[发明专利]障碍物识别方法、防碰撞控制系统及训练数据增广方法

说明书

本申请实施例提供一种用于目标识别模型的训练数据增广方法、障碍物识别方法、处理器、防碰撞控制系统、高空作业平台以及机器可读存储介质。训练数据增广方法包括：获取原始图像数据集，原始图像数据集包括多个原始图像；从原始图像中提取出目标障碍物图像；调整目标障碍物图像的参数，以生成目标障碍物的扰动图像；将扰动图像添加至原始图像，以生成增广图像；将增广图像添加至原始图像数据集，以生成增广图像数据集。通过上述技术方案，可以提高目标识别模型在工作平台抖动、晃动时的识别效果。更重要的是，无需在高空环境、工作平台抖动(晃动)的条件下采集图像数据，数据采集成本低、采集方便(只需在地面采集)。

技术领域

本申请涉及高空作业平台安全控制领域，具体地涉及一种用于目标识别模型的训练数据增广方法、障碍物识别方法、处理器、防碰撞控制系统、高空作业平台以及机器可读存储介质。

背景技术

高空作业平台(Aerial work platform)是服务于各行业高空作业、设备安装、检修等可移动性高空作业的产品。例如，传统的高空作业平台相关产品可以包括剪叉式高空作业平台、车载式高空作业平台、曲臂式高空作业平台、自行式高空作业平台、铝合金高空作业平台、套缸式高空作业平台等。

目前高空作业平台在操作过程中，如果操作不当或存在视线盲区，可能出现工作斗和外部环境发生碰撞的现象。一旦发生碰撞，将造成巨大的经济损失，甚至人员伤亡。在高空作业平台上加入防碰撞控制系统，可以通过预警、限动等方式防止碰撞的发生。目前有防碰撞控制系统采用相机和雷达相结合来识别障碍物，通过计算环境图像数据的特征聚类矩阵，并与环境样本数据库中障碍物的特征聚类矩阵进行匹配，从而判断环境图像数据中的障碍物类别。但是，在高空作业场景中，由于：(1)细长臂架的大挠度、臂架系统安装间隙的存在使工作平台在作业时存在抖动，这将导致采集的图像数据经常出现模糊的情况，对视觉模型的准确识别带来困难；(2)随着高空作业平台被举升，其高度不断变化，障碍物在采集图像中的尺度也将发生变化，而以往基于深度学习的视觉模型在训练时往往对输入尺寸有一定约束与限制等高空作业平台自身特点，无法直接使用传统的预训练的视觉模型。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种用于目标识别模型的训练数据增广方法、障碍物识别方法、处理器、防碰撞控制系统、高空作业平台以及机器可读存储介质。

为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种用于目标识别模型的训练数据增广方法，目标识别模型应用于高空作业平台的防碰撞控制系统，训练数据增广方法包括：

获取原始图像数据集，原始图像数据集包括多个原始图像；

从原始图像中提取出目标障碍物图像；

调整目标障碍物图像的参数，以生成目标障碍物的扰动图像；

将扰动图像添加至原始图像，以生成增广图像；

将增广图像添加至原始图像数据集，以生成增广图像数据集。

在本申请实施例中，调整目标障碍物图像的参数，以生成目标障碍物的扰动图像，包括以下至少一者：

将目标障碍物图像进行水平和/或竖直移动，以生成目标障碍物的至少一个扰动图像；

将目标障碍物图像进行旋转，以生成目标障碍物的至少一个扰动图像；

将目标障碍物图像进行缩放，以生成目标障碍物的至少一个扰动图像。

在本申请实施例中，调整目标障碍物图像的参数，以生成目标障碍物的扰动图像，还包括：

增大扰动图像的透明度。

本申请第二方面提供一种障碍物识别方法，应用于高空作业平台，高空作业平台包括视觉传感器和雷达传感器，障碍物识别方法包括：

获取视觉传感器采集的高空作业平台周围的环境图像；