CN116091607A - 辅助用户寻找物体的方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种辅助用户寻找物体的方法、装置、设备及可读存储介质。本方案中,获取自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,采集的工作区域的环境图像;基于工作区域的环境图像,检测目标物体;在检测到目标物体之后,基于工作区域的环境图像,生成目标物体的自然语言描述信息,根据目标物体的自然语言描述信息生成提示信息,并将提示信息提供给用户,以使用户基于提示信息找到目标物体。由于目标物体的自然语言描述信息包括用于指示目标物体的属性特征的属性描述信息以及用于指示目标物体所处的功能区域的位置描述信息,因此,基于目标物体的自然语言描述信息生成的提示信息精确详细,能够辅助用户快速寻找物体。
Description
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域,更具体的说,是涉及一种辅助用户寻找物体的方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
随着人工智能技术的发展,自主移动设备也趋向于智能化。自主移动设备是指在设定工作区域内自主执行预设任务的智能设备,目前自主移动设备通常包括但不限于清洁机器人(例如智能扫地机、智能擦地机、擦窗机器人)、陪伴型移动机器人(例如智能电子宠物、保姆机器人)、服务型移动机器人(例如酒店、旅馆、会晤场所的接待机器人)、工业巡检智能设备(例如电力巡检机器人、智能叉车等)、安防机器人(例如家用或商用智能警卫机器人)等。
自主移动设备的真实工作环境复杂,用户感兴趣的物体可能存在工作区域中的任意位置,用户自己不好寻找,但对于自主移动设备而言,在自主移动和工作过程中,可以有效发现。
因此,如何提供一种辅助用户寻找物体的方法,以使自主移动设备可以辅助用户快速寻找物体,成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
鉴于上述问题,本申请提出了一种辅助用户寻找物体的方法、装置、设备及可读存储介质。具体方案如下:
一种辅助用户寻找物体的方法,所述方法包括:
获取自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,采集的所述工作区域的环境图像;
基于所述工作区域的环境图像,检测目标物体;
在检测到所述目标物体之后,基于所述工作区域的环境图像,生成所述目标物体的自然语言描述信息,所述目标物体的自然语言描述信息包括所述目标物体的属性描述信息以及所述目标物体的位置描述信息;所述目标物体的属性描述信息用于指示所述目标物体的属性特征,所述目标物体的位置描述信息用于指示所述目标物体所处的功能区域,以及所述目标物体与所述功能区域中其他物体之间的位置关系;
根据所述目标物体的自然语言描述信息生成提示信息,并将所述提示信息提供给用户,以使所述用户基于所述提示信息找到所述目标物体。
可选地,所述基于所述工作区域的环境图像,生成所述目标物体的自然语言描述信息,包括:
从所述工作区域的环境图像中,确定所述目标物体相关的环境图像;
基于所述工作区域的环境图像,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图;
基于所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,生成所述目标物体的自然语言描述信息。
可选地,所述基于所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,生成所述目标物体的自然语言描述信息,包括:
将所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,输入自然语言描述模型,所述自然语言描述模型输出所述目标物体的自然语言描述信息。
可选地,基于所述工作区域的环境图像,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,包括:
基于所述工作区域的环境图像,生成所述工作区域的目标物体地图;
获取所述自主移动设备预先构建的所述工作区域的分区地图和物体描述辅助地图,所述工作区域的分区地图用于指示所述工作区域中包含的功能区域,所述物体描述辅助地图用于指示所述工作区域中包含的其他物体;
基于所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
可选地,所述基于所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,包括:
将所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定为生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
可选地,所述基于所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,包括:
基于所述工作区域的目标物体地图以及所述工作区域的分区地图,确定所述目标物体所在的目标功能区域;
确定所述工作区域的目标物体地图中对应所述目标功能区域的部分、所述工作区域的分区地图中对应所述目标功能区域的部分和所述物体描述辅助地图中对应所述目标功能区域的部分;
对所述工作区域的目标物体地图中对应所述目标功能区域的部分、所述工作区域的分区地图中对应所述目标功能区域的部分和所述物体描述辅助地图中对应所述目标功能区域的部分进行预处理,得到预处理后的地图;
将所述预处理后的地图,确定为生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
可选地,所述物体描述辅助地图包括所述工作区域的地面材质地图、所述工作区域的家具家电地图以及所述工作区域的常见物品地图的任意一种或多种;
所述工作区域的地面材质地图用于指示所述工作区域中各个位置的地面材质信息;所述工作区域的家具家电地图用于指示所述工作区域中各个位置的家具家电信息;所述工作区域的常见物品地图用于指示所述工作区域中各个位置的常见物品信息。
一种辅助用户寻找物体的装置,所述装置包括:
获取单元,用于获取自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,采集的所述工作区域的环境图像;
检测单元,用于基于所述工作区域的环境图像,检测目标物体;
自然语言描述信息生成单元,用于在检测到所述目标物体之后,基于所述工作区域的环境图像,生成所述目标物体的自然语言描述信息,所述目标物体的自然语言描述信息包括所述目标物体的属性描述信息以及所述目标物体的位置描述信息;所述目标物体的属性描述信息用于指示所述目标物体的属性特征,所述目标物体的位置描述信息用于指示所述目标物体所处的功能区域,以及所述目标物体与所述功能区域中其他物体之间的位置关系;
提示单元,用于根据所述目标物体的自然语言描述信息生成提示信息,并将所述提示信息提供给用户,以使所述用户基于所述提示信息找到所述目标物体。
可选地,所述自然语言描述信息生成单元,包括:
环境图像确定单元,用于从所述工作区域的环境图像中,确定所述目标物体相关的环境图像;
地图确定单元,用于基于所述工作区域的环境图像,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图;
描述信息生成单元,用于基于所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,生成所述目标物体的自然语言描述信息。
可选地,所述描述信息生成单元,具体用于:
将所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,输入自然语言描述模型,所述自然语言描述模型输出所述目标物体的自然语言描述信息。
可选地,所述地图确定单元,包括:
目标物体地图生成单元,用于基于所述工作区域的环境图像,生成所述工作区域的目标物体地图;
地图获取单元,用于获取所述自主移动设备预先构建的所述工作区域的分区地图和物体描述辅助地图,所述工作区域的分区地图用于指示所述工作区域中包含的功能区域,所述物体描述辅助地图用于指示所述工作区域中包含的其他物体;
生成自然语言描述信息所需地图确定单元,用于基于所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
可选地,所述生成自然语言描述信息所需地图确定单元,具体用于:
将所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定为生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
可选地,所述生成自然语言描述信息所需地图确定单元,包括:
目标功能区域确定单元,用于基于所述工作区域的目标物体地图以及所述工作区域的分区地图,确定所述目标物体所在的目标功能区域;
目标功能区域地图确定单元,用于确定所述工作区域的目标物体地图中对应所述目标功能区域的部分、所述工作区域的分区地图中对应所述目标功能区域的部分和所述物体描述辅助地图中对应所述目标功能区域的部分;
预处理单元,用于对所述工作区域的目标物体地图中对应所述目标功能区域的部分、所述工作区域的分区地图中对应所述目标功能区域的部分和所述物体描述辅助地图中对应所述目标功能区域的部分进行预处理,得到预处理后的地图;
生成自然语言描述信息所需地图确定子单元,用于将所述预处理后的地图,确定为生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
