(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111558185.4 (22)申请日 2021.12.20 (71)申请人 广东科凯达智能机 器人有限公司 地址 528000 广东省佛山市顺德区大良街 道五沙社区新凯路7号科盈国际工业 园一期厂房二首层104单元及二层201 单元 (72)发明人 付守海　钟小芳　李方　贾绍春　 薛家驹　邹霞　 (74)专利代理 机构 佛山市禾才知识产权代理有 限公司 4 4379 代理人 刘羽波　陈嘉琦 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种无参数化的配电房指示灯亮暗判断方 法 (57)摘要 一种无参数化的配电房指示灯亮暗判断方 法， 包括步骤A： 获取指示灯图片； 步骤B： 根据指 示灯图片训练得到指示灯检测模型； 步骤C： 对待 检测指示灯图片灰度化， 获取待检测指示灯图片 的平均亮度值； 步骤D： 将待检测指示灯图片输入 指示灯检测模 型获得所有单个指示灯， 裁剪出所 有单个指示灯图片； 步骤E： 依次获取所有单个指 示灯图片的灰度图的亮度值 以及整张待检测指 示灯图片的亮度值； 步骤F： 获取亮暗阈值； 步骤 G： 将单个指示灯图片 的灰度图的亮度值与亮暗 阈值进行比较， 判断指示灯的亮暗状态。 本发明 利用了整张指指示灯图片和每个指示灯的亮度 值来自适应确定亮暗阈值， 无需再人工设置， 保 证了指示灯在光照变化场景下亮暗判断的准确 性。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114186895 A 2022.03.15 CN 114186895 A 1.一种无参数化的配电房指示灯亮暗判断方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： 步骤A： 获取机器人拍摄的所有指示灯图片； 步骤B： 根据拍摄的所有指示灯图片训练得到指示灯检测模型； 步骤C： 对待检测指示灯图片进行 灰度化， 获取待检测指示灯图片的平均亮度值； 步骤D： 将待检测指示灯图片输入指示灯检测模型以检测出待检测指示灯图片中所有 指示灯， 根据检测位置矩形框从指示灯图片中裁 剪出所有单个指示灯图片； 步骤E： 依次获取所有单个指示灯图片的灰度图的亮度值以及整张待检测指示灯图片 的亮度值； 步骤F： 根据步骤D所得到的所有单个指示灯图片的灰度图的亮度值以及整张待检测指 示灯图片的亮度值， 获取亮暗阈值； 步骤G： 将单个指示灯图片的灰度图的亮度值与亮暗阈值进行比较， 判断指示灯的亮暗 状态。 2.根据权利要求1所述 一种无参数化的配电房指示灯亮暗判断方法， 其特 征在于： 在所述步骤B中， 根据拍摄的所有指示灯图片训练得到指示灯检测模型， 包括如下步 骤： 步骤B1： 获取机器人拍摄的不同光照和角度下的所有指示灯图片； 步骤B2： 标注出每张指示灯图片中每 个指示灯的位置和类型名； 步骤B3： 将每张指示灯图片的标注结果信 息保存至该张指示灯图片所对应的标注文件 内， 建立包 含有所有指示灯图片和所有标注文件的训练数据集； 步骤B4： 将训练数据集输入训练网络； 步骤B5： 对训练网络进行参数设置； 步骤B6： 利用训练网络对训练数据集进行训练， 得到指示灯检测模型。 3.根据权利要求2所述 一种无参数化的配电房指示灯亮暗判断方法， 其特 征在于： 在所述步骤B2中， 标注出每张指示灯图片中每 个指示灯的位置和类型名， 包括： 对每张指示灯图片进行标注时的位置用四个坐标值表示每个指示灯的检测位置矩形 框(x1,y1,x2,y2,label)； 其中： x1表示检测位置矩形框左上角顶点的横坐标； y1表示检测位置矩形框左上角顶点的纵坐标； x2表示检测位置矩形框右上角顶点的横坐标； y2表示检测位置矩形框右上角顶点的纵坐标； label表示每 个指示灯的类型名， label统一设置为 “light”。 4.根据权利要求2所述 一种无参数化的配电房指示灯亮暗判断方法， 其特 征在于： 在所述步骤B4中， 将训练数据集按照预设规则分成训练数据和测试数据， 并输入训练 网络。 5.根据权利要求2所述 一种无参数化的配电房指示灯亮暗判断方法， 其特 征在于： 在所述步骤B5中， 对训练网络进行参数设置， 包括： 将训练网络 输入大小设置为19 2x256； 批训练样本数batc h设置为128；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114186895 A 2学习率l_rate设置为0.024； 将两个yolo层中的检测类别数classes的值设为1， 对应层的卷积核个数filters设置 为18。 6.根据权利要求2所述 一种无参数化的配电房指示灯亮暗判断方法， 其特 征在于： 在所述步骤B6中， 利用训练网络对训练数据集进行训练， 得到指示灯检测模型， 包括： 利用训练网络对训练数据集进行训练， 直至训练网络的损失函数值的变化值在预设区 间时， 将此时的中间权 重模型保存为指示灯检测模型。 7.根据权利要求1所述 一种无参数化的配电房指示灯亮暗判断方法， 其特 征在于： 在所述步骤C 中， 对待检测指示灯图片进行灰度化， 获取待检测指示灯图片的平均亮度 值， 包括根据公式一获取平均亮度值； 其中： I表示平均亮度值； H表示待检测指示灯图片的高； W表示待检测指示灯图片的宽； g(r,c)表示待检测指示灯图片第r行第c列位置处的像素 灰度值。 8.根据权利要求1所述 一种无参数化的配电房指示灯亮暗判断方法， 其特 征在于： 在所述步骤E 中， 依次获取所有单个指示灯图片的灰度图的亮度值之前， 将所有单个指 示灯图片的宽和高进行像素设置， 像素设置后执行灰度化处理， 以获得所有单个指示灯图 片的灰度图； 在所述步骤E中， 包括根据公式一依次获取所有指示灯图片的灰度图的亮度值和整张 待检测指示灯图片的平均亮度值。 9.根据权利要求1所述 一种无参数化的配电房指示灯亮暗判断方法， 其特 征在于： 在所述步骤F中， 包括 根据公式二获取亮暗阈值； 其中： T表示亮暗阈值； λ表示权 重控制系数； I表示整张待检测指示灯图片的平均亮度值； N表示待检测指示灯图片中所检测到的单个指示灯的总个数； Li表示第i个指示灯的亮度值。 10.根据权利要求1所述 一种无参数化的配电房指示灯亮暗判断方法， 其特 征在于： 在所述步骤G中， 判断指示灯的亮暗状态， 包括： 将单个指示灯的亮度值与亮暗阈值进行比较， 若单个指示灯的亮度值大于亮暗阈值， 则判断该指示灯为亮状态； 若单个指示灯的亮度值小于或等于亮 暗阈值， 则判断该指示灯 为暗状态。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114186895 A 3