巡逻机器人与深度学习、 大模型技术融合的应用研究
随着人口红利消退，安保巡逻工种招工难的问题日益凸显，商业楼宇、智慧园区的实际安防巡逻需求随着发展日益明确，巡逻机器人的广泛应用也有了显著提升。机器人巡逻过程中能够通过 AI 算法识别场景中常见的异常情况，结合“人机协同 + 事前预警 + 事后取证”的事件闭环处理机制，可提升机器人巡逻实际应用价值。在此基础上，通过巡逻机器人与深度学习视觉算法、视觉大模型技术融合应用，使巡逻机器人在面对复杂的室内外情况时，能在丰富的场景数据训练下，更进一步提升机器人针对异常处理与智能分析决策的质量与效率，将是巡逻机器人智能化程度提升的主要技术应用趋势。
一、巡逻机器人现状概述
随着机器人解放劳动力的能力逐步提升，巡逻机器人的市场需求也日益增多。目前大部分的巡逻机器人仅是基本能够实现常用的巡逻告警任务，主要具备自主导航巡逻、视频监控、实时对讲、温度检测、烟雾检测、灵活告警方式、远程控制、自主充电等功能。
随着巡逻机器人的应用场景不断增加，以及需求方的市场业态逐步丰富，用户对机器人巡逻异常处理能力要求也越来越高，这导致机器人发展将面临异常场景可识别类型不够、异常识别准确率偏低、异常处理效率偏低、异常分析数据应用手段单一、机器人自主提升异常处理能力不够等困难。如在专业市场内，因人流复杂昼夜作息明显，对夜间的人体识别需求明确；昼夜巡逻环境差别较大，对巡逻机器人的视觉算法学习能力、环境变动下的动态异常甄别能力有较高的要求。
但目前大多数巡逻机器人所搭载的视觉算法并未能够主动适应学习，更鲜少能通过不同的场景数据集自主优化算法，从而促使大多数的“智能巡逻”仅能够满足移动式监控摄像头的需求。当巡逻的场景出现较为特殊的情况时，误报率将会直线上升。譬如针对人体识别的预警，简单的识别预警大多仅以人的形状轮廓作为主要识别依据，那么在陈设有大量的人形模特、人像灯箱的场景内就会经常出现误报，给使用者造成极大的困扰。
将巡逻机器人技术、深度学习视觉算法和视觉大模型技术相结合，恰恰是能够提升机器人在巡逻过程中针对异常情况识别、检测、分析与处理等能力，成为巡逻机器人智能化程度提升的重要技术应用方向。
二、巡逻机器人与深度学习、大模型技术的集成融合
深度学习视觉算法的核心是深度学习技术基础架构。利用多层次的神经网络来模拟人类的学习决策过程，进而实现图像视频数据的自动分析处理，能够帮助巡逻机器人实现异常目标的识别、定位、分类、检索、检测、分割、跟踪、分析等，快速地识别巡逻过程中发现的异常情况。
视觉大模型技术的核心则是巨大参数量、自注意力机制、预训练、微调学习、高质量注释等。视觉大模型技术的目标是处理更复杂的图像信息，涉及多种结构视频数据源、降低视频模型存储空间、高效提取视觉模型特征等，能够帮助巡逻机器人更好地理解视频或图像的上下文逻辑关联关系，更深入高效地实现异常目标的图像分类、图像分割、图像检测等，更加准确地识别巡逻过程中发现的异常状况。
巡逻机器人在自主导航避障、图像视频数据采集、异常状况分级告警通知的基础上，针对巡逻过程中采集到的图像视频数据，结合基于深度学习图像算法和视觉大模型的图像 AI 识别技术，对图像视频数据进行智能化检测与识别，形成图像视频分析结果数据，再通过机器人管控平台（云平台）实现分级预警推送。结合“人机协同 + 事前预警 +事后取证”的事件闭环处理机制，解决巡逻过程中发现的异常事件。
在此基础上，将视觉深度学习与视觉大模型的成果，如分析数据、视频大模型分析输出模型等，通过提示工程、图像生成、大模型推理等生成式人工智能（AIGC）应用，可有效帮助巡逻机器人实现自主决策分析。由上图所示，巡逻机器人通过与视觉深度学习、视觉大模型技术的融合应用，实现了“巡逻机器人（采集）—―深度学习—―视觉大模型—―分级告警—―异常事件闭环处理 -- 基于结果数据AIGC-- 巡逻机器人（自主决策）”的智能化应用闭环，大大提升巡逻机器人异常情况处理和自主决策分析的工作质量与效率。
图 机器人、视觉深度学习、视觉大模型融合
三、智能巡逻机器人的应用：赋能数字化智慧安保技防
