CN113223020B - 一种清扫区域的分区方法、装置及清扫设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种分区方法、装置及清扫设备,通过获取初始分割线,然后对初始分割线进行修正,得到最佳线段,当最佳线段的能够单独分割出封闭区域时,确定最佳线段为精确分割线,最后根据精确分割线,对待分割区域进行分区;清扫设备获取初始分割线,并根据该初始分割线对待分割区域进行修正以得到最佳线段,若该最佳线段能够单独分割出封闭区域即为精确分割线,根据精确分割线执行最终的分区操作,以获取符合用户需求且精度较高的分区结果,为后续的个性化清扫提供了分区信息。
Description
技术领域
本申请涉及扫地机器人技术领域,具体涉及一种清扫区域的分区方法、装置及清扫设备。
背景技术
清扫设备(例如扫地机器人等)作为自动化清洁的设备已经广泛应用于各场景,例如家用等。然热,为了实现针对不同位置,设置不同的清扫参数,例如:阳台容易脏,希望扫地机器人走到阳台时,增大清扫吸力,因此对清扫区域进行分区。
通常用户可以手动编辑的分割线以实现分区,然而由于墙角等位置处堆放的物体会干扰手动编辑的准确性,且用户手动编辑本身也可能不够准确又会导致扫地机器人难以直接使用,从而导致分区工作的难度加大。
发明内容
为了解决上述技术问题,提出了本申请。本申请的实施例提供了一种清扫区域的分区方法、装置及清扫设备,以解决上述清扫区域分区难度大的问题。
根据本申请的一个方面,提供了一种清扫区域的分区方法,包括:获取初始分割线;其中所述初始分割线表示将所述待分割区域分为多个分区的线段;对所述初始分割线进行修正,得到最佳线段,其中所述最佳线段表示与所述初始线段最接近的连续分割线段;当所述最佳线段的能够单独分割出封闭区域时,确定所述最佳线段为精确分割线;以及根据所述精确分割线,对所述待分割区域进行分区。
在一实施例中,所述对所述初始分割线进行修正,得到最佳线段包括:根据所述初始分割线的两个端点,得到所述待分割区域内的第一线段;其中所述第一线段连接所述初始分割线的两个端点;选取所述第一线段上位于所述待分割区域内的像素点作为分割线点;对所述分割线点进行分组,得到多个分割线点组;其中每个所述分割线点组表示包含连续的多个所述分割线点的第二线段;确定每条所述第二线段的分割性质;其中所述分割性质表示所述第二线段能否单独分割出封闭区域;以及选取与所述初始分割线相似度最高的所述第二线段作为最佳线段。
在一实施例中,所述选取所述第一线段上位于所述待分割区域内的像素点作为分割线点包括:获取所述第一线段上每个像素点的周围像素点;以及当所述周围像素点均位于所述待分割区域内时,确定所述第一线段上对应的像素点为分割线点。
在一实施例中,所述分割性质包括封闭性质,所述封闭性质表示所述第二线段能够单独分割出封闭区域;其中,所述确定每条所述第二线段的分割性质包括:改变所述第二线段的像素值;对所述第二线段一侧的所述待分割区域进行填充渲染;以及当所述第二线段另一侧的所述待分割区域未被填充渲染时,确定所述第二线段的分割性质为封闭性质。
在一实施例中,所述分割性质包括开放性质,所述开放性质表示所述第二线段不能单独分割出封闭区域;其中,所述确定每条所述第二线段的分割性质包括:改变所述第二线段的像素值;对所述第二线段一侧的所述待分割区域进行填充渲染;以及当所述第二线段另一侧的所述待分割区域被填充渲染时,确定所述第二线段的分割性质为开放性质。
在一实施例中,所述选取与所述初始分割线相似度最高的所述第二线段作为最佳线段包括:计算每条所述第二线段与所述初始分割线的重合度或距离;以及选取所述重合度最大或所述距离最小对应的所述第二线段作为所述最佳线段。
在一实施例中,所述根据所述初始分割线对所述待分割区域图像进行精确分割,得到包含精确分割线的待分割区域图像包括:当所述最佳线段的分割性质为不能单独分割出封闭区域时,选取所述第二线段中与所述最佳线段匹配的必须线段;其中所述必须线段的分割性质为不能单独分割出封闭区域;以及根据所述最佳线段与所述必须线段,得到所述精确分割线。
在一实施例中,所述选取所述第二线段中与所述最佳线段匹配的必须线段包括:改变所述第二线段中分割性质为不能单独分割出封闭区域的第二线段的像素值;恢复改变像素值的所述第二线段中的单条线段的像素值;对所述最佳线段一侧的所述待分割区域进行填充渲染;以及当所述最佳线段另一侧的所述待分割区域被填充渲染时,确定所述单条线段为所述必须线段。
