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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于对比检测的机器人巡检系统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：CN116311034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310111632.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于对比检测的机器人巡检系统是由申富饶;陈昊;杨锁荣;杨洪朝;卢俣金;张凌茗;刘佩涵;李若彤;赵健设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比检测的机器人巡检系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比检测的机器人巡检系统，包括：通用视频监控模块、对比检测模块、异常识别模块以及告警通知模块；其中，通用视频监控模块包括：服务端模块用于任务控制和设备配置，客户端模块用于人机交互和视频展示，视频感知模块用于视频推流和预处理；对比检测模块包括：在初始设置阶段设置所述待检测的设备在非异常状态时的图片，在实时运行阶段将采集到的图片与初始阶段设置的图片进行对比检测，判断异常，并对异常进行定位；所述异常识别模块用于对异常进行识别；告警通知模块用于记录异常并进行告警通知。

本发明授权一种基于对比检测的机器人巡检系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对比检测的机器人巡检系统，其特征在于，包括：通用视频监控模块、对比检测模块、异常识别模块以及告警通知模块； 其中，所述通用视频监控模块，包括：服务端模块、客户端模块以及视频感知模块，所述服务端模块用于任务控制和设备配置，客户端模块用于人机交互和视频展示，视频感知模块用于视频推流和预处理，服务端模块和客户模块之间采用远程调用协议进行通信，客户端模块和视频感知模块之间采用实时流传输协议进行通信； 所述对比检测模块，包括：初始设置阶段和实时运行阶段，在初始设置阶段设置待检测的设备在非异常状态时的图片，在实时运行阶段将采集到的图片与初始阶段设置的图片进行对比检测，判断异常，并对异常进行定位； 所述异常识别模块，根据对比检测模块的检测结果，对定位到的异常进行比对，判断异常类别或者判断为误检测，判断为误检测时在通用视频监控模块中不予显示； 所述告警通知模块，用于在检测到异常时，记录异常并进行告警通知； 所述系统采用一种基于对比检测的机器人巡检方法，包括以下步骤： 步骤1，初始设置，即所述初始阶段中的机器人路径规划、机器人点位设置、分时段和季节设定基准图和基准图入库； 步骤2，训练异常识别模块中的异常识别模型； 步骤3，机器人按照初始设置，采集实时视频，将实时视频中的实时图片和位置信息，传输至对比检测模块； 步骤4，对比检测模块进行对比检测，得到变化区域图片，将变化区域图片传输给异常识别模块； 步骤5，异常识别模块使用训练好的异常识别模型对变化区域图片进行判断，并将判断结果即返回信息发送给机器人； 步骤6，机器人接受异常识别模块的返回信息，进行后续处理； 步骤2中所述的训练异常识别模型，具体包括： 采用只包含带标签的异常数据对所述异常识别模型进行训练，即将含有异常的图片转化为特征向量，根据所述特征向量和异常类别特征向量的距离是否满足阈值来判断是否是异常； 步骤4中所述的对比检测模块进行对比检测，具体方法包括： 计算实时图片和基准图的关键点，以及所述关键点的特征描述算子，对于实时图片的特征描述算子计算并匹配基准图中最接近的特征描述算子，得到特征描述算子对； 对于匹配得到的所有特征描述算子对，使用先验过滤方法，过滤掉不匹配的特征描述算子对，再利用向量场一致检验的方法，过滤错误配对的特征描述算子对，最后对剩下的特征描述算子对，应用单应性变换矩阵求解，将变换矩阵一致的特征描述算子对即关键点对划为一组，即参照组； 对实时图片进行格点采样，用参照组作为格点的变换矩阵的指导，采用最近邻投票的方法，对实时图片的格点应用变换矩阵，对于仍然落在基准图里的点，计算特征描述子，如果和实时图片中对应关键点的特征描述子差异超过阈值，则视为一个变化点； 计算出所有的变化点后，对于相近的变化点，计算一个矩形框用于容纳这些变化点，所述矩形框即为一个变化区域； 根据所述变化区域对实时图片进行裁剪，得到变化区域图片。

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