可选地,所述物体描述辅助地图包括所述工作区域的地面材质地图、所述工作区域的家具家电地图以及所述工作区域的常见物品地图的任意一种或多种;
所述工作区域的地面材质地图用于指示所述工作区域中各个位置的地面材质信息;所述工作区域的家具家电地图用于指示所述工作区域中各个位置的家具家电信息;所述工作区域的常见物品地图用于指示所述工作区域中各个位置的常见物品信息。
一种辅助用户寻找物体的设备,包括存储器和处理器;
所述存储器,用于存储程序;
所述处理器,用于执行所述程序,实现如上所述的辅助用户寻找物体的方法的各个步骤。
一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现如上所述的辅助用户寻找物体的方法的各个步骤。
借由上述技术方案,本申请公开了一种辅助用户寻找物体的方法、装置、设备及可读存储介质。本方案中,获取自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,采集的工作区域的环境图像;基于工作区域的环境图像,检测目标物体;在检测到目标物体之后,基于工作区域的环境图像,生成目标物体的自然语言描述信息,根据目标物体的自然语言描述信息生成提示信息,并将提示信息提供给用户,以使用户基于提示信息找到目标物体。由于目标物体的自然语言描述信息包括用于指示目标物体的属性特征的属性描述信息以及用于指示目标物体所处的功能区域的位置描述信息,因此,基于目标物体的自然语言描述信息生成的提示信息精确详细,能够辅助用户快速寻找物体。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1为本申请实施例公开的一种辅助用户寻找物体的方法的流程示意图;
图2为本申请实施例公开的一种辅助用户寻找物体的装置结构示意图;
图3为本申请实施例公开的一种辅助用户寻找物体的设备的硬件结构框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
接下来,通过下述实施例对本申请提供的辅助用户寻找物体的方法进行介绍。该方法的执行主体可以为自主移动设备或自主移动设备的管理***(比如,服务器),自主移动设备包括但不限于清洁机器人(例如智能扫地机、智能擦地机、擦窗机器人)、陪伴型移动机器人(例如智能电子宠物、保姆机器人)、服务型移动机器人(例如酒店、旅馆、会晤场所的接待机器人)、工业巡检智能设备(例如电力巡检机器人、智能叉车等)、安防机器人(例如家用或商用智能警卫机器人)等,对此,本申请不进行任何限定。
在本申请中,所述自主移动设备,应包含本体、行进单元、通信单元、视觉图像感知单元、距离感知单元。行进单元用于驱动本体在工作区域自主移动;通信单元用于与云端或用户远程设备终端通信,视觉图像感知单元用于在自主移动设备自主移动过程中多角度采集工作区域的环境图像;距离感知单元用于测量自主移动设备与工作区域中各物体之间的距离。视觉图像感知单元和距离感知单元,可以但不限于设置在本体周侧或顶表面,视觉图像感知单元可以为视觉传感器,可行的视觉传感器中来包括但不限于摄像头,距离感知单元可以为测距传感器,可行的测距传感器种类包括但不限于超声波传感器、LDS(Laser-Direct-structuring,激光直接成型)传感器、TOF(Time of flight,飞行时间)传感器、点云传感器、结构光传感器等。
参照图1,图1为本申请实施例公开的一种辅助用户寻找物体的方法的流程示意图,该方法可以包括:
步骤S101:获取自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,采集的所述工作区域的环境图像。
在本申请中,工作区域可以是用户的整个室内空间,也可以是整个室内空间的一部分,甚至可以是部分的封闭空间或封闭空间的一部分,对此,本申请不进行任何限定。
在本申请中,自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,视觉图像感知单元可以多角度采集工作区域的环境图像。
步骤S102:基于所述工作区域的环境图像,检测目标物体。
在本申请中,目标物体可以为用户感兴趣的物体也可以为用户感兴趣的特殊污渍。以工作区域为家庭为例,自主移动识别为家庭机器人为例,感兴趣的物体,主要包括用户在家庭生活中无意间遗落的各类物品,如钥匙、硬币、化妆用品、铅笔等。这些物品往往处于床底、沙发底、柜子底部、家具摆放较多的角落区域等,用户自己不好寻找,但对于家庭机器人而言,在自主移动和工作过程中,尤其是家庭扫地机器人全覆盖清扫时,可以有效发现,从而帮助用户寻找遗失的物品。感兴趣的特殊污渍,包括:透明或半透明或深色液体污渍,如水、饮料、酱油等;半固体污渍,如半风干的泥鞋印、半干的酱油、带果肉的果汁等;固体顽固污渍,如已风干的泥鞋印、拖动物体时刮擦留在地面的痕迹等;大颗粒污渍,如散落的瓜子壳、米粒等;毛发污渍,如头发、宠物毛发等;宠物粪便等。