根据本申请的另一个方面,提供了一种清扫区域的分区装置,包括:获取模块,用于获取初始分割线;其中所述初始分割线表示将所述待分割区域分为多个分区的线段;修正模块,用于对所述初始分割线进行修正,得到最佳线段;其中所述最佳线段表示与所述初始线段最接近的连续分割线段;精分割模块,用于当所述最佳线段的能够单独分割出封闭区域时,确定所述最佳线段为精确分割线;以及分区执行模块,用于根据所述精确分割线,对所述待分割区域进行分区。
根据本申请的另一个方面,提供了一种清扫设备,包括:清扫设备本体;分区控制装置;所述分区控制装置用于执行上述任一所述的清扫区域的分区方法。
本申请提供的清扫区域的分区方法、装置及清扫设备,通过获取初始分割线,然后对初始分割线进行修正,得到最佳线段,当最佳线段的能够单独分割出封闭区域时,确定最佳线段为精确分割线,最后根据精确分割线,对待分割区域进行分区;清扫设备获取初始分割线,并根据该初始分割线对待分割区域进行修正以得到最佳线段,若该最佳线段能够单独分割出封闭区域即为精确分割线,根据精确分割线执行最终的分区操作,以获取符合用户需求且精度较高的分区结果,为后续的个性化清扫提供了分区信息。
附图说明
通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述,本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本申请实施例一起用于解释本申请,并不构成对本申请的限制。在附图中,相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1是本申请一示例性实施例提供的清扫区域的分区方法的流程示意图。
图2是本申请一示例性实施例提供的清扫区域的分割线修正方法的流程示意图。
图3是本申请一示例性实施例提供的分割线点选取方法的流程示意图。
图4是本申请另一示例性实施例提供的分割线点选取方法的流程示意图。
图5是本申请一示例性实施例提供的第二线段的分割性质确定方法的流程示意图。
图6是本申请另一示例性实施例提供的清扫区域的分割线修正方法的流程示意图。
图7是本申请另一示例性实施例提供的清扫区域的分割线修正方法的流程示意图。
图8是本申请一示例性实施例提供的清扫区域的分区装置的结构示意图。
图9是本申请另一示例性实施例提供的清扫区域的分区装置的结构示意图。
图10是本申请一示例性实施例提供的清扫设备的结构图。
具体实施方式
下面,将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然,所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例,而不是本申请的全部实施例,应理解,本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
申请概述
由于不同用户的清扫习惯不同,且清扫设备使用在不同使用环境,从而导致每个清扫设备在不同的使用场景下的清扫需求不同。例如,有的用户家里厨房做饭较多、油渍较多,因此需要对厨房加大清扫力度。然而清扫设备无法区分厨房区域与其他清扫区域的分界线,此时就需要对清扫区域进行分割,以得到多个不同清扫需求的分割区域,以针对不同的清扫需求进行相应的清扫。
若采用用户手动分割,则由于手动操作的精度不高,往往会导致分割精度不高,即很难准确分割,从而导致清扫的结果与预期效果差距较大。
出于解决上述问题,本申请通过先获取预期的分割线,清扫设备基于该分割线进行修正,以得到准确的分割线,并且按照该准确的分割线进行区域划分,以保证后续清扫工作符合用户需求。
本申请提供的清扫区域的分区方法和装置可以分别应用于智能扫地机器人上,通过该清扫区域的分区方法对待清扫区域进行精确分割且能满足用户预期需求。
示例性方法
图1是本申请一示例性实施例提供的清扫区域的分区方法的流程示意图。该清扫区域的分区方法应用于清扫设备端,其中清扫设备与客户端通信连接,如图1所示,该清扫区域的分区方法包括:
步骤100:获取初始分割线;其中初始分割线表示将待分割区域分为多个分区的线段。
清扫设备在首次清扫时,可以扫描整个家里的地形,构建家里的地图,即得到待分割区域图像,并且可以将该待分割区域图像发送至客户端。客户端可以包括手机、平板等用户可以直接于上面操作的电子设备,且客户端与清扫设备的通信连接,用户在客户端上给出其预期的分割线,即初始分割线,清扫设备接收来自客户端的包含该初始分割线的待分割区域图像,并基于该初始分割线进行后续的分割操作,以满足用户的个性化需求。应当理解,本申请中的初始分割线也可以是由清扫设备自行获取,例如检测到有一块区域仅仅透过一个狭窄的开口连接,则可以判断该开口是一个门,依此对清扫区域进行分割,以得到初始分割线。
步骤200:对初始分割线进行修正,得到最佳线段;其中最佳线段表示与初始线段最接近的连续分割线段。
