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针对图书馆乱架及图书上下架工作繁重的问题，提出图书馆巡架机器人设计思想，并阐述了基于计算机视觉的巡架机器人关键算法。
【关键词】巡架机器人；计算机视觉；关键算法
1 引言
图书馆作为图书信息资源中心，直接服务于学习与科研。而随着图书馆馆藏图书种类与数量的日益增加，图书馆日常管理工作越来越繁重，包括对借还书的上下架以及处理乱架图书。不能及时处理乱架图书会影响用户检索图书的及时性。但由于图书馆管理人员的精力有限不能随时的处理乱架图书以及对借还书的上下架。
近年来，国内外研究者陆续将机器人引入到图书馆，来代替繁重的人工。例如首都图书馆北门的自动图书馆和香港科技大学的可自主实现图书自动存取操作的自动图书馆；德国洪堡大学图书馆具采用了具有安全保护以及各种移栽功能的运输车机器人；美国约翰霍普金斯大学研制了面向异地图书存取的应用项目（CAPM），西班牙卡斯捷罗大学提出综合多传感信息的UJI图书存取机器人。为了应对繁重的图书馆人工上下架，本文设计了图书馆巡架机器人关键算法，采用机器人来对图书馆书库书架进行巡视，来进行图书的上下架并一定程度上处理乱架图书。
2 关键算法设计
2.1 室内巡航
实现图书馆巡架机器人的室内巡航，是应用机器人的关键。只有能自助的在图书馆内进行室内巡航而不需要人工干预才能真正意义上体现“巡架”，否则一个不能巡航的机器人在此处是没有意义的。
本文采用文献的方法，利用计算机视觉技术来实现室内巡航。在书库天花板上安装人工路标，这些路标包含当前位置坐标以及所对应的书库与书架信息。机器人通过采集天花板上这些路标图像，并进行图像预处理与识别，来精确定位其在书库中实际位置，并能规划路线移动到指定位置。图书馆书库中并不是只有固定不变的书架，大量的用户活动在书库当中，而仅仅依靠人工路标是会与行人发生碰撞冲突的。所以，机器人需要实现规避行人的算法。本文采用基于计算机视觉的行人识别算法，采用文献中的方法提取Haar特征，并对特征使用Adaboost算法进行训练，然后使用训练后的模型对书库中的行人进行识別。从而规避行人，重新计算最优路径来到指定目的。
2.2 图书定位
图书定位目前主要分为条形码结合磁条定位和视频识别（Radio Frequency Identification，RFID）定位。條形码对于书籍辨别非常有效，但却不适于机器人图书馆应用。而RFID除了成本高昂外还存在定位精度的问题。本文设计了两种图书定位方法，一种是采用基于计算机视觉的索书号识别定位。一种是对图书书脊进行识别从而实现定位。
基于计算机视觉的索书号识别，是通过对所有图书索书号进行取样，得到索书号图形库。对索书号字符，包含数字、字母和特定符号进行分类提取，数字与字母以及字符的识别技术现在已经较为成熟，通过识别出索书号，来精确定位图书。但是由于索书号是贴于图书的书脊上的，除了会存在索书号丢失的情况也存在由于图书较薄而显示不完整的情况，此时基于索书号进行识别会影响图书的定位成功率。文献中利用模式识别方法对图书书脊进行识别。本文参考其方法，对图书书脊进行检测，然后对书脊进行检测与分类，从而实现定位图书。
2.3 书架图书状态检测
对于本文设计的巡架机器人，图书定位除了要满足对书目的定位外，还需要设计算法来检测书架图书状态，包括空缺位置检测与乱架图书检测。
由于用户借阅等活动使书架上的图书出现位置空缺，而巡架机器人需要检测空缺位置来通过机器臂来移动或插入图书，使书架图书保持顺序与整洁便于用户检索。通过分析书架图像，空缺图书位置往往呈现暗色，通过对数据图像做二值化处理，结合图像分割技术可以得到空缺图书位置。对于用户在检索图书时没有按规定放回原位置的图书，往往会随意堆在各个书架上，通过分析书架正面图像，这些图书与正规摆放的图书的区别是横向的。通过对图像预处理，并进行边缘提取，来分析出哪些图书时横向存放的，这样可以一定程度上检测出乱架图书。
3 结语
图书上下架是图书馆工作人员的一项繁重的工作，而采用机器人替代图书馆工作人员对图书馆书架进行巡视，纠正乱架图书并可以对图书进行上下架，可以有效的提高工作效率，缓解图书乱架现象。本文针对图书馆巡架机器人及图书馆书库与书架状况，设计了其关键算法。通过后续的进一步研究来完善与实现图书馆巡架机器人。
参考文献
[1]王展妮，张国亮.图书馆机器人应用研究综述[J].大学图书馆学报，2015， 33（03）：82-87.
[2]王建功，林国余.室内图书运载车的计算机视觉定位定向方法[J].闽江学院学报，2014，35（05）：73-80.
[3]郭烈，王荣本，张明恒等.基于Adaboost算法的行人检测方法[J].计算机工程，2008，34（03）：202-204.
[4]Sun T，Zhou D.Automatic identification technology-Application of two-dimensional code[J].2011：164-168.
[5]Lee D J，Chang Y，Archibald J K，et al.Matching book-spine images for library shelf-reading process automation[C]// IEEE International Conference on Automation Science and Engineering.2008：738-743.