在本申请中,可以事先收集大量环境图像,对这些环境图像对应的目标物体进行标注,基于标注好的大量环境图像训练得到目标物体检测模型。则作为一种可实施方式,可以将工作区域的环境图像输入目标物体检测模型,目标物体检测模型输出环境图像对应的目标物体。
步骤S103:在检测到所述目标物体之后,基于所述工作区域的环境图像,生成所述目标物体的自然语言描述信息,所述目标物体的自然语言描述信息包括所述目标物体的属性描述信息以及所述目标物体的位置描述信息。
在本申请中,所述目标物体的属性描述信息用于指示所述目标物体的属性特征,所述目标物体的位置描述信息用于指示所述目标物体所处的功能区域,以及所述目标物体与所述功能区域中其他物体之间的位置关系。
在本申请中,目标物体的属性特征包括但不限于目标物体的形状、颜色、大小、材质等,对此本申请不进行任何限定。功能区域指的是具有某个特定功能的区域,工作区域中往往包括多个不同的功能区域,比如客厅、卧室、厨房、卫生间、走廊等。一个功能区域中往往包括多个物体,不同物体之间的位置关系可以描述某个物体所在的位置。
为便于理解,示例性的,目标物体的自然语言描述信息可以为:
“客厅落地灯右侧的单人沙发底部发现绿色儿童玩具,您可在APP地图查看对应位置”
“发现蓝色签字笔,位于书房的书桌底部左前方电线旁边”
“阳台落地窗前绿植左侧地面发现大面积水渍,已清洁”
“卫生间淋浴房右侧洗手台前发现宠物粪便,需人工协助清洁”。
步骤S104:根据所述目标物体的自然语言描述信息生成提示信息,并将所述提示信息提供给用户,以使所述用户基于所述提示信息找到所述目标物体。
在本申请中,提示信息的形式可以为文字、语音、图像中的任意一种或多种,对此,本申请不进行任何限定。将提示信息提供给用户的方式也可以有多种,比如,可通过自主移动设备本体、与自主移动设备配套的基站、终端进行提示,其中终端包括用户移动设备终端和用户家庭IOT(Internet of Things,物联网)设备终端(如中控屏、智能音箱等)。
示例性的,终端上可安装与自主移动设备匹配的客户端,客户端可在获得终端授权情况下,向终端进行主动消息推送。当终端连接互联网时,在获取终端授权情况下,通过云服务端向终端进行主动消息推送。终端可配置扬声器,将得到的语音形式的提示信息进行朗读播报,也可以得到文本形式的提示信息,并进行语音合成,对合成的语音进行朗读播报。终端可配置触摸显示面板,可以将得到的文本形式的提示信息,进行显示。当用户触发提示消息时,可启动安装在终端的客户端,在客户端上显示地图和地图中按相应位置标记的目标物体的位置,或在客户端上显示自主移动设备捕获的目标物体的图像。
本实施例公开了一种辅助用户寻找物体的方法。本方法中,获取自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,采集的工作区域的环境图像;基于工作区域的环境图像,检测目标物体;在检测到目标物体之后,基于工作区域的环境图像,生成目标物体的自然语言描述信息,根据目标物体的自然语言描述信息生成提示信息,并将提示信息提供给用户,以使用户基于提示信息找到目标物体。由于目标物体的自然语言描述信息包括用于指示目标物体的属性特征的属性描述信息以及用于指示目标物体所处的功能区域的位置描述信息,因此,基于目标物体的自然语言描述信息生成的提示信息精确详细,能够辅助用户快速寻找物体。
在本申请的另一个实施例中,对步骤S103中基于所述工作区域的环境图像,生成所述目标物体的自然语言描述信息的具体实现方式进行了说明,该方式可以包括如下步骤:
步骤S201:从所述工作区域的环境图像中,确定所述目标物体相关的环境图像。
在本申请中,所述目标物体相关的环境图像可以为所述工作区域的环境图像中,包含所述目标物体的环境图像。
步骤S202:基于所述工作区域的环境图像,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
在本申请中,不同的场景,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图也可以不同,对此,本申请不进行任何限定。
作为一种可实施方式,基于所述工作区域的环境图像,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,包括:
步骤S2021:基于所述工作区域的环境图像,生成所述工作区域的目标物体地图。
在本申请中,可以获取自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,生成的所述工作区域的通用避障地图,根据检测到的目标物体对所述工作区域的通用避障地图各栅格进行标注,生成所述工作区域的目标物体地图。