清扫设备在接收到用户指定的初始分割线后,根据该初始分割线对待分割区域图像进行修正,以得到最佳线段。由于用户给出的初始分割线可能不规范,或者因为待分割区域图像较为复杂(例如墙角处放置有杂物等),从而导致用户给出的初始分割线不够准确,此时就需要清扫对初始分割线进行修正或补偿,以得到准确的最佳线段,从而保证后续的分区清扫工作顺利进行。
步骤300:当最佳线段的能够单独分割出封闭区域时,确定最佳线段为精确分割线。
若选取的与初始分割线最接近的最佳线段能够单独分割出封闭区域,即说明该最佳线段可以单独将待分割区域划分为两个区域,则确定该最佳线段为精确分割线,即能够最接近用户预期需求的准确分割线。
步骤400:根据精确分割线,对待分割区域进行分区。
清扫设备根据包含该精确分割线的待分割区域图像对待分割区域进行分区,以得到多个分割区域,并且针对不同的分割区域进行不同的清扫策略。
本申请提供的清扫区域的分区方法、装置及清扫设备,通过获取初始分割线,然后对初始分割线进行修正,得到最佳线段,当最佳线段的能够单独分割出封闭区域时,确定最佳线段为精确分割线,最后根据精确分割线,对待分割区域进行分区;清扫设备获取初始分割线,并根据该初始分割线对待分割区域进行修正以得到最佳线段,若该最佳线段能够单独分割出封闭区域即为精确分割线,根据精确分割线执行最终的分区操作,以获取符合用户需求且精度较高的分区结果,为后续的个性化清扫提供了分区信息。
图2是本申请一示例性实施例提供的清扫区域的分割线修正方法的流程示意图。如图2所示,上述步骤200可以包括:
步骤210:根据初始分割线的两个端点,得到待分割区域内的第一线段;其中第一线段连接初始分割线的两个端点。
通常分割线为一条或多条线段,而线段的位置或方程可以根据两个端点的坐标确定。用户给出的初始分割线有可能为曲线,因此很难直接根据初始分割线得到精确分割线,此时可以根据初始分割线的两个端点确定一条线段,即以该两个端点为端点的第一线段,并以第一线段作为用户预期的目标分割线进行修正和补偿。
步骤220:选取第一线段上位于待分割区域内的像素点作为分割线点。
由于第一线段是根据初始分割线的两个端点确定,而初始分割线有可能不准确或存在误差,依据初始分割线的端点得到的第一线段也有可能不准确,甚至有可能存在部分位于待分割区域外。此时可以选取第一线段上位于待分割区域内的像素点作为分割线点,即将待分割区域外的像素点删除,并且从像素的角度去确定分割线,从而可以尽量提供分割精度。
步骤230:对分割线点进行分组,得到多个分割线点组;其中每个分割线点组表示包含连续的多个分割线点的第二线段。
由于分割线可能是不连续的多条线段,而单条分割线则应该是连续的线段(即包括多个连续的像素点)。此时,可以对分割线点进行分组,以得到多个分割线点组,其中每个分割线点组内的分割线点为连续的像素点,即每个分割线点组为一条连续线段(第二线段)的像素点的集合。
步骤240:确定每条第二线段的分割性质;其中分割性质表示第二线段能否单独分割出封闭区域。
在得到第二线段后,确定每条第二线段的分割性质,即确定每条第二线段能否单独分割出封闭区域,也就是说,确定每条第二线段是否能够在待分割区域内单独围成一个封闭区域。
步骤250:选取与初始分割线相似度最高的第二线段作为最佳线段。
在得到第二线段后,选取第二线段中与初始分割线相似度最高的第二线段作为最佳线段,即与初始分割线最接近的第二线段。其中选取的第二线段可以是一条,也可以是多条(例如预设一个相似度阈值,选取相似度大于该相似度阈值的第二线段)。通过选取与初始分割线最接近的第二线段,以获取最有可能反映出用户预期需求的分割线段。
在一实施例中,步骤250的具体实现方式可以是:计算每条第二线段与初始分割线的重合度或距离,并选取重合度最大或距离最小对应的第二线段作为最佳线段。
图3是本申请一示例性实施例提供的分割线点选取方法的流程示意图。如图3所示,上述步骤220可以包括:
步骤221:获取第一线段上每个像素点的周围像素点。
针对第一线段上的单个像素点,获取该单个像素点的周围像素点,例如该单个像素点的上、下、左、右、左上、右上、右下、左下等八个周围像素点,以确定该单个像素点的属性。
步骤222:当周围像素点均位于待分割区域内时,确定第一线段上对应的像素点为分割线点。
当该单个像素点的周围像素点均位于待分割区域内时,即说明位于周围像素点中间的该单个像素点也必然位于待分割区域内,此时可以确定该单个像素点为分割线点。当该单个像素点不在待分割区域内,则可以排除该单个像素点。当该单个像素点在待分割区域内,且该单个像素点的周围像素点中存在部分或全部位于待分割区域外,则该单个像素点为临界点,在上述实施例中,对分割线点进行分组时,可以将每个分割线点组中像素点两端的临界点作为该分割线点组对应的第二线段的端点。依此方式可以确定第一线段上每个像素点的属性。