作者简介
宋蔓蔓（1987-），女，山东省德州市人。硕士研究生学历。现为河北金融学院图书馆助理馆员。研究方向为图书馆信息化建设。
付正（1990-），女，河北省保定市人。硕士研究生学历。现为河北金融学院图书馆助教。研究方向为人身保险、保险精算。
作者单位
河北金融学院图书馆 河北省保定市 071051
【关键词】巡架机器人；计算机视觉；关键算法
1 引言
图书馆作为图书信息资源中心，直接服务于学习与科研。而随着图书馆馆藏图书种类与数量的日益增加，图书馆日常管理工作越来越繁重，包括对借还书的上下架以及处理乱架图书。不能及时处理乱架图书会影响用户检索图书的及时性。但由于图书馆管理人员的精力有限不能随时的处理乱架图书以及对借还书的上下架。
近年来，国内外研究者陆续将机器人引入到图书馆，来代替繁重的人工。例如首都图书馆北门的自动图书馆和香港科技大学的可自主实现图书自动存取操作的自动图书馆；德国洪堡大学图书馆具采用了具有安全保护以及各种移栽功能的运输车机器人；美国约翰霍普金斯大学研制了面向异地图书存取的应用项目（CAPM），西班牙卡斯捷罗大学提出综合多传感信息的UJI图书存取机器人。为了应对繁重的图书馆人工上下架，本文设计了图书馆巡架机器人关键算法，采用机器人来对图书馆书库书架进行巡视，来进行图书的上下架并一定程度上处理乱架图书。
2 关键算法设计
2.1 室内巡航
实现图书馆巡架机器人的室内巡航，是应用机器人的关键。只有能自助的在图书馆内进行室内巡航而不需要人工干预才能真正意义上体现“巡架”，否则一个不能巡航的机器人在此处是没有意义的。
本文采用文献的方法，利用计算机视觉技术来实现室内巡航。在书库天花板上安装人工路标，这些路标包含当前位置坐标以及所对应的书库与书架信息。机器人通过采集天花板上这些路标图像，并进行图像预处理与识别，来精确定位其在书库中实际位置，并能规划路线移动到指定位置。图书馆书库中并不是只有固定不变的书架，大量的用户活动在书库当中，而仅仅依靠人工路标是会与行人发生碰撞冲突的。所以，机器人需要实现规避行人的算法。本文采用基于计算机视觉的行人识别算法，采用文献中的方法提取Haar特征，并对特征使用Adaboost算法进行训练，然后使用训练后的模型对书库中的行人进行识別。从而规避行人，重新计算最优路径来到指定目的。
2.2 图书定位
图书定位目前主要分为条形码结合磁条定位和视频识别（Radio Frequency Identification，RFID）定位。條形码对于书籍辨别非常有效，但却不适于机器人图书馆应用。而RFID除了成本高昂外还存在定位精度的问题。本文设计了两种图书定位方法，一种是采用基于计算机视觉的索书号识别定位。一种是对图书书脊进行识别从而实现定位。
基于计算机视觉的索书号识别，是通过对所有图书索书号进行取样，得到索书号图形库。对索书号字符，包含数字、字母和特定符号进行分类提取，数字与字母以及字符的识别技术现在已经较为成熟，通过识别出索书号，来精确定位图书。但是由于索书号是贴于图书的书脊上的，除了会存在索书号丢失的情况也存在由于图书较薄而显示不完整的情况，此时基于索书号进行识别会影响图书的定位成功率。文献中利用模式识别方法对图书书脊进行识别。本文参考其方法，对图书书脊进行检测，然后对书脊进行检测与分类，从而实现定位图书。
2.3 书架图书状态检测
对于本文设计的巡架机器人，图书定位除了要满足对书目的定位外，还需要设计算法来检测书架图书状态，包括空缺位置检测与乱架图书检测。
由于用户借阅等活动使书架上的图书出现位置空缺，而巡架机器人需要检测空缺位置来通过机器臂来移动或插入图书，使书架图书保持顺序与整洁便于用户检索。通过分析书架图像，空缺图书位置往往呈现暗色，通过对数据图像做二值化处理，结合图像分割技术可以得到空缺图书位置。对于用户在检索图书时没有按规定放回原位置的图书，往往会随意堆在各个书架上，通过分析书架正面图像，这些图书与正规摆放的图书的区别是横向的。通过对图像预处理，并进行边缘提取，来分析出哪些图书时横向存放的，这样可以一定程度上检测出乱架图书。
3 结语
图书上下架是图书馆工作人员的一项繁重的工作，而采用机器人替代图书馆工作人员对图书馆书架进行巡视，纠正乱架图书并可以对图书进行上下架，可以有效的提高工作效率，缓解图书乱架现象。本文针对图书馆巡架机器人及图书馆书库与书架状况，设计了其关键算法。通过后续的进一步研究来完善与实现图书馆巡架机器人。
参考文献
[1]王展妮，张国亮.图书馆机器人应用研究综述[J].大学图书馆学报，2015， 33（03）：82-87.
[2]王建功，林国余.室内图书运载车的计算机视觉定位定向方法[J].闽江学院学报，2014，35（05）：73-80.
[3]郭烈，王荣本，张明恒等.基于Adaboost算法的行人检测方法[J].计算机工程，2008，34（03）：202-204.
[4]Sun T，Zhou D.Automatic identification technology-Application of two-dimensional code[J].2011：164-168.
[5]Lee D J，Chang Y，Archibald J K，et al.Matching book-spine images for library shelf-reading process automation[C]// IEEE International Conference on Automation Science and Engineering.2008：738-743.
作者简介
宋蔓蔓（1987-），女，山东省德州市人。硕士研究生学历。现为河北金融学院图书馆助理馆员。研究方向为图书馆信息化建设。
付正（1990-），女，河北省保定市人。硕士研究生学历。现为河北金融学院图书馆助教。研究方向为人身保险、保险精算。
作者单位
河北金融学院图书馆 河北省保定市 071051