此基于云服务的服务机器人将会是未来发展趋势。

在云服务方面,根据不同的用户需求来解决公有云、私有云的部署问题,同时结合特殊的应用场景,也可以打造混合云。在公有云方面,用户通过手机APP就可以实现机器人的在线管理和设备诊断,彻底互联网化;而私有云部署是保障高端用户内网安全方面的需要,预留了公有云接口,也是可以随时升级为混合云模式的。以便于通过云服务来实现知识的积累和共享,并可以逐步拓展升级。

另外,随着AI技术的不断发展,在机器人交互方面,根据机器人的高度和结构的打造物体、声音、图像等各个方面识别,来打造接近人类甚至等同于人类的高水平语音交互能力。


 
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