图4是本申请另一示例性实施例提供的分割线点选取方法的流程示意图。如图4所示,上述步骤220可以包括:
步骤223:判断是否存在下一个像素点;若是,则转步骤224,否则结束。
判断第一线段上是否还存在下一个像素点,即判断第一线段上的像素点是否都已经确定完属性,若还存在没有确定属性的像素点,则对该像素点进行确定。
步骤224:判断该像素点是否在待分割区域内;若是,则转步骤225,否则转步骤223。
当该像素点不在待分割区域内时,则可以排除该像素点。
步骤225:判断该像素点的周围像素点是否均在待分割区域内;若是,则转步骤226,否则转步骤227。
当该像素点的周围像素点(例如上述八个周围像素点)均在待分割区域内时,确定该像素点为分割线点。
步骤226:确定该像素点为分割线点。
步骤227:确定该像素点为临界点。
图5是本申请一示例性实施例提供的第二线段的分割性质确定方法的流程示意图。分割性质包括封闭性质和开放性质,封闭性质表示第二线段能够单独分割出封闭区域,开放性质表示第二线段不能单独分割出封闭区域;如图5所示,上述步骤240可以包括:
步骤241:改变第二线段的像素值。
通过改变第二线段的像素值,使得第二线段上的像素点的像素值与待分割区域内其他像素点的像素值不同,即构建一条隔断第二线段两侧的分隔线。
步骤242:对第二线段一侧的待分割区域进行填充渲染。
对第二线段一侧的待分割区域进行填充渲染,利用填充渲染可以将像素值相同或相似的像素点都渲染,而渲染至第二线段时,由于第二线段上像素点的像素值与其他像素点的像素值不同或差距较大,则无法对对第二线段上的像素点进行渲染。
步骤243:当第二线段另一侧的待分割区域未被填充渲染时,确定第二线段的分割性质为封闭性质。
若第二线段另一侧的待分割区域未被填充渲染,即说明渲染过程无法绕过第二线段到达第二线段的另一侧,则说明第二线段可以单独分割出封闭区域,即第二线段的分割性质为封闭性质。
在一实施例中,如图5所示,上述步骤240还可以包括:
步骤244:当第二线段另一侧的待分割区域被填充渲染时,确定第二线段的分割性质为开放性质。
若第二线段另一侧的待分割区域被填充渲染,即说明渲染过程可以绕过第二线段到达第二线段的另一侧,则说明第二线段可以不能单独分割出封闭区域,即第二线段的分割性质为开放性质。
图6是本申请另一示例性实施例提供的清扫区域的分割线修正方法的流程示意图。如图6所示,上述步骤200还可以包括:
步骤260:当最佳线段的分割性质为不能单独分割出封闭区域时,选取第二线段中与最佳线段匹配的必须线段;其中必须线段的分割性质为不能单独分割出封闭区域。
当最佳线段的分割性质为不能单独分割出封闭区域,即最佳线段的分割性质为开放性质时,说明最佳线段不能单独形成一个分割方案的分割线。此时,可以选取分割性质为开放性质的第二线段中与最佳线段配合构成一个分割方案的必须线段,即最佳线段需要形成一个分割线必不可少的第二线段组合。
步骤270:根据最佳线段与必须线段,得到精确分割线。
在得到了必须线段之后,组合最佳线段和必须线段,即得到可以组合分割出封闭区域的分割线,该分割线即为精确分割线。
图7是本申请另一示例性实施例提供的清扫区域的分割线修正方法的流程示意图。如图7所示,上述步骤260可以包括:
步骤261:改变第二线段中分割性质为不能单独分割出封闭区域的第二线段的像素值。
将所有分割性质为不能单独分割出封闭区域的第二线段(即开放性质的第二线段,包括最佳线段)的像素值改变为与带分割区域的像素值不同的像素值,以区分第二线段上的像素点与其他像素点,从而形成一个由开放性质的第二线段构成的分隔线。
步骤262:恢复改变像素值的第二线段中的单条线段的像素值。
单次恢复上述第二线段中的单条线段的像素值,即每次将改变了像素值的第二线段中的一条线段的像素值恢复至与带分割区域内其他像素点的像素值相同或相似,以判断该条线段是否为必须线段。
步骤263:对最佳线段一侧的待分割区域进行填充渲染。
以最佳线段和所有改变了像素值的第二线段为分隔线,对最佳线段一侧的带分割区域进行填充渲染,利用填充渲染可以将像素值相同或相似的像素点都渲染,而渲染至最佳线段和改变了像素值的第二线段时,由于最佳线段和改变了像素值的第二线段上像素点的像素值与其他像素点的像素值不同或差距较大,则无法对对最佳线段和改变了像素值的第二线段上的像素点进行渲染。
步骤264:当最佳线段另一侧的待分割区域被填充渲染时,确定该单条线段为必须线段。
