(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210314965.2 (22)申请日 2022.03.29 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114419451 A (43)申请公布日 2022.04.29 (73)专利权人 北京云迹科技股份有限公司 地址 100089 北京市海淀区北四环西路67 号7层702室 (72)发明人 徐斌　曾祥永　支涛　 (74)专利代理 机构 北京嘉科知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 11687 专利代理师 张艳 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06N 20/00(2019.01) (56)对比文件 CN 113233270 A,2021.08.10 WO 2021160623 A1,2021.08.19 CN 111730575 A,2020.10.02 CN 110642113 A,2020.01.0 3 CN 109607347 A,2019.04.12 CN 113435466 A,2021.09.24 CN 1090952 99 A,2018.12.28 WO 2021074252 A1,2021.04.2 2 US 202138782 9 A1,2021.12.16 US 2019248013 A1,2019.08.15 Raffaele Limosani等.Robotic del ivery service i n combined outdo or-indoor environments: tec hnical analysis and user evaluati on. 《Robotics and Auto nomous Systems》 .2018,第1- 37页. (续) 审查员 王楠 (54)发明名称 电梯内外识别方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本公开提供一种电梯内外识别方法、 装置、 电子设备及存储介质。 该方法包括： 获取机器人 拍摄的原始电梯图像， 对原始电梯图像进行处理 得到样本训练集， 其中原始电梯图像为机器人所 在位置的上方对应的电梯内部的环 境图像； 基于 样本训练集以及预训练的指导模 型， 对电梯内外 识别模型进行训练； 将训练后的电梯内外识别模 型部署到机器人中， 以使机器人在采集上方环境 图像后， 将上方环境图像作为电梯内外识别模型 的输入， 利用电梯内外识别模型对机器人在电梯 内外的结果进行预测， 并当判断机器人在电梯内 时， 输出机器人对应电梯内的空间位置。 本公开提高了机器人在电梯内外识别的效率和准确率， 提升电梯内外识别的效果。 [转续页] 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 114419451 B 2022.06.03 CN 114419451 B (56)对比文件 梁致凡.自主搭乘电梯机 器人设计与研究. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据库(电子期 刊)》 .2020, Zijian Do ng等.An auto nomous elevator button recogn ition system based o n convolutional neural netw orks. 《Internati onal Conference o n Robotics and Biomimetics》 .2017,第25 33-2539页.2/2 页 2[接上页] CN 114419451 B1.一种电梯内外识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取机器人在历史任务中拍摄的原始电梯图像， 利用预定的标注方式对所述原始电梯 图像进行 处理得到样本训练集， 其中所述原始电梯图像为所述机器人所在位置的上方对应 的电梯内部的环境图像； 基于所述样本训练集以及预训练的指导模型， 对预设的 电梯内外识别模型进行训练， 以便对所述电梯内外识别模型中的参数进行 更新； 将训练后的所述电梯内外识别模型部署到所述机器人中， 以使所述机器人在采集上方 环境图像后， 将所述上方环境图像作为所述电梯内外识别模型的输入， 利用所述电梯内外 识别模型对所述机器人在电梯内外的结果进行预测， 并当判断所述机器人在电梯内时， 输 出所述机器人对应所述电梯内的空间位置 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取机器人在历史任务中拍摄的原始 电梯图像， 利用预定的标注方式对所述原 始电梯图像进行处 理得到样本训练集， 包括： 从云平台数据库中获取所述机器人在所述历史任务的执行过程中拍摄到的原始电梯 图像， 对所述原始电梯图像进行空间特征提取， 获取所述原始电梯图像中电梯顶部位置所 对应的角点位置坐标， 基于所述原始电梯图像以及所述角点位置坐标， 利用数据增强的方 式生成所述样本训练集。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述原始电梯图像以及所述角点 位置坐标， 利用数据增强的方式生成所述样本训练集， 包括： 利用预设的颜色转换方式， 对所述原始电梯图像执行颜色转换操作， 得到经颜色转换 后的第一电梯图像； 利用预设的图像旋转方式， 对所述电梯图像执行图像旋转操作， 得到经图像旋转后的 第二电梯图像； 利用预设的空间扰动方式， 对所述原始电梯图像对应的角点位置坐标进行空间扰动， 得到经空间扰动 后的第三电梯图像； 基于所述第 一电梯图像、 所述第 二电梯图像、 和/或所述第 三电梯图像生成所述样本训 练集。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取所述机器人在历史任务中利用前部摄像头所拍摄的前方环境图像， 并利用安装在 所述机器人上的激光传感器采集周围环境的点云数据， 对所述点云数据进 行处理得到二 维 图像； 对所述前方环境图像以及所述二维图像分别进行数据增强， 基于对所述原始电梯图像 进行数据增强的结果， 以及对所述前方环境图像和所述二维 图像进行数据增强的结果， 生 成所述样本训练集。 5.根据权利要求3或4所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述样本训练集以及预训练 的指导模型， 对预设的电梯内外识别模型进行训练， 包括： 利用知识蒸馏的方式对所述电梯内外识别模型进行迁移学习训练， 将所述样本训练集 作为所述指导模型 的输入， 利用所述样本训练集对所述指导模型进行训练， 得到训练后的 指导模型， 并对所述指导模型进行模型压缩， 得到训练前的所述电梯内外识别模型； 利用训练后的所述指导模型中的参数以及置信度对训练前的所述电梯内外识别模型权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114419451 B 3