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申请/专利权人：河北科华防静电地板制造有限公司

摘要：本发明公开了一种基于智能防静电地板的机房定期巡检监测系统，包括，巡检机器人，传感器网络及监测系统，所述监测系统分别与所述巡检机器人及传感器网络无线连接；其中，通过巡检机器人采集智能防静电地板上方空间的图像数据及第一环境数据，并对图像数据进行识别；通过传感器网络采集智能防静电地板下方空间的第二环境数据；所述监测系统用于接收识别结果、第一环境数据及第二环境数据，并对第一环境数据及第二环境数据进行阈值判断，并根据识别结果及判断结果进行报警。

主权项：1.一种基于智能防静电地板的机房定期巡检监测系统，其特征在于，包括：巡检机器人，传感器网络及监测系统，所述监测系统分别与所述巡检机器人及传感器网络无线连接；其中，通过巡检机器人采集智能防静电地板上方空间的图像数据及第一环境数据，并对图像数据进行识别；通过传感器网络采集智能防静电地板下方空间的第二环境数据；所述监测系统用于接收识别结果、第一环境数据及第二环境数据，并对第一环境数据及第二环境数据进行阈值判断，并根据识别结果及判断结果进行报警；所述巡检机器人上还设置控制器、深度相机、加速度传感器及惯性传感器；其中，通过深度相机采集包含有标识物组合的深度图像；通过所述加速度传感器及惯性传感器采集巡检机器人的加速度数据及转向数据；通过控制器对加速度数据进行时域积分，生成移动位移，并根据初始时间、巡检实时时间、移动位移及转向数据生成第一实时位置，将所述第一实时位置作为定位信息传输给监测系统；并对深度图像中的标识物组合进行识别，识别后对标识物组合进行判断，并根据标识物组合判断结果识别标识物组合的角点数及行进方向，根据角点数据及行进方向查找标识物组合对应标定位置，并获取深度图像中的标识物组合的深度信息，根据深度信息及标定位置获取第二实时位置，在获取第二实时位置时，控制巡检机器人匀速行进并将所述第二实时位置作为定位信息传输给监测系统，根据匀速行进速度及深度信息，得到第二时刻；在巡检实时时间在第一时刻及第二时刻之间，根据第一时刻的位置、所述巡检实时时间及第一时刻的差值及匀速行进速度，得到第三实时位置，并将所述第三实时位置作为定位信息传输给监测系统；其中第一时刻为标识物组合中标识物数量减少时刻，第二时刻为巡检机器人预测到达标识物组合对应标定位置的时刻；当巡检实时时间达到第二时刻时，将第一实时位置作为定位信息传输给监测系统以实现巡检机器人的定位信息获取；所述标识物组合通过若干个标识物按固定方向排列形成，所述标识物为“+”形状，同时标识物的数量及巡检机器人的行进方向与标定位置对应。标识物定位之前，在智能防静电地板上预先设置标识物且标识物不存在服务器或其他设备的遮盖，将标识物设置为“+”形状，同时标识物的横向及竖向保留宽度，以保证检测出单个标识物形状的12个角点，通过累加标识物的数量并整齐排列以形成标识物组合，以增加角点的数量，通过角点的数量与标识物的位置进行对应，在规划路径上，对标识物组合进行固定间隔的设置；在标识物设置过程中，将标识物组合中第二个标识物的中心位置作为实际机房中的标定位置；为了减少标识物数量的使用，在设置过程中，以机房的横向方向及竖向方向即机房平面的x轴y轴方向为参照，确定巡检机器人在巡检路径上的行进方向为横向还是竖向，在横向及竖向不同方向下，采用同一方向的标识物排列方向，当巡检机器人识别出智能防静电地板上的标识物时，由于行进方向不同，深度相机所拍摄图像中的标识物的排列方向也不相同，当标识物组合中的标识物在机房内的排列方向均为横向时，巡检机器人横向移动时，深度相机拍摄的标识物排列方向为图像中的x方向，竖向移动时，深度相机拍摄的标识物排列方向在图像中为y方向，根据巡检路径上的行进方向，对标识物组合进行分别设置，当第一个标定位置对应行进方向为横向时，设置对应的标识物组合为横向排列的“++”，第二标定位置对应行进方向为竖向时，对应的标识物组合同样设置为横向排列“++”，当第三个标定位置对应行进方向为横向时，标识物组合设置为横向排列的“+++”，当第四个标定位置对应行进方向为横向时，标识物组合设置为横向排列的“++++”，当第五个对应行进方向标定位置为竖向时，标识物组合中的标识物设置为横向排列的“+++”，以此类推，由于其行进方向的不同，图像所呈现的标识物排列方向不同，对标定位置进行有效区分；在标识物设置完成后，巡检机器人在行进过程中定位，首先使用加速度传