若最佳线段另一侧的待分割区域被填充渲染,即说明渲染过程可以绕过最佳线段到达最佳线段的另一侧,则说明缺少恢复了像素值的第二线段不能分割出封闭区域,即该恢复了像素值的第二线段为必须线段;否则,该恢复了像素值的第二线段不是必须线段。
示例性装置
图8是本申请一示例性实施例提供的清扫区域的分区装置的结构示意图。该清扫区域的分区装置80应用于清扫设备端,如图8所示,该清扫区域的分区装置80包括:获取模块81,用于获取初始分割线;其中初始分割线表示将待分割区域分为多个分区的线段;修正模块82,用于对初始分割线进行修正,得到最佳线段;其中最佳线段表示与初始线段最接近的连续分割线段;精分割模块83,用于当最佳线段的能够单独分割出封闭区域时,确定最佳线段为精确分割线;以及分区执行模块84,用于根据精确分割线,对待分割区域进行分区。
本申请提供的清扫区域的分区装置,通过获取模块81获取初始分割线,然后修正模块82对初始分割线进行修正,得到最佳线段,当最佳线段的能够单独分割出封闭区域时,精分割模块83确定最佳线段为精确分割线,最后分区执行模块84根据精确分割线,对待分割区域进行分区;清扫设备获取初始分割线,并根据该初始分割线对待分割区域进行修正以得到最佳线段,若该最佳线段能够单独分割出封闭区域即为精确分割线,根据精确分割线执行最终的分区操作,以获取符合用户需求且精度较高的分区结果,为后续的个性化清扫提供了分区信息。
图9是本申请另一示例性实施例提供的清扫区域的分区装置的结构示意图。如图9所示,上述修正模块82可以包括:第一线段获取单元821,用于根据初始分割线的两个端点,得到待分割区域内的第一线段,其中第一线段连接初始分割线的两个端点;分割线点获取单元822,用于选取第一线段上位于待分割区域内的像素点作为分割线点;分组单元823,用于对分割线点进行分组,得到多个分割线点组,其中每个分割线点组表示包含连续的多个分割线点的第二线段;分割性质确认单元824,用于确定每条第二线段的分割性质,其中分割性质表示第二线段能否单独分割出封闭区域;最佳线段选取单元825,用于选取与初始分割线相似度最高的第二线段作为最佳线段。
在一实施例中,最佳线段选取单元825可以进一步配置为:计算每条第二线段与初始分割线的重合度或距离,并选取重合度最大或距离最小对应的第二线段作为最佳线段。
在一实施例中,分割线点获取单元822可以进一步配置为:获取第一线段上每个像素点的周围像素点,且当周围像素点均位于待分割区域内时,确定第一线段上对应的像素点为分割线点。
在一实施例中,分割线点获取单元822可以进一步配置为:判断是否存在下一个像素点;若否则结束,若是,则判断该像素点是否在待分割区域内;若否则判断下一个像素点,若是则判断该像素点的周围像素点是否均在待分割区域内;若是则确定该像素点为分割线点,若否则确定该像素点为临界点。
在一实施例中,分割性质确认单元824可以进一步配置为:改变第二线段的像素值;对第二线段一侧的待分割区域进行填充渲染;当第二线段另一侧的待分割区域未被填充渲染时,确定第二线段的分割性质为封闭性质;当第二线段另一侧的待分割区域被填充渲染时,确定第二线段的分割性质为开放性质。
在一实施例中,如图9所示,上述修正模块82还可以包括:必须线段选取单元826,用于当最佳线段的分割性质为不能单独分割出封闭区域时,选取第二线段中与最佳线段匹配的必须线段,其中必须线段的分割性质为不能单独分割出封闭区域。对应的,修正模块82可以进一步配置为:根据最佳线段与必须线段,得到精确分割线。
在一实施例中,必须线段选取单元826可以进一步配置为:改变第二线段中分割性质为不能单独分割出封闭区域的第二线段的像素值;恢复改变像素值的第二线段中的单条线段的像素值;对最佳线段一侧的待分割区域进行填充渲染;当最佳线段另一侧的待分割区域被填充渲染时,确定单条线段为必须线段。
本申请还提供了一种清扫设备,包括:清扫设备本体;分区控制装置;分区控制装置用于执行上述任一的清扫区域的分区方法。
本申请提供的清扫设备,通过获取初始分割线,然后对初始分割线进行修正,得到最佳线段,当最佳线段的能够单独分割出封闭区域时,确定最佳线段为精确分割线,最后根据精确分割线,对待分割区域进行分区;清扫设备获取初始分割线,并根据该初始分割线对待分割区域进行修正以得到最佳线段,若该最佳线段能够单独分割出封闭区域即为精确分割线,根据精确分割线执行最终的分区操作,以获取符合用户需求且精度较高的分区结果,为后续的个性化清扫提供了分区信息。
示例性清扫设备
下面,参考图10来描述根据本申请实施例的清扫设备。该清扫设备可以包括第一设备和第二设备中的任一个或两者、或与它们独立的单机设备,该单机设备可以与第一设备和第二设备进行通信,以从它们接收所采集到的输入信号。
图10图示了根据本申请实施例的清扫设备的框图。