在本申请中,可以应用SLAM(Simultaneous Localization And Mapping,即时定位与地图构建)方法生成所述工作区域的通用避障地图。所述工作区域的通用避障地图用于指示所述工作区域中各个位置的通行属性信息,所述工作区域的通用避障地图可以为栅格图,每个栅格可以通过不同的标签进行标记,以区分不同的通行属性信息。所述通行属性信息包括可通行以及不可通行,对于通行属性信息为可通行的位置,是自主移动设备的可通行区域,对于通行属性信息为不可通行的位置,是自主移动设备的不可通行区域,所述不可通行区域为所述工作区域的障碍物所在区域。作为一种可实施方式,对于通行属性信息为可通行的栅格可以标记为“1”,对于通行属性信息为不可通行的栅格可以标记为“0”。
步骤S2022:获取所述自主移动设备预先构建的所述工作区域的分区地图和物体描述辅助地图,所述工作区域的分区地图用于指示所述工作区域中包含的功能区域,所述物体描述辅助地图用于指示所述工作区域中包含的其他物体。
在本申请中,所述工作区域的分区地图用于指示所述工作区域中包含的功能区域。所述工作区域的分区地图可以是采用不同方式生成的,作为一种可实施方式,可以将通用避障地图中不同的基本闭合的区域划分为不同的功能区域。作为另一种可实施方式,可以进一步获取所述工作区域的分区辅助地图;根据所述工作区域的通用避障地图和所述工作区域的分区辅助地图,生成所述工作区域的分区地图。所述工作区域的分区辅助地图用于指示所述工作区域中各个位置的分区辅助信息。所述工作区域的分区辅助地图可以为栅格图,每个栅格可以通过不同的标签进行标记,以区分不同的分区辅助信息。
作为一种可实施方式,所述工作区域的分区辅助地图包括所述工作区域的地面材质地图、所述工作区域的家具家电地图、所述工作区域的常见物品地图以及所述工作区域的分区辅助物地图的任意一种或多种;所述工作区域的地面材质地图用于指示所述工作区域中各个位置的地面材质信息;所述工作区域的家具家电地图用于指示所述工作区域中各个位置的家具家电信息;所述工作区域的常见物品地图用于指示所述工作区域中各个位置的常见物品信息;所述工作区域的分区辅助物地图用于指示所述工作区域中各个位置的分区辅助物信息。
所述工作区域的地面材质信息用于指示所述工作区域的地面材质类型;所述工作区域的家具家电信息用于指示所述工作区域中包含的家具家电的类型和位置;所述工作区域的常见物品信息用于指示所述工作区域中包含的常见物品的类型和位置;所述工作区域的分区辅助物信息用于指示所述工作区域中包含的分区辅助物的类型和位置。
需要说明的是,工作区域不同,分区辅助信息也有所不同。为便于理解,以工作区域为家庭环境为例,所述地面材质类型包括但不限于木质地板、地砖、织物地毯、皮毛地毯、塑料材质地垫、水泥地面、玻璃地面。家具的类型包括沙发、床、书桌、电视柜、衣柜等,也包括浴缸、马桶、洗手台等,额外地,还包括落地镜、绿植、宠物窝、宠物笼等非一般意义上的家具;家电的类型包括油烟机、洗衣机、冰箱等,也包括落地灯、空气净化器、加湿器等地面小家电。所述常见物品包括鞋子、体重秤、垃圾桶等家庭中常见的按用户意愿正常摆放的非家具家电类物体。分区辅助物的类型包括但不限于:门、门框、门槛石、移门滑轨、墙体、踢脚线、落地窗、落地镜。
另外需要说明的是,家具家电、常见物品和分区辅助物的位置可以为其俯视投影区域的边缘轮廓信息。
在本申请中,地面材质、家具位置、家电位置、常见物品的位置除了可以辅助分区之外,还可以作为生成目标物体的自然语言描述的辅助信息。因此,作为一种可实施方式,所述物体描述辅助地图包括所述工作区域的地面材质地图、所述工作区域的家具家电地图以及所述工作区域的常见物品地图的任意一种或多种。
步骤S2023:基于所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
作为一种可实施方式,所述基于所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,包括:
将所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定为生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
作为另一种可实施方式,所述基于所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,包括:
基于所述工作区域的目标物体地图以及所述工作区域的分区地图,确定所述目标物体所在的目标功能区域;确定所述工作区域的目标物体地图中对应所述目标功能区域的部分、所述工作区域的分区地图中对应所述目标功能区域的部分和所述物体描述辅助地图中对应所述目标功能区域的部分;对所述工作区域的目标物体地图中对应所述目标功能区域的部分、所述工作区域的分区地图中对应所述目标功能区域的部分和所述物体描述辅助地图中对应所述目标功能区域的部分进行预处理,得到预处理后的地图;将所述预处理后的地图,确定为生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
