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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巡检的门窗开关检测方法、装置、介质及设备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：CN116597304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310468578.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于机器人巡检的门窗开关检测方法、装置、介质及设备是由刘振轩;柏林;刘彪;舒海燕;袁添厦;祝涛剑;沈创芸;王恒华;方映峰设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器人巡检的门窗开关检测方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器人巡检的门窗开关检测方法、装置、介质及设备，包括基于巡逻机器人采集检测点的参考图像和待检测图像；将待检测图像与参考图像进行对齐，进行背景差分，得到前景目标二值图；对前景目标二值图进行图像处理，得到可疑区域框；将可疑区域框映射到所述参考图像和所述对齐后的待检测图像，分别得到参考区域和待检测区域；对参考区域和待检测区域进行特征提取，分别得到参考区域图像特征向量和待检测区域图像特征向量；计算两图像特征向量的余弦相似度；根据余弦相似度判断门窗是否打开，生成门窗开关信息。本发明有效地克服了门窗开关检测中改造成本高、检测鲁棒性低的问题，大大地提高了门窗开关检测的应用泛化性。

本发明授权基于机器人巡检的门窗开关检测方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于机器人巡检的门窗开关检测方法，其特征在于，包括： 基于巡逻机器人采集检测点的参考图像和检测点的待检测图像，所述参考图像是指预先设置的门窗关闭状态的图像，所述待检测图像是指机器人进行巡检时在固定拍摄点采集到的图像，所述参考图像为无任何异常干扰的门窗闭合图像； 采用超级点SuperPoint和强力胶SuperGlue算法，将所述检测点的待检测图像与所述检测点的参考图像进行对齐，得到检测点对齐后的待检测图像，具体包括：将所述检测点的参考图像输入到第一超级点模型中，提取参考图像的特征点信息，将所述待检测图像输入到第二超级点模型中，提取待检测图像的特征点信息；将所述参考图像的特征点信息以及待检测图像的特征点信息输入到强力胶模型中，生成参考图像与待检测图像的特征匹配信息；根据所述特征匹配信息，将待检测图像对齐到参考图像上，得到对齐后的待检测图像； 将所述参考图像和所述检测点对齐后的待检测图像输入到高斯混合模型GMM中进行背景差分，得到前景目标二值图，所述高斯混合模型GMM的高斯核数量为5，所述高斯混合模型GMM的背景更新操作在差分计算中为关闭状态； 对所述前景目标二值图进行图像处理，得到可疑区域框，具体包括：对所述前景目标二值图进行形态学滤波，得到滤波后的前景目标二值图；对所述滤波后的前景目标二值图进行空洞弥补，得到空洞弥补后的前景目标二值图；对所述空洞弥补后的前景目标二值图进行轮廓提取，得到前景目标二值图的可疑目标区域；对所述前景目标二值图的可疑目标区域进行求最大包围盒操作，得到可疑区域框，一个前景目标二值图包括至少一个可疑区域框； 将所述可疑区域框映射到所述参考图像，得到参考区域，将所述可疑区域框映射到所述检测点对齐后的待检测图像，得到待检测区域； 采用深度神经网络对所述参考区域进行特征提取，得到参考区域图像特征向量，采用深度神经网络对所述待检测区域进行特征提取，得到待检测区域图像特征向量，所述深度神经网络采用无监督对比学习进行训练，损失函数采用CircleLoss，训练过程中的训练数据集采用网络开源数据集imagenet，并对其进行预处理； 计算所述参考区域图像特征向量与所述待检测区域图像特征向量的余弦相似度； 根据所述余弦相似度判断门窗是否打开，生成门窗开关信息，具体包括：将最小相似度初始化为1；遍历前景目标二值图中的每一可疑区域框，将所述可疑区域框的余弦相似度与所述最小相似度比较；若所述可疑区域框的余弦相似度小于所述最小相似度，则将所述最小相似度更新为所述可疑区域框的余弦相似度；直至遍历完所述前景目标二值图中的所有可疑区域框，将所述最小相似度与预设相似度阈值进行比较；若所述最小相似度小于预设相似度阈值，则所述待检测图像中的门窗处于打开状态，否则，所述待检测图像中的门窗处于关闭状态，所述预设相似度阈值为0.4。

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