如图10所示,清扫设备10包括一个或多个处理器11和存储器12。
处理器11可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元,并且可以清扫设备10中的其他组件以执行期望的功能。
存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品,所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质,例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令,处理器11可以运行所述程序指令,以实现上文所述的本申请的各个实施例的清扫区域的分区方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。
在一个示例中,清扫设备10还可以包括:输入装置13和输出装置14,这些组件通过总线***和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
在该电子设备是单机设备时,该输入装置13可以是通信网络连接器,用于从第一设备和第二设备接收所采集的输入信号。
此外,该输入设备13还可以包括例如键盘、鼠标等等。
该输出装置14可以向外部输出各种信息,包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出设备14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
当然,为了简化,图10中仅示出了清扫设备10中与本申请有关的组件中的一些,省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外,根据具体应用情况,清扫设备10还可以包括任何其他适当的组件。
示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质
除了上述方法和设备以外,本申请的实施例还可以是计算机程序产品,其包括计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的清扫区域的分区方法中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言,诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言,诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外,本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的清扫区域的分区方法中的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理,但是,需要指出的是,在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制,不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外,上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用,而非限制,上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
本申请中涉及的器件、装置、设备、***的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的,可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、***。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇,指“包括但不限于”,且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”,且可与其互换使用,除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”,且可与其互换使用。
