[发明专利]基于云端服务器的水面垃圾自动清理方法与系统

权利要求书

1.一种基于云端服务器的水面垃圾自动清理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：接收用户基于地图数据选择的待清理水域区域；

步骤2：基于待清理水域地图的颜色特征，提取所述待清理水域的边界坐标，并发送至云端服务器；

步骤3：判断所述水域是否为首次清理，并向用户终端反馈判断结果，若是，则基于所述水域边界坐标确定待清理区域并规划清理路径；若否，则基于云端服务器存储的历史垃圾清理数据，采用机器学习的方法规划清理路径；

步骤4：垃圾清理船根据所述清理路径进行清理，实时记录垃圾清理数据并发送至云端服务器；

所述步骤3具体步骤包括：

步骤3.1：根据所述待清理水域的边界坐标和云端服务器存储的历史垃圾清理数据，判断是否是首次清理；若是，则计算待清理区域，将待清理区域进行节点化，基于遍历式清理的原则规划清理路径；若不是首次清理，执行下一步；

步骤3.2：从云端调取该水域垃圾分布信息，对历史垃圾分布数量较多的点进行优先清理，并实时记录此次各节点垃圾收集数量，对云端信息进行更新；

步骤3.3：多次清理垃圾分布信息后，利用蚂蚁算法路径规划得出一条遍及垃圾聚集区的最短路径，并作为长期的清理路径；

步骤3.4：考虑到季节风向变化会影响水面垃圾分布情况，每个月应重新收集数据重新规划路径，保证信息的时效性。

2.如权利要求1所述的一种基于云端服务器的水面垃圾自动清理方法，其特征在于，所述垃圾清理数据包括每个垃圾清理点的垃圾清理位置、时间和垃圾数量。

3.如权利要求1所述的一种基于云端服务器的水面垃圾自动清理方法，其特征在于，所述基于所述水域边界坐标确定待清理区域并规划清理路径具体包括：

将所述水域边界向内部缩进设定距离得到内边界，水域边界和内边界之间的区域即待清理区域，将待清理区域进行节点化；基于遍历式清理的原则规划清理路径。

4.如权利要求1所述的一种基于云端服务器的水面垃圾自动清理方法，其特征在于，所述基于云端服务器存储的历史垃圾清理数据，采用机器学习的方法规划清理路径具体包括：

根据历史垃圾清理数据，获取该水域中的垃圾清理点，基于垃圾数量超过预设阈值的点，根据蚂蚁算法进行路径规划得出一条遍及垃圾聚集区的最短路径并进行存储。

5.基于如权利要求1所述的一种基于云端服务器的水面垃圾自动清理方法的系统，其特征在于，包括：

用户终端，接收用户基于地图数据选择的待清理水域区域；提取所述待清理水域的边界坐标，并发送至云端；接收云端反馈的所述水域是否首次清理的判断结果，若判断结果为是，则基于所述水域边界坐标确定待清理区域并规划清理路径；若判断结果为否，则将所述水域对应的历史清理数据发送至所述用户终端，基于机器学习，根据所述历史清理数据规划清理路径；以及将所述清理路径发送至垃圾清理船；

云端服务器，用于接收垃圾清理船发送的垃圾清理数据，以及接收用户终端发送的水域边界坐标，根据所述水域边界坐标和存储的历史清理数据，判断所述水域是否为首次清理，并向所述用户终端反馈判断结果；

垃圾清理船，接收清理规划路径，根据所述规划路径对进行清理，实时记录垃圾清理数据并发送至云端服务器。

6.如权利要求5所述的一种基于云端服务器的水面垃圾自动清理方法的系统，其特征在于，所述系统还包括基站收集船，用于垃圾清理船在垃圾舱溢满后倾倒垃圾。

7.一种用户终端，执行如权利要求1所述的一种基于云端服务器的水面垃圾自动清理方法，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现：

接收用户基于地图数据选择的待清理水域区域；

提取所述待清理水域的边界坐标，并发送至云端服务器；

接收云端服务器反馈的所述水域是否首次清理的判断结果，

若判断结果为是，则基于所述水域边界坐标确定待清理区域并规划清理路径；若判断结果为否，则基于云端服务器存储的历史垃圾清理数据，采用机器学习的方法规划清理路径；将规划的清理路径发送至垃圾清理船。

8.一种云端服务器，执行如权利要求1所述的一种基于云端服务器的水面垃圾自动清理方法，其特征在于，

接收用户终端发送的待清理水域区域的边界坐标；

根据所述边界坐标和云端服务器存储的历史垃圾清理数据，判断是否是首次清理，并将结果反馈至所述用户终端。