[发明专利]地面材质检测方法、装置、电子设备、芯片和存储介质在审
申请号: | 202110830642.4 | 申请日: | 2021-07-22 |
公开(公告)号: | CN113567550A | 公开(公告)日: | 2021-10-29 |
发明(设计)人: | 沈孝通;金伟;秦宝星;程昊天 | 申请(专利权)人: | 上海高仙自动化科技发展有限公司 |
主分类号: | G01N29/04 | 分类号: | G01N29/04;G01N21/84 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 初春 |
地址: | 201203 上海市浦东新区自*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 地面 材质 检测 方法 装置 电子设备 芯片 存储 介质 | ||
1.一种地面材质检测方法,其特征在于,所述方法包括:
基于视觉传感器和超声波传感器采集待清洁区域的图像数据和超声波数据;
将所述图像数据输入预设材质检测模型确定所述待清洁区域的视觉材质评分;
根据所述超声波数据和预设电平确定所述待清洁区域的超声材质评分;
根据所述视觉材质评分和所述超声材质评分确定所述待清洁区域的地面材质。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
使用视觉传感器在至少一个场景类型下采集材质地面图像;
标记所述材质地面图像的目标材质地面;
使用标记后的所述材质地面图像训练预设材质检测模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预设材质检测模型包括至少一个HarDNet Block模块的卷积神经网络模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述图像数据输入预设材质检测模型确定所述待清洁区域的视觉材质评分,包括:
将所述图像数据输入所述预设材质检测模型以获取对应的材质置信度;
确定所述图像数据在所述待清洁区域的对应位置,并将所述材质置信度作为所述待清洁区域内所述位置的视觉材质评分。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述超声波数据和预设电平确定所述待清洁区域的超声材质评分,包括:
获取设置所述超声波传感器的电子设备的运行状态,其中,所述运行状态对应于所述超声波数据的采集时间;
确定所述运行状态为平稳运行时,获取所述超声波数据中满足所述预设电平的超声波帧的数量;
根据所述数量与所述超声波数据中所述超声波帧的帧数的比值确定所述待清洁区域的超声材质评分。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述确定所述运行状态为平稳运行,包括以下至少之一:
所述电子设备的移动距离大于第一阈值距离;
所述电子设备的旋转角度大于第二阈值角度。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据所述超声波数据和预设电平确定所述待清洁区域的超声材质评分之前,还包括:
按照采集时间依次提取所述超声波数据中的超声波帧;
若存在目标超声波帧的取值与相邻的所述超声波帧的取值的差值大于阈值电平,则将所述目标超声波帧从所述超声波数据中剔除。
8.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述根据所述视觉材质评分和所述超声材质评分确定所述待清洁区域的地面材质,包括:
将所述视觉材质评分映射到所述待清洁区域的导航地图的对应位置,并记录所述对应位置的所述视觉材质评分和检测次数;
将所述导航地图内各所述对应位置的视觉材质评分更新为所述记录的所述视觉材质评分的平均值;
将所述视觉材质评分、所述超声材质评分以及所述导航地图的所述视觉材质评分代入预设贝叶斯公式以确定材质评分值,并根据所述材质评分值确定所述待清洁区域的地面材质。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述预设贝叶斯公式包括:
其中,P(X)代表所述视觉材质评分,P(Y)代表所述超声材质评分,P(X|Y)代表所述导航地图的所述视觉材质评分。
10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述将所述视觉材质评分映射到所述待清洁区域的导航地图的对应位置,包括:
使用单应性矩阵将所述视觉材质评分对应的所述图像数据转换到所述导航地图的坐标系;
确定所述图像数据对应的所述待清洁区域在所述导航地图的对应位置;
将所述视觉材质评分与所述导航地图的所述对应位置关联存储。
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