还需要指出的是,在本申请的装置、设备和方法中,各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的,并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此,本申请不意图被限制到在此示出的方面,而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外,此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例,但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。
Claims (5)
1.一种清扫区域的分区方法,其特征在于,包括:
获取初始分割线;其中所述初始分割线表示将待分割区域分为多个分区的线段;
对所述初始分割线进行修正,得到最佳线段;其中所述最佳线段表示与初始线段最接近的连续分割线段;
当所述最佳线段的能够单独分割出封闭区域时,确定所述最佳线段为精确分割线;以及
根据所述精确分割线,对所述待分割区域进行分区;
所述对所述初始分割线进行修正,得到最佳线段包括:
根据所述初始分割线的两个端点,得到所述待分割区域内的第一线段;其中所述第一线段连接所述初始分割线的两个端点;
选取所述第一线段上位于所述待分割区域内的像素点作为分割线点;
对所述分割线点进行分组,得到多个分割线点组;其中每个所述分割线点组表示包含连续的多个所述分割线点的第二线段;
确定每条所述第二线段的分割性质;其中所述分割性质表示所述第二线段能否单独分割出封闭区域;以及
选取与所述初始分割线相似度最高的所述第二线段作为最佳线段;
所述选取所述第一线段上位于所述待分割区域内的像素点作为分割线点包括:
获取所述第一线段上每个像素点的周围像素点;以及
当所述周围像素点均位于所述待分割区域内时,确定所述第一线段上对应的像素点为分割线点;
所述分割性质包括封闭性质,所述封闭性质表示所述第二线段能够单独分割出封闭区域;其中,所述确定每条所述第二线段的分割性质包括:
改变所述第二线段的像素值;
对所述第二线段一侧的所述待分割区域进行填充渲染;以及
当所述第二线段另一侧的所述待分割区域未被填充渲染时,确定所述第二线段的分割性质为封闭性质;
所述分割性质包括开放性质,所述开放性质表示所述第二线段不能单独分割出封闭区域;其中,所述确定每条所述第二线段的分割性质包括:
改变所述第二线段的像素值;
对所述第二线段一侧的所述待分割区域进行填充渲染;以及
当所述第二线段另一侧的所述待分割区域被填充渲染时,确定所述第二线段的分割性质为开放性质;
所述选取与所述初始分割线相似度最高的所述第二线段作为最佳线段包括:
计算每条所述第二线段与所述初始分割线的重合度或距离;以及
选取所述重合度最大或所述距离最小对应的所述第二线段作为所述最佳线段。
2.根据权利要求1所述的分区方法,其特征在于,所述根据所述初始分割线对待分割区域的图像进行精确分割,得到包含精确分割线的待分割区域图像包括:
当所述最佳线段的分割性质为不能单独分割出封闭区域时,选取所述第二线段中与所述最佳线段匹配的必须线段;其中所述必须线段的分割性质为不能单独分割出封闭区域;以及
根据所述最佳线段与所述必须线段,得到所述精确分割线。
3.根据权利要求2所述的分区方法,其特征在于,所述选取所述第二线段中与所述最佳线段匹配的必须线段包括:
改变所述第二线段中分割性质为不能单独分割出封闭区域的第二线段的像素值;
恢复改变像素值的所述第二线段中的单条线段的像素值;
对所述最佳线段一侧的所述待分割区域进行填充渲染;以及
当所述最佳线段另一侧的所述待分割区域被填充渲染时,确定所述单条线段为所述必须线段。
4.一种清扫区域的分区装置,用于执行上述权利要求1-3任一所述的清扫区域的分区方法,应用于清扫设备端,其中所述清扫设备与客户端通信连接,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取初始分割线;其中所述初始分割线表示将待分割区域分为多个分区的线段;
修正模块,用于对所述初始分割线进行修正,得到最佳线段;其中所述最佳线段表示与初始线段最接近的连续分割线段;
精分割模块,用于当所述最佳线段的能够单独分割出封闭区域时,确定所述最佳线段为精确分割线;以及
分区执行模块,用于根据所述精确分割线,对所述待分割区域进行分区。
5.一种清扫设备,其特征在于,包括:
清扫设备本体;
分区控制装置;
所述分区控制装置用于执行上述权利要求1-3任一所述的清扫区域的分区方法。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107886515A (zh) * | 2017-11-10 | 2018-04-06 | 清华大学 | 图像分割方法及装置 |
