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龙图腾网获悉广州高新兴机器人有限公司申请的专利基于机器人的通道异常物体巡检方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115100497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210586850.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于机器人的通道异常物体巡检方法、装置、设备及介质是由刘振轩;柏林;刘彪;舒海燕;沈创芸;祝涛剑;王恒华设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器人的通道异常物体巡检方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器人的通道异常物体巡检方法，通过获取机器人在巡检时拍摄的巡检点图片，其中一个巡检点对应多张巡检点图片，并且通过图像处理将多张图片进行对齐，然后通过预先训练好的深度学习模型对对齐后的图像进行特征值提取，进而通过特征值判断是否存在异常的图像，从而得知在巡检的通道是否存在异常物体。本发明通过使用训练后的模型获取图像的特征信息判断特征差异的技术方案，相比传统的图像帧差的方式，克服对环境的依赖性，整理方案鲁棒性更强，检测异常物体范围不受限。

本发明授权基于机器人的通道异常物体巡检方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器人的通道异常物体巡检方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取机器人在巡检时拍摄的巡检点图片，其中一个巡检点对应多张巡检点图片； S2、对同一巡检点的所述多张巡检点图片进行图像对齐处理，获取对齐后的多张图像； S3、根据预先训练好的深度学习模型对所述多张图像进行特征值提取，得到图像特征值； S4、根据所述图像特征值判断是否存在异常物体； 所述深度学习模型的训练过程包括： 获取训练样本集，所述训练样本集中包括若干张原始图片； 将每张原始图片进行处理并生成三种类型的图片，包括第一种图片，第二种图片，第三种图片，所述第一种图片为原始图片，所述第二种图片为在第一种图片上进行图像变换得到的图片，所述第三种图片为在第一种图片上随机粘贴图像内容得到的图片； 根据预设的规则，将所述第一种图片、第二种图片、第三种图片生成对应的标签，所述预设的规则为：所述第二种图片和所述第一种图片的标签设置相同，所述第三种图片和所述第一种图片的标签设置不相同； 采用所述第一种图片、第二种图片和第三种图片作为输入，采用CircleLoss损失函数，利用无监督对比学习训练得到所述深度学习模型。

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