圖書館巡架機器人關鍵算法研究

針對圖書館亂架及圖書上下架工作繁重的問題，提出圖書館巡架機器人設計思想，并闡述了基于計算機視覺的巡架機器人關鍵算法。

【關鍵詞】巡架機器人；計算機視覺；關鍵算法

1 引言

圖書館作為圖書信息資源中心，直接服務于學習與科研。而隨著圖書館館藏圖書種類與數量的日益增加，圖書館日常管理工作越來越繁重，包括對借還書的上下架以及處理亂架圖書。不能及時處理亂架圖書會影響用戶檢索圖書的及時性。但由于圖書館管理人員的精力有限不能隨時的處理亂架圖書以及對借還書的上下架。

近年來，國內外研究者陸續將機器人引入到圖書館，來代替繁重的人工。例如首都圖書館北門的自動圖書館和香港科技大學的可自主實現圖書自動存取操作的自動圖書館；德國洪堡大學圖書館具采用了具有安全保護以及各種移栽功能的運輸車機器人；美國約翰霍普金斯大學研制了面向異地圖書存取的應用項目（CAPM），西班牙卡斯捷羅大學提出綜合多傳感信息的UJI圖書存取機器人。為了應對繁重的圖書館人工上下架，本文設計了圖書館巡架機器人關鍵算法，采用機器人來對圖書館書庫書架進行巡視，來進行圖書的上下架并一定程度上處理亂架圖書。

2 關鍵算法設計

2.1 室內巡航

實現圖書館巡架機器人的室內巡航，是應用機器人的關鍵。只有能自助的在圖書館內進行室內巡航而不需要人工干預才能真正意義上體現“巡架”，否則一個不能巡航的機器人在此處是沒有意義的。

本文采用文獻的方法，利用計算機視覺技術來實現室內巡航。在書庫天花板上安裝人工路標，這些路標包含當前位置坐標以及所對應的書庫與書架信息。機器人通過采集天花板上這些路標圖像，并進行圖像預處理與識別，來精確定位其在書庫中實際位置，并能規劃路線移動到指定位置。圖書館書庫中并不是只有固定不變的書架，大量的用戶活動在書庫當中，而僅僅依靠人工路標是會與行人發生碰撞沖突的。所以，機器人需要實現規避行人的算法。本文采用基于計算機視覺的行人識別算法，采用文獻中的方法提取Haar特征，并對特征使用Adaboost算法進行訓練，然后使用訓練后的模型對書庫中的行人進行識別。從而規避行人，重新計算最優路徑來到指定目的。

2.2 圖書定位

圖書定位目前主要分為條形碼結合磁條定位和視頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）定位。條形碼對于書籍辨別非常有效，但卻不適于機器人圖書館應用。而RFID除了成本高昂外還存在定位精度的問題。本文設計了兩種圖書定位方法，一種是采用基于計算機視覺的索書號識別定位。一種是對圖書書脊進行識別從而實現定位。

基于計算機視覺的索書號識別，是通過對所有圖書索書號進行取樣，得到索書號圖形庫。對索書號字符，包含數字、字母和特定符號進行分類提取，數字與字母以及字符的識別技術現在已經較為成熟，通過識別出索書號，來精確定位圖書。但是由于索書號是貼于圖書的書脊上的，除了會存在索書號丟失的情況也存在由于圖書較薄而顯示不完整的情況，此時基于索書號進行識別會影響圖書的定位成功率。文獻中利用模式識別方法對圖書書脊進行識別。本文參考其方法，對圖書書脊進行檢測，然后對書脊進行檢測與分類，從而實現定位圖書。

2.3 書架圖書狀態檢測

對于本文設計的巡架機器人，圖書定位除了要滿足對書目的定位外，還需要設計算法來檢測書架圖書狀態，包括空缺位置檢測與亂架圖書檢測。

由于用戶借閱等活動使書架上的圖書出現位置空缺，而巡架機器人需要檢測空缺位置來通過機器臂來移動或插入圖書，使書架圖書保持順序與整潔便于用戶檢索。通過分析書架圖像，空缺圖書位置往往呈現暗色，通過對數據圖像做二值化處理，結合圖像分割技術可以得到空缺圖書位置。對于用戶在檢索圖書時沒有按規定放回原位置的圖書，往往會隨意堆在各個書架上，通過分析書架正面圖像，這些圖書與正規擺放的圖書的區別是橫向的。通過對圖像預處理，并進行邊緣提取，來分析出哪些圖書時橫向存放的，這樣可以一定程度上檢測出亂架圖書。

3 結語

圖書上下架是圖書館工作人員的一項繁重的工作，而采用機器人替代圖書館工作人員對圖書館書架進行巡視，糾正亂架圖書并可以對圖書進行上下架，可以有效的提高工作效率，緩解圖書亂架現象。本文針對圖書館巡架機器人及圖書館書庫與書架狀況，設計了其關鍵算法。通過后續的進一步研究來完善與實現圖書館巡架機器人。

參考文獻

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作者簡介

宋蔓蔓（1987-），女，山東省德州市人。碩士研究生學歷。現為河北金融學院圖書館助理館員。研究方向為圖書館信息化建設。

付正（1990-），女，河北省保定市人。碩士研究生學歷。現為河北金融學院圖書館助教。研究方向為人身保險、保險精算。

作者單位

河北金融學院圖書館 河北省保定市 071051