CN111091572A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-01 | 上海众源网络有限公司 | 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111445486A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-07-24 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN111857127A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-10-30 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种机器人沿边行走的清洁分区规划方法、芯片及机器人 |
CN111897334A (zh) * | 2020-08-02 | 2020-11-06 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种基于边界的机器人区域划分方法、芯片及机器人 |
CN112053360A (zh) * | 2020-10-10 | 2020-12-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质 |
JP2021039698A (ja) * | 2019-09-05 | 2021-03-11 | ブラザー工業株式会社 | 画像処理装置、方法、および、コンピュータプログラム |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10509954B2 (en) * | 2016-02-10 | 2019-12-17 | Intel Corporation | Method and system of image segmentation refinement for image processing |
US10813614B2 (en) * | 2017-05-24 | 2020-10-27 | Perkinelmer Health Sciences, Inc. | Systems and methods for automated analysis of heterotopic ossification in 3D images |
-
2021
- 2021-05-21 CN CN202110564053.6A patent/CN113223020B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107886515A (zh) * | 2017-11-10 | 2018-04-06 | 清华大学 | 图像分割方法及装置 |
JP2021039698A (ja) * | 2019-09-05 | 2021-03-11 | ブラザー工業株式会社 | 画像処理装置、方法、および、コンピュータプログラム |
CN111091572A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-01 | 上海众源网络有限公司 | 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111445486A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-07-24 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN111857127A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-10-30 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种机器人沿边行走的清洁分区规划方法、芯片及机器人 |
CN111897334A (zh) * | 2020-08-02 | 2020-11-06 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种基于边界的机器人区域划分方法、芯片及机器人 |
CN112053360A (zh) * | 2020-10-10 | 2020-12-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质 |
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