感器及惯性传感器的组合定位，并在行进过程中通过识别模型识别深度相机所采集的图像中是否存在标识物组合，识别模型的模型结构使用深度学习模型，如CNN网络、DNN网络，通过深度学习模型进行标识物训练生成识别模型，识别模型无法识别出标识物组合，则继续行进，同时使用传感器结合方式进行定位；直到识别出相关标识物组合，在识别完成后，将标识物组合区域标注为感兴趣区域，通过感兴趣区域标注，剔除地板缝隙及机房设备的影响，并对感兴趣区域通过角点检测Fast算法进行角点识别，并统计角点的数量，判断其角点数量是否为12的倍数，若判断结果非12的倍数，则按照既定路线继续行进，同时使用传感器结合进行定位，即将传感器解算信息作为定位信息传输给监测系统；实时进行上述的识别标注统计判断过程，直到判断结果为12的倍数，此时根据角点的个数对应所述标识物所对应的位置，在标识物组合中的标识物实际在机房内的排列方向均为横向的情况下，对感兴趣区域的x轴及y轴方向上的像素点数量进行统计，当所述x轴的像素点数量大于y轴方向上的像素点数量时，则认为横向行进，选择横向行进的标识物组合数量对应的标定位置，当所述y轴方向上的像素点数量大于x轴方向上的像素点数量时，则认为竖向行进，选择竖向的标识物组合数量对应的标定位置，标定位置确定后，确定深度相机所拍摄的图像中第二个标识物的中心所在像素，并预先设置巡检机器人在地面投影的中心位置作为深度相机的世界坐标系原点，以巡检机器人的正向方向及垂直地面方向作为世界坐标系的x轴及z轴，通过深度相机的相机内外参数进行坐标系统转换，生成第二个标识物的中心在世界坐标系下的深度信息；由于世界坐标系原点的设置，该深度信息等同于第二个标识物的中心与巡检机器人之间的方位及距离，通过识别出的标识物组合的标定位置，标定位置与标识物组合数量行进方向数据的对应关系可通过预先设置存储入巡检机器人中，通过行进方向及数量的关键字搜索即可得到，标定位置作为基础点，深度信息为标定位置与巡检机器人的方位及距离差值，两者相结合，反向计算出巡检机器人所在位置，实时进行上述的识别判断及计算，能够实时计算得到巡检机器人所在位置，此时通过标识物组合能够识别巡检机器人位置时，替换传感器计算的位置信息将深度信息及标定位置反演的位置信息作为定位信息传输给监测系统并控制巡检机器人的行进速度保持不变，并通过匀速移动的速度及标识物组合与巡检机器人的距离，计算巡检机器人预测到达标识物的时间；所述巡检机器人上设置有第一图像传感器，其中通过第一图像传感器采集包含地板的第一图像数据；通过处理器对第一图像数据进行分割识别，生成地板区域，并通过聚类算法对所述第一图像数据进行分割，生成地板损坏区域，并将地板损坏区域及对应定位信息传输给监测系统；聚类算法采用k-means聚类算法进行分割，分割过程中，对于服务器及地板，首先设置固定聚类簇数目，将固定聚类簇数目设置为2，设置完成后，通过聚类算法对图像中的像素进行聚类，并在不同的聚类区域中选择地板的聚类区域进行粗提取，提取完成后，确定地板区域；对聚类算法的聚类簇数目进行预先设置，其现过程中的聚类簇数目，根据地板的图像通过手肘法对相关的聚类簇数目进行设置；此过程中，通过上述图像传感器采集相关的地板图像，在地板图像采集完成后，通过聚类算法对上述的地板图像进行分割，并将聚类簇数目为2时地板图像中属于损坏位置的像素点数量进行记录，记作初始像素点数量，然后依次增加聚类簇数目对地板图像进行迭代分割，迭代过程中聚类簇数目依次加一，记录不同聚类簇数目下损坏位置的像素点数量进行记录，记作迭代像素点数量，在迭代像素点数量进行获取后，分别计算初始像素点数量与迭代像素点数量的比值，通过手肘法确定上述比值的拐点，并确定拐点对应的迭代像素点数量对应聚类簇数目，作为最优聚类簇数目，若上述使用若干个地板图像，则对若干个地板图像对应的最优聚类簇数目进行统计，选择出现次数最多的最优聚类簇数目作为所使用的最优聚类簇数目，将上述损坏位置分割的聚类簇数量替换为最优聚类簇数目，使用最优聚类簇数目的聚类算法对实时采集的地板区域进行聚类识别，生成对应的地板损伤聚类结果，对地板损坏聚类后的地板区域中的损坏位置进行分割，得到损坏位置对应像素点以确定损坏大小及形状；巡检机器人将该损坏信息即损坏大小及形状传输给监测系统，监测系统记录当前巡检机器人的对应位置，在后续查找时，相关人员以巡检机器人的对应位置向周边搜索查看，寻找损坏位置进行处理。

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