This application provides a method, device, system and electronic device for determining regional attributes. The method includes: identifying the marking lines in the target map; in which the target map is the map of the target scene to be cleaned by the intelligent cleaning equipment during the cleaning process; determining the closed area in the target map and the connected area based on the first position based on the identified marking lines and the auxiliary objects in the target map; The image includes map boundary and obstacles, the first position is the position of the preset reference object in the target map, the closed area is determined as the custom cleaning area in the cleaning process of the intelligent cleaning equipment, and the connected area is determined as the normal cleaning area in the cleaning process of the intelligent cleaning equipment. The scheme can solve the problems of high cost and inconvenience in using intelligent partitioning in the existing technology.
【技术实现步骤摘要】
一种区域属性确定方法、装置、系统及电子设备
本申请涉及人工智能领域，特别设计一种区域属性确定方法、装置、系统及电子设备。
技术介绍
智能清扫设备，如扫地机器人，是较受欢迎的一种智能电器，其能凭借一定的人工智能，自动在待清扫的场景内完成清扫工作。为了实现智能分区，现有的智能清扫设备通常配备有虚拟墙。具体而言，虚拟墙是一种实体设备，其发射红外信号，形成一堵虚拟的墙，阻止智能清扫设备前往特定区域进行清扫。尽管现有的智能清扫设备在智能清扫时通过虚拟墙实现了智能分区，但是，由于必须要配备实体的虚拟墙，导致成本较高，且由于需要电源供电，无疑使用上不够方便。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种区域属性确定方法、装置、系统及电子设备，以解决现有技术中实现智能分区时所带来的成本高及使用不便的问题。具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：第一方面，本申请提供了一种区域属性确定方法，所述方法包括：识别目标地图中的标注线；其中，所述目标地图为智能清扫设备在清扫过程所依赖的、待清扫目标场景的地图；基于所识别到的标注线和所述目标地图中的辅助对象，确定所述目标地图中的封闭区域和以第一位置为基点...
【技术保护点】
1.一种区域属性确定方法，其特征在于，所述方法包括：识别目标地图中的标注线；其中，所述目标地图为智能清扫设备在清扫过程所依赖的、待清扫目标场景的地图；基于所识别到的标注线和所述目标地图中的辅助对象，确定所述目标地图中的封闭区域和以第一位置为基点的联通区域；其中，所述辅助对象包括地图边界和障碍物，所述第一位置为预设参考对象在所述目标地图中的位置；将所述封闭区域均确定为所述智能清扫设备清扫过程中的自定义清扫区域，并将所述联通区域确定为所述智能清扫设备清扫过程中的正常清扫区域。
【技术特征摘要】
1.一种区域属性确定方法，其特征在于，所述方法包括：识别目标地图中的标注线；其中，所述目标地图为智能清扫设备在清扫过程所依赖的、待清扫目标场景的地图；基于所识别到的标注线和所述目标地图中的辅助对象，确定所述目标地图中的封闭区域和以第一位置为基点的联通区域；其中，所述辅助对象包括地图边界和障碍物，所述第一位置为预设参考对象在所述目标地图中的位置；将所述封闭区域均确定为所述智能清扫设备清扫过程中的自定义清扫区域，并将所述联通区域确定为所述智能清扫设备清扫过程中的正常清扫区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标注线的线型包括：直线或折线；所述封闭区域为所述标注线和目标辅助对象所围成的、不包含所述第一位置的区域；其中，所述目标辅助对象为所述目标地图中与所述标注线相交的辅助对象。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标注线的线型包括：多边形；所述封闭区域为所述多边形的各边所围成的区域。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述预设参考对象为：所述智能清扫设备的充电桩，或者，所述目标场景中除所述充电桩以外的非运动对象。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多边形为矩形；所述将所述封闭区域均确定为所述智能清扫设备清扫过程中的自定义清扫区域，并将所述联通区域确定为所述智能清扫设备清扫过程中的正常清扫区域的步骤之后，所述方法还包括：获得所述目标场景中当前障碍物的障碍物坐标信息；其中，所述障碍物坐标信息为所述智能清扫设备对所述目标场景进行障碍物检测所得到的信息；基于所述障碍物坐标信息和所述标注线，对当前的自定义清扫区域进行边界精细化处理；基于边界精细化处理所得的处理结果，修正所述正常清扫区域。