其中,预处理包括等比例压缩、填充等处理。
步骤S203:基于所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,生成所述目标物体的自然语言描述信息。
作为一种可实施方式,所述基于所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,生成所述目标物体的自然语言描述信息,包括:将所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,输入自然语言描述模型,所述自然语言描述模型输出所述目标物体的自然语言描述信息。
在本申请中,自然语言描述模型包括编码模块、注意力机制模块和自然语言描述模块,编码模块可以采用CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)或Transformer的结构。编码模块对所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图进行编码得到所述目标物体相关的环境图像的特征图,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图的特征图;注意力机制模块采用注意力机制对所述目标物体相关的环境图像的特征图,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图的特征图进行处理,得到所述目标物体的特征;自然语言描述模块对所述目标物体的特征进行解码,得到所述目标物体的自然语言描述信息。
下面对本申请实施例公开的辅助用户寻找物体的装置进行描述,下文描述的辅助用户寻找物体的装置与上文描述的辅助用户寻找物体的方法可相互对应参照。
参照图2,图2为本申请实施例公开的一种辅助用户寻找物体的装置结构示意图。如图2所示,该辅助用户寻找物体的装置可以包括:
获取单元11,用于获取自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,采集的所述工作区域的环境图像;
检测单元12,用于基于所述工作区域的环境图像,检测目标物体;
自然语言描述信息生成单元13,用于在检测到所述目标物体之后,基于所述工作区域的环境图像,生成所述目标物体的自然语言描述信息,所述目标物体的自然语言描述信息包括所述目标物体的属性描述信息以及所述目标物体的位置描述信息;所述目标物体的属性描述信息用于指示所述目标物体的属性特征,所述目标物体的位置描述信息用于指示所述目标物体所处的功能区域,以及所述目标物体与所述功能区域中其他物体之间的位置关系;
提示单元14,用于根据所述目标物体的自然语言描述信息生成提示信息,并将所述提示信息提供给用户,以使所述用户基于所述提示信息找到所述目标物体。
作为一种可实施方式,所述自然语言描述信息生成单元,包括:
环境图像确定单元,用于从所述工作区域的环境图像中,确定所述目标物体相关的环境图像;
地图确定单元,用于基于所述工作区域的环境图像,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图;
描述信息生成单元,用于基于所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,生成所述目标物体的自然语言描述信息。
作为一种可实施方式,所述描述信息生成单元,具体用于:
将所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,输入自然语言描述模型,所述自然语言描述模型输出所述目标物体的自然语言描述信息。
作为一种可实施方式,所述地图确定单元,包括:
目标物体地图生成单元,用于基于所述工作区域的环境图像,生成所述工作区域的目标物体地图;
地图获取单元,用于获取所述自主移动设备预先构建的所述工作区域的分区地图和物体描述辅助地图,所述工作区域的分区地图用于指示所述工作区域中包含的功能区域,所述物体描述辅助地图用于指示所述工作区域中包含的其他物体;
生成自然语言描述信息所需地图确定单元,用于基于所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
作为一种可实施方式,所述生成自然语言描述信息所需地图确定单元,具体用于:
将所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定为生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
作为一种可实施方式,所述生成自然语言描述信息所需地图确定单元,包括:
