基于机械视觉及AI技术的平衡车自动跟随实现方法及系统

技术领域

本发明涉及机械视觉及AI自动识别技术领域，具体地说是一种基于机械视觉及AI技术的平衡车自动跟随实现方法及系统。

背景技术

随着物联网技术的普及，人们的生活方式有了翻天覆地的变化，越来越多的智能设备进入到人们的生活中，近几年，一种新型的代步工具平衡车应运而生，平衡车为大家近距离出行、园区观光、逛商场等活动提供了便利，但平衡车重量较大，下车后只能手提携带，对于女士、儿童来说反而成为负担，同时存在安全风险，故如何实现对平衡车主人的识别，进而实现平衡车对车主的自动跟随，减轻女士和儿童的携带平衡车的负担，同时提高安全性是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的技术任务是提供一种基于机械视觉及AI技术的平衡车自动跟随实现方法及系统，来解决如何实现对平衡车主人的识别，进而实现平衡车对车主的自动跟随，减轻女士和儿童的携带平衡车的负担，同时提高安全性的问题。

本发明的技术任务是按以下方式实现的，一种基于机械视觉及AI技术的平衡车自动跟随实现方法，该方法是通过机械视觉技术搭载GPU离线训练平台，实现AI自动识别，进而驱动平衡车制动系统实现平衡车的自动跟随；具体如下：

视频采集模块采集车主样本数据，对车主样本数据进行样本特征提取获得样本特征值并存储，后续训练过程中不断对样本特征值进行更新；

平衡车开启跟随模式，视频采集模块采集车主实时数据，并对实时数据进行特征值提取获得实时数据特征值；

将实时数据特征值与样本特征值进行对比，并判断是否符合：

若不符合，则视频采集模块重新采集实时数据；

若符合，则通过计算平台计算运行轨迹，并根据运行轨迹输出制动命令到制动模块；

制动模块控制平衡车按照轨迹行驶，进而实现平衡车跟随模式。

作为优选，所述计算平台为主控平台，用于运行旷世机器视觉平台，孔子平衡车制动系统，实时收集视频信息并完成样本对比，计算车主运行轨迹。

作为优选，所述计算平台采用华为麒麟ARM8嵌入式CPU，搭载NVIDIA GPU模块。

作为优选，所述视觉采集模块采用松下720P高清数字摄像头模组。

作为优选，所述制动模块采用松下数字制动系统。

更优地，所述车主样本数据包括车主的体型和动作习惯。

一种基于机械视觉及AI技术的平衡车自动跟随系统，该系统包括视频采集模块、计算平台、旷视机器视觉平台和制动模块，视频采集模块实时采集车主的体型和动作习惯，并上传到计算平台；计算平台存储车主的体型和动作习惯作为车主样本数据，并运行旷世机器视觉平台；旷视机器视觉平台将车主样本数据与实时数据进行对比，进而判断车主的运行轨迹，并下发制动命令给制动模块，驱动制动模块按照轨迹巡行，进而实现平衡车的自动跟随。

作为优选，所述计算平台采用华为麒麟ARM8嵌入式CPU，搭载NVIDIA GPU模块。

作为优选，所述视觉采集模块采用松下720P高清数字摄像头模组。

更优地，所述制动模块采用松下数字制动系统。

本发明的基于机械视觉及AI技术的平衡车自动跟随实现方法及系统具有以下优点：本发明通过机械视觉技术搭载GPU离线训练平台，实现AI自动识别，即实现对平衡车车主的识别，进而驱动平衡车制动系统，实现平衡车的自动跟随，减轻女士和儿童携带压力，提高安全性。

附图说明

下面结合附图对本发明进一步说明。

附图1为基于机械视觉及AI技术的平衡车自动跟随实现方法的流程框图；

附图2为于机械视觉及AI技术的平衡车自动跟随系统的结构框图。

具体实施方式

参照说明书附图和具体实施例对本发明的基于机械视觉及AI技术的平衡车自动跟随实现方法及系统作以下详细地说明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述。而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1：

如附图1所示，本发明的基于机械视觉及AI技术的平衡车自动跟随实现方法，该方法是通过机械视觉技术搭载GPU离线训练平台，实现AI自动识别，进而驱动平衡车制动系统实现平衡车的自动跟随；具体如下：

S1、视频采集模块采集车主样本数据，对车主样本数据进行样本特征提取获得样本特征值并存储，后续训练过程中不断对样本特征值进行更新；

S2、平衡车开启跟随模式，视频采集模块采集车主实时数据，并对实时数据进行特征值提取获得实时数据特征值；

S3、将实时数据特征值与样本特征值进行对比，并判断是否符合：

①、若不符合，则跳转至步骤S1；

②、若符合，则执行步骤S4；

S4、通过计算平台计算运行轨迹，并根据运行轨迹输出制动命令到制动模块；

S5、制动模块控制平衡车按照轨迹行驶，进而实现平衡车跟随模式。

本实施例中的车主样本数据包括车主的体型和动作习惯。

本实施例中计算平台为主控平台，用于运行旷世机器视觉平台，孔子平衡车制动系统，实时收集视频信息并完成样本对比，计算车主运行轨迹。其中，旷视机器视觉平台，旷视是国内最大的AI训练平台尤其是机器视觉领域，本次选用的为旷视轻量级离线训练平台。

本实施例中计算平台采用华为麒麟ARM8嵌入式CPU，搭载NVIDIA GPU模块，也可用其他同规格平台。

本实施例中视觉采集模块采用松下720P高清数字摄像头模组，也可用其他同规格产品。

本实施例中制动模块采用松下数字制动系统(数字可控直流无刷电机)。

实施例2：

如附图2所示，本发明的基于机械视觉及AI技术的平衡车自动跟随系统，该系统包括视频采集模块、计算平台、旷视机器视觉平台和制动模块，视频采集模块实时采集车主的体型和动作习惯，并上传到计算平台；计算平台存储车主的体型和动作习惯作为车主样本数据，并运行旷世机器视觉平台；旷视机器视觉平台将车主样本数据与实时数据进行对比，进而判断车主的运行轨迹，并下发制动命令给制动模块，驱动制动模块按照轨迹巡行，进而实现平衡车的自动跟随。

其中，计算平台采用华为麒麟ARM8嵌入式CPU，搭载NVIDIA GPU模块。视觉采集模块采用松下720P高清数字摄像头模组。制动模块采用松下数字制动系统。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。