[发明专利]一种无人安保系统，方法及扫地机器人

权利要求书

1.一种无人安保系统，其特征在于，包括视频输入单元、图像处理单元、移动目标检测单元、移动目标分类单元、人物特征提取单元、人物特征匹配单元、报警单元；

所述视频输入单元用于获取机器人所在的环境视频，所述图像处理单元用于对所述视频输入单元输入的视频按帧进行RGB数据处理；

所述移动目标检测单元用于根据RGB数据处理后的视频，逐帧进行RGB信息对比，判断移动目标；所述移动目标分类单元，用于对移动目标进行分类，区别人和宠物；所述人物特征提取单元和用于人物特征匹配单元分别用于人物特征提取和匹配，实现人物识别，判断陌生人入侵；所述报警单元用于在人物特征匹配单元匹配失败后进行报警。

2.根据权利1所述的无人安保系统，其特征在于，所述移动目标分类单元采用神经网络模型，其包括：输入层、标准卷积层、可分离卷积包、平均降纬层、完全连接层、输出层；所述输入层对所述图像处理模块进行RGB数据处理后的视频按帧读取；所述输出层用于输出视频中的宠物模型和家具模型、以及识别结果的置信度。

3.根据权利要求1所述的无人安保系统，其特征在于，还包括定时单元、移动巡逻单元；

移动巡逻单元，用于移动机器人，在室内环境进行巡逻模式；

定时单元用于根据人工设定，在特定时间段内，定时开启巡逻模式。

4.根据权利要求3所述的无人安保系统，其特征在于，还包括声音检测单元，用于通过声音传感器检测室内动静，通过所述移动巡逻单元，使得机器人进行巡逻模式。

5.一种无人安保方法，利用了权利要求1所述的无人安保系统，其特征在于，包括以下步骤：

S1：机器人巡逻时，录制机器人上摄像头视觉范围内的视频，并将视频进行图像处理；

S2：对所述步骤S1中图像处理后的视频逐帧进行RGB色彩、像素信息提取与比对，计算出移动目标轮廓；

S3：将所述步骤S2中的移动目标轮廓进行分类，区分出移动目标是人还是宠物，如果是宠物则进行步骤S1，否则进行步骤S4；

S4：提取所述步骤S3中移动目标为人的人物特征；

S5：将所述步骤S4中的人物特征与扫地机机器人历史保存的用户特征进行匹配，若匹配失败则进行报警，否则进行所述步骤S1。

6.根据权利要求5所述的无人安保方法，其特征在于，所述步骤S3中区分出移动目标是人还是宠物的方法，采用包括输入层、标准卷积层、可分离卷积包、平均降纬层、完全连接层、家具识别输出层的神经网络模型，对所述图像处理模块进行RGB数据处理后的视频按帧读取，通过对每帧图像进行标准卷积、可分离卷积、平均降纬、完全连接处理，判断出图像中的家具，输出视频中的家具模型以及识别结果的置信度。

7.根据权利要求6所述的无人安保方法，其特征在于，所述可分离卷积的方法包括深度卷积操作，线性整流操作，批量标准化操作和逐点卷积操作。

8.根据权利要求5所述的无人安保方法，其特征在于，所述步骤S1前，还包括无人安保模式设置步骤：

T1：用户设置无人安保模式时间段，在无人安保模式时间段内机器人开启无人安保模式；

T2：用户设置所述步骤T1中无人安保模式时间段内，机器人巡逻间隔的定时时间，在定时时间结束后，进行所述步骤S1。

9.根据权利要求8所述的基于机器人的无人安保方法，其特征在于，还包括声音检测的步骤：

在所述步骤T2中的定时时间结束前，通过声音传感器检测室内动静，在室内有动静时进行所述步骤S1。

10.一种扫地机器人，其特征在于，包括权利要求1所述的无人安保系统，和权利要求5所述的无人安保方法。