目标功能区域确定单元,用于基于所述工作区域的目标物体地图以及所述工作区域的分区地图,确定所述目标物体所在的目标功能区域;
目标功能区域地图确定单元,用于确定所述工作区域的目标物体地图中对应所述目标功能区域的部分、所述工作区域的分区地图中对应所述目标功能区域的部分和所述物体描述辅助地图中对应所述目标功能区域的部分;
预处理单元,用于对所述工作区域的目标物体地图中对应所述目标功能区域的部分、所述工作区域的分区地图中对应所述目标功能区域的部分和所述物体描述辅助地图中对应所述目标功能区域的部分进行预处理,得到预处理后的地图;
生成自然语言描述信息所需地图确定子单元,用于将所述预处理后的地图,确定为生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
作为一种可实施方式,所述物体描述辅助地图包括所述工作区域的地面材质地图、所述工作区域的家具家电地图以及所述工作区域的常见物品地图的任意一种或多种;
所述工作区域的地面材质地图用于指示所述工作区域中各个位置的地面材质信息;所述工作区域的家具家电地图用于指示所述工作区域中各个位置的家具家电信息;所述工作区域的常见物品地图用于指示所述工作区域中各个位置的常见物品信息。
参照图3,图3为本申请实施例提供的一种辅助用户寻找物体的设备的硬件结构框图,参照图3,辅助用户寻找物体的设备的硬件结构可以包括:至少一个处理器1,至少一个通信接口2,至少一个存储器3和至少一个通信总线4;
在本申请实施例中,处理器1、通信接口2、存储器3、通信总线4的数量为至少一个,且处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信;
处理器1可能是一个中央处理器CPU,或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit),或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路等;
存储器3可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)等,例如至少一个磁盘存储器;
其中,存储器存储有程序,处理器可调用存储器存储的程序,所述程序用于:
获取自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,采集的所述工作区域的环境图像;
基于所述工作区域的环境图像,检测目标物体;
在检测到所述目标物体之后,基于所述工作区域的环境图像,生成所述目标物体的自然语言描述信息,所述目标物体的自然语言描述信息包括所述目标物体的属性描述信息以及所述目标物体的位置描述信息;所述目标物体的属性描述信息用于指示所述目标物体的属性特征,所述目标物体的位置描述信息用于指示所述目标物体所处的功能区域,以及所述目标物体与所述功能区域中其他物体之间的位置关系;
根据所述目标物体的自然语言描述信息生成提示信息,并将所述提示信息提供给用户,以使所述用户基于所述提示信息找到所述目标物体。
可选的,所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
本申请实施例还提供一种可读存储介质,该可读存储介质可存储有适于处理器执行的程序,所述程序用于:
获取自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,采集的所述工作区域的环境图像;
基于所述工作区域的环境图像,检测目标物体;
在检测到所述目标物体之后,基于所述工作区域的环境图像,生成所述目标物体的自然语言描述信息,所述目标物体的自然语言描述信息包括所述目标物体的属性描述信息以及所述目标物体的位置描述信息;所述目标物体的属性描述信息用于指示所述目标物体的属性特征,所述目标物体的位置描述信息用于指示所述目标物体所处的功能区域,以及所述目标物体与所述功能区域中其他物体之间的位置关系;
根据所述目标物体的自然语言描述信息生成提示信息,并将所述提示信息提供给用户,以使所述用户基于所述提示信息找到所述目标物体。
可选的,所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种辅助用户寻找物体的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,采集的所述工作区域的环境图像;
基于所述工作区域的环境图像,检测目标物体;
在检测到所述目标物体之后,基于所述工作区域的环境图像,生成所述目标物体的自然语言描述信息,所述目标物体的自然语言描述信息包括所述目标物体的属性描述信息以及所述目标物体的位置描述信息;所述目标物体的属性描述信息用于指示所述目标物体的属性特征,所述目标物体的位置描述信息用于指示所述目标物体所处的功能区域,以及所述目标物体与所述功能区域中其他物体之间的位置关系;