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述障碍物坐标信息和所述标注线，对当前的自定义清扫区域进行边界精细化处理的步骤，包括：基于所述障碍物坐标信息，如果判断出所述标注线对应的场景区域内未存在障碍物，则执行如下操作：输出用于提示是否标注错误的第一通知信息，并在用户基于所述第一通知信息反馈的结果为是时，识别新标注线，确定所识别到的新标注线对应的新封闭区域，将当前的自定义清扫区域调整为所述新封闭区域；或者，基于所述障碍物坐标信息，判断最近障碍物的场景区域与所述标注线对应的场景区域之间的距离是否小于预定距离阈值，当判断结果为是时，输出用于提示是否按照最近障碍物进行区域调整的第二通知信息，并在用户基于所述第二通知信息反馈的结果为是时，对所述最近障碍物进行所述目标地图上的单障碍物边界处理，得到第一障碍物边界，并将当前的自定义清扫区域调整为所述第一障碍物边界所围成的区域；其中，所述最近障碍物为所述目标场景中与所述标注线所对应的场景区域距离最近的障碍物。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述障碍物坐标信息和所述标注线，对当前的自定义清扫区域进行边界精细化处理的步骤，包括：基于所述障碍物坐标信息，如果判断出所述标注线对应的场景区域与单个障碍物处于相交，则执行如下操作：确定相交部分占所相交的障碍物的面积比例；当所述面积比例大于预定比例阈值时，对所相交的障碍物进行所述目标地图上的单障碍物边界处理，得到第二障碍物边界，并将当前的自定义清扫区域调整为所述第二障碍物边界所围成的区域；当所述面积比例不大于预定比例阈值时，输出用于提示是否标注错误的第三通知信息，并在用户基于所述第三通知信息反馈的结果为是时，识别新标注线，确定所识别到的新标注线对应的新封闭区域，将当前的自定义清扫区域调整为所述新封闭区域；或者，对所相交的障碍物进行所述目标地图上的单障碍物边界处理，得到第三障碍物边界，并将当前的自定义清扫区域调整为所述第三障碍物边界所围成的区域。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述障碍物坐标信息和所述标注线，对当前的自定义清扫区域进行边界精细化处理的步骤，包括：基于所述障碍物坐标信息，如果判断出所述标注线对应的场景区域分别与至少两个障碍物相交，则将所相交的至少两个障碍物进行所述目标地图上的第一类多障碍物边界处理或第二类多障碍物边界处理，得到第四障碍物边界；将当前的自定义清扫区域调整为所述第四障碍物边界所围成的区域。9.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述单障碍物边界处理的处理方式包括：确定障碍物在所述目标地图中的外轮廓坐标集；从所述外轮廓坐标集中，确定该障碍物对应的顶点坐标集VA；其中，VA＝{(xmin,yl),(xmax,yk),(xm,ymin),(xn,ymax)}；将所述顶点坐标集VA中各个坐标所对应坐标点进行连接，并将连接所形成的矩形确定为该障碍物的障碍物边界。10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一类多障碍物边界处理的处理方式包括：对至少两个障碍物中的每个障碍物执行如下处理：确定障碍物在所述目标地图中的外轮廓坐标集；从所述外轮廓坐标集中，确定该障碍物对应的顶点坐标集VA；其中，VA＝{(xmin,yl),(xmax,yk),(xm,ymin),(xn,ymax)}；将所述顶点坐标集VA中各个坐标所对应坐标点进行连接，并将连接所形成的矩形确定为该障碍物的障碍物边界。11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二类多障碍物边界处理的处理方式包括：确定至少两个障碍物中每个障碍物在所述目标地图中的外轮廓坐标集；从所确定出的所有外轮廓坐标集中确定所述至少两个障碍物所在整体区域的顶点坐标集VB；其中，VB＝{(xmin,yg),(xmax,yh),(xp,ymin),(xq,ymax)}；依次以查找范围[xmin,xmax]内的各个x值为第一类目标对象，遍历所述至少两个障碍物的外轮廓坐标集的集合{S1,S2,…Si…SN}，查找所具有x值为当前第一类目标对象的坐标，并从所查找到的当前第一类目标对象对应的所有坐标中获取具有最小y值和最大y值的坐标，并将所获取的坐标计入到集合Sx中；依次以查找范围[ymin,ymax]内的各个y值为第二类目标对象，遍历所述至少两个障碍物的外轮廓坐标集的集合{S1,S2,…Si…SN}，查找所具有y值为当前第二类目标对象的坐标，并从所查找到的当前第二类目标对象对应的所有坐标中获取具有最小x值和最大x值的坐标，并将所获取的坐标计入到集合Sy中；取集合Sx与集合Sy的交集，基于凹包算法，将所述交集中的坐标对应的坐标点进行连接，将连接所形成的闭合曲线确定为所述至少两个障碍物对应的多障碍物边界。12.一种区域属性确定装置，其特征在于，所述装置包括：标注线识别单元，用于识别目标地图中的标注线；其中，所述目标地图为智能清扫设备在清扫过程所依赖的、待清扫目标场景的地图；封闭及联通区域确定单元，用于基于所识别到的标注线和所述目标地图中的辅助对象，确定所述目标地图中的封闭区域和以第一位置为基点的联通区域；其中，所述辅助对象包括地图边界和障碍物，所述第一位置为预设参考对象在所述目标地图中的位置；区域属性确定单元，用于将所述封闭区域均确定为所述智能清扫设备清扫过程中的自定义清扫区域，并将所述联通区域确定为所述智能清扫设备清扫过程中的正常清扫区域。13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述标注线的线型包括：直线或折线；所述封闭区域为所述标注线和目标辅助对象所围成的、不包含所述第一位置的区域；其中，所述目标辅助对象为所述目标地图中与所述标注线相交的辅助对象。14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述标注线的线型包括：多边形；所述封闭区域为所述多边形的各边所围成的区域。15.根据权利要求12-14任一项所述的装置，其特征在于，所述预设参考对象为：所述智能清扫设备的充电桩，或者，所述目标场景中除所述充电桩以外的非运动对象。16.根据权利要求14所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈冰伟，蒋腻聪，朱建华，郭斌，杜安强，蒋海青，
申请(专利权)人：杭州萤石网络有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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