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龍圖騰網獲悉廣州高新興機器人有限公司申請的專利基于機器人的通道異常物體巡檢方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115100497B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210586850.9，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權基于機器人的通道異常物體巡檢方法、裝置、設備及介質是由劉振軒;柏林;劉彪;舒海燕;沈創蕓;祝濤劍;王恒華設計研發完成，并于2022-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器人的通道異常物體巡檢方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于機器人的通道異常物體巡檢方法，通過獲取機器人在巡檢時拍攝的巡檢點圖片，其中一個巡檢點對應多張巡檢點圖片，并且通過圖像處理將多張圖片進行對齊，然后通過預先訓練好的深度學習模型對對齊后的圖像進行特征值提取，進而通過特征值判斷是否存在異常的圖像，從而得知在巡檢的通道是否存在異常物體。本發明通過使用訓練后的模型獲取圖像的特征信息判斷特征差異的技術方案，相比傳統的圖像幀差的方式，克服對環境的依賴性，整理方案魯棒性更強，檢測異常物體范圍不受限。

本發明授權基于機器人的通道異常物體巡檢方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于機器人的通道異常物體巡檢方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取機器人在巡檢時拍攝的巡檢點圖片，其中一個巡檢點對應多張巡檢點圖片； S2、對同一巡檢點的所述多張巡檢點圖片進行圖像對齊處理，獲取對齊后的多張圖像； S3、根據預先訓練好的深度學習模型對所述多張圖像進行特征值提取，得到圖像特征值； S4、根據所述圖像特征值判斷是否存在異常物體； 所述深度學習模型的訓練過程包括： 獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集中包括若干張原始圖片； 將每張原始圖片進行處理并生成三種類型的圖片，包括第一種圖片，第二種圖片，第三種圖片，所述第一種圖片為原始圖片，所述第二種圖片為在第一種圖片上進行圖像變換得到的圖片，所述第三種圖片為在第一種圖片上隨機粘貼圖像內容得到的圖片； 根據預設的規則，將所述第一種圖片、第二種圖片、第三種圖片生成對應的標簽，所述預設的規則為：所述第二種圖片和所述第一種圖片的標簽設置相同，所述第三種圖片和所述第一種圖片的標簽設置不相同； 采用所述第一種圖片、第二種圖片和第三種圖片作為輸入，采用CircleLoss損失函數，利用無監督對比學習訓練得到所述深度學習模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣州高新興機器人有限公司，其通訊地址為：510530 廣東省廣州市黃埔區科學城開創大道2819號A608房（僅限辦公）；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。