根据所述目标物体的自然语言描述信息生成提示信息,并将所述提示信息提供给用户,以使所述用户基于所述提示信息找到所述目标物体。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述工作区域的环境图像,生成所述目标物体的自然语言描述信息,包括:
从所述工作区域的环境图像中,确定所述目标物体相关的环境图像;
基于所述工作区域的环境图像,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图;
基于所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,生成所述目标物体的自然语言描述信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,生成所述目标物体的自然语言描述信息,包括:
将所述目标物体相关的环境图像,和/或,生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,输入自然语言描述模型,所述自然语言描述模型输出所述目标物体的自然语言描述信息。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于所述工作区域的环境图像,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,包括:
基于所述工作区域的环境图像,生成所述工作区域的目标物体地图;
获取所述自主移动设备预先构建的所述工作区域的分区地图和物体描述辅助地图,所述工作区域的分区地图用于指示所述工作区域中包含的功能区域,所述物体描述辅助地图用于指示所述工作区域中包含的其他物体;
基于所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,包括:
将所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定为生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述工作区域的目标物体地图、所述工作区域的分区地图和所述物体描述辅助地图,确定生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图,包括:
基于所述工作区域的目标物体地图以及所述工作区域的分区地图,确定所述目标物体所在的目标功能区域;
确定所述工作区域的目标物体地图中对应所述目标功能区域的部分、所述工作区域的分区地图中对应所述目标功能区域的部分和所述物体描述辅助地图中对应所述目标功能区域的部分;
对所述工作区域的目标物体地图中对应所述目标功能区域的部分、所述工作区域的分区地图中对应所述目标功能区域的部分和所述物体描述辅助地图中对应所述目标功能区域的部分进行预处理,得到预处理后的地图;
将所述预处理后的地图,确定为生成所述目标物体的自然语言描述信息所需的地图。
7.根据权利要求4至6中任意一项所述的方法,其特征在于,所述物体描述辅助地图包括所述工作区域的地面材质地图、所述工作区域的家具家电地图以及所述工作区域的常见物品地图的任意一种或多种;
所述工作区域的地面材质地图用于指示所述工作区域中各个位置的地面材质信息;所述工作区域的家具家电地图用于指示所述工作区域中各个位置的家具家电信息;所述工作区域的常见物品地图用于指示所述工作区域中各个位置的常见物品信息。
8.一种辅助用户寻找物体的装置,其特征在于,所述装置包括:
获取单元,用于获取自主移动设备在工作区域内自主移动过程中,采集的所述工作区域的环境图像;
检测单元,用于基于所述工作区域的环境图像,检测目标物体;
自然语言描述信息生成单元,用于在检测到所述目标物体之后,基于所述工作区域的环境图像,生成所述目标物体的自然语言描述信息,所述目标物体的自然语言描述信息包括所述目标物体的属性描述信息以及所述目标物体的位置描述信息;所述目标物体的属性描述信息用于指示所述目标物体的属性特征,所述目标物体的位置描述信息用于指示所述目标物体所处的功能区域,以及所述目标物体与所述功能区域中其他物体之间的位置关系;
提示单元,用于根据所述目标物体的自然语言描述信息生成提示信息,并将所述提示信息提供给用户,以使所述用户基于所述提示信息找到所述目标物体。
9.一种辅助用户寻找物体的设备,其特征在于,包括存储器和处理器;
所述存储器,用于存储程序;
所述处理器,用于执行所述程序,实现如权利要求1至7中任一项所述的辅助用户寻找物体的方法的各个步骤。
10.一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至7中任一项所述的辅助用户寻找物体的方法的各个步骤。
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