在深度学习视觉算法和视觉大模型的赋能下，智能巡逻机器人能够实现商业楼宇、智慧园区的多场景、广角度巡逻，安全管理部门人员可通过终端或手机 APP 实现远程可视化控制。机器人通过算法可高效识别如异常人员闯入、高温火灾、烟雾、噪音、人员摔倒、地面积水、杂物堆积、消防器材是否在位、门窗开关等异常情况，提升楼宇及园区的安全系数。通过“人机协同 + 事前预警 + 事后取证”的事件闭环处理机制，快速准确地解决异常问题。
基于深度学习和大模型处理的结果数据，灵活应用 AIGC 技术与工具，生成巡逻机器人可识别与自主学习的数据（多模态格式）或指令（符合机器人执行规范），驱动巡逻机器人的行为和能力升级。使其能更准确行走与识别，更快速处理异常，更高质量分析数据，具有更强的自主学习，从而更加智能化地执行商业楼宇及园区内的日常巡逻任务。
以积水识别算法为例，园区巡逻中常见的积水情况，大多是雨水积存、绿化洒扫、水管破裂等造成的，这类型的积水大多面积较大，液体颜色单一。若将适用于园区室外巡逻的积水识别算法简单移植到室内巡逻机器人上，则会出现漏报率极高的情况。主要是因为室内巡逻场景下需要识别的积水情况，大多是咖啡奶茶等饮料的倾倒泼洒、洗手间带出的水渍等，这类室内的积水情况大多具有面积小、形态液体颜色均呈现多样化的特点。
在此情况下，就要求巡逻机器人能够基于深度学习和大模型处理的结果数据，在新的巡逻场景下，能自主识别与自主学习数据从而推送预警指令，确保在不同的应用场景下利用巡逻过程中收集到的丰富多样的数据进行自主训练，强化自身的识别准确性，从而帮助不同场景的使用者获得准确的识别判断，真正切实有效地完成巡逻预警任务。智能巡逻机器人通过与楼宇生态的电梯垂直交通系统、电动门管控系统、闸机控制系统、内线通讯系统、物联安防系统等灵活融合，形成基于“人工智能 + 机器人”核心技术的智慧安防生态系统，打通信息孤岛，实现互联互通。
在此基础上，基于智慧安防生态形成的数据信息模型，能够成为智能巡逻机器人继续使用深度学习和大模型技术的数据基础，这也将大大促进商业楼宇、智慧园区的智能化管理模式，为物业方、业主方提供更全面的智能化管理建议。
派宝巡逻机器人S2
在目前的巡逻机器人需求场景中，涵盖了诸如人流量大、人员情况复杂的专业市场、夜间无人值守的企业总部大楼、私密性要求更高的私立高端医疗等业态，对于智能巡逻机器人的应用要求能够基于本身场景的个性化拥有实用性更强的 AI 视觉算法识别，基于日常场景的多样性变化具备自主学习数据的提升识别和预警能力。这更是极大地提高了人们对巡逻机器人智能化的要求。
四、行业算法与垂直大模型的加持是巡逻机器人的发展趋势
随着技术的不断演进，根据商业楼宇、智慧园区场景的数据集进行研发训练的行业 AI 算法、行业垂直大模型将会逐步推广应用，智能巡逻机器人将拥有融合环境感知建模、自主交互学习、智能决策规划等能力，可全面、准确理解应用场景的环境特征，并且可快速、高质量发现和处理各种异常情况。
行业算法与垂直大模型可以看作巡逻机器人的“大脑”，通过多模态行业垂直大模型与 AI 算法的训练，驱动机器人自身“小脑”的演进和提升，大大加快巡逻机器人的自主学习和异常处理能力，也大大增强人类与巡逻机器人的交流、协作、价值共建的范围和程度。
另一方面，通过行业算法与垂直大模型的应用，结合商业楼宇安全防护工作的规范与标准，智能巡逻机器人的工作将更加安全、可靠，也更加便于应用集群机器人协同巡逻技术，实现巡逻机器人群体的多机信息共享集成、数据高效传输计算、自主多机路径规划、多维度异常分析处理、多目标决策控制等功能，使得商业楼宇使用智能巡逻机器人能够真正实现“全天候、立体式”无人化巡逻。
五、结语
随着巡逻机器人智能化应用水平的不断提升，以及人工智能领域新兴前沿技术的逐渐成熟落地，巡逻机器人与人工智能领域技术的融合应用将进一步提升巡逻机器人的应用广度和深度。尤其是以多模态大模型、行业垂直大模型为基础的应用技术，将会促进巡逻机器人的产品模式、技术架构、开放能力等得到飞跃式地提升，使得巡逻机器人具有更加广阔的发展前景。
文章转载：中国安防协会