[發明專利]掃地機器人的控制方法和系統

有效

• 申請號: 201810942531.0
• 申請日: 2018-08-17
• 公開（公告）號: CN110837829B
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發明（設計）人: 連園園;秦萍;陳浩廣;趙慧子
• 申請（專利權）人: 珠海格力電器股份有限公司
• 主分類號: G06V20/62
• 分類號: G06V20/62;G06V30/19;G06V10/82;G06F16/583;A47L11/24;A47L11/40
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡;董文倩

1.一種掃地機器人的控制方法，其特征在于，包括：

獲取房間的門牌標識圖片；

利用識別模型對所述門牌標識圖片進行分析，得到所述房間的標識信息，其中，所述房間的標識信息包括：門牌字符串信息和清潔信息，所述識別模型是使用多組數據通過機器學習訓練出的，所述多組數據中的每組數據均包括：房間的門牌標識圖片和所述門牌標識圖片中每個像素點的字符類別的標簽矩陣；

將所述房間的標識信息與住宿管理數據庫中存儲的信息進行匹配，確定所述房間是否需要清潔；

在確定所述房間需要清潔的情況下，控制掃地機器人對所述房間進行打掃；

其中，將所述房間的標識信息與住宿管理數據庫中存儲的信息進行匹配，確定所述房間是否需要清潔包括：

獲取所述住宿管理數據庫中所述門牌字符串信息對應的住宿信息；

判斷所述住宿信息是否為已住宿，且所述清潔信息是否為需要清潔；

如果所述住宿信息是已住宿，且所述清潔信息是需要清潔，則確定所述房間需要清潔。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，利用識別模型對所述門牌標識圖片進行分析，得到所述房間的標識信息，包括：

對所述門牌標識圖片進行緊致化處理，得到處理后的門牌標識圖片；

利用所述識別模型對所述處理后的門牌標識圖片進行分析，得到所述處理后的門牌標識圖片的標簽得分矩陣；

對所述處理后的門牌標識圖片的標簽得分矩陣進行分析，得到所述房間的標識信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述處理后的門牌標識圖片包括：門牌圖片和清潔標志圖片，其中，對所述處理后的門牌標識圖片的標簽得分矩陣進行分析，得到所述房間的標識信息，包括：

對所述門牌圖片的標簽得分矩陣進行分析，得到所述門牌字符串信息；

對所述清潔標志圖片的標簽得分矩陣進行分析，得到所述清潔信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述多組數據；

使用深度學習框架，建立初始模型；

利用所述多組數據對所述初始模型進行訓練，得到所述識別模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，獲取所述多組數據，包括：

獲取不同場景下的門牌標識圖片；

對所述不同場景下的門牌標識圖片進行緊致化處理，得到多個樣本圖片；

設置所述多個樣本圖像對應的標簽矩陣，得到所述多組數據。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，利用所述多組數據對所述初始模型進行訓練，得到所述識別模型，包括：

利用所述多組數據，通過反向傳播算法和梯度下降算法對所述初始模型進行訓練；

獲取訓練好的模型的損失函數值；

判斷所述損失函數值是否滿足預設條件；

如果所述損失函數不滿足所述預設條件，則繼續對所述初始模型進行訓練，直至所述損失函數滿足所述預設條件；

如果所述損失函數滿足所述預設條件，則確定所述訓練好的模型為所述識別模型。

7.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，對所述處理后的門牌標識圖片的標簽得分矩陣進行分析，得到所述房間的標識信息，包括：

獲取所述處理后的門牌標識圖片中的字符圖像塊；

基于所述標簽得分矩陣，判斷所述字符圖像塊中包含的字符串是否完整；

如果所述字符圖像塊中包含的字符串完整，則獲取所述字符圖像塊中包含的字符，得到所述房間的標識信息。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，如果所述字符圖像塊中包含的字符串不完整，所述方法還包括：

對所述字符圖像塊進行精細化分析；

利用聯合投票方法對分析后的字符圖像塊進行處理，確定所述字符圖像塊中包含的字符串；

獲取所述字符圖像塊中包含的字符串，得到所述房間的標識信息。