【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机应用，尤其涉及一种无人清扫车控制方法、无人清扫车、存储介质以及程序。
技术介绍
1、在无人清扫车随着技术成熟度不断提升，集成了高清摄像头、激光类型、超声波传感器等先进技术的无人清扫车，实现了高精度定位和感知避障，性能更加稳定。因此，无人清扫车在市政道路、校园、社区、公园、景区等场景得到了广泛应用。无人清扫车在某些细微场景下仍存在缺陷，在无人清扫车的作业机构中，一般会具有一个前挡板，该前挡板一般处于关闭状态，清扫过程中遇到类似矿泉水瓶、烟盒、树枝等大块物体时，可以对前挡板进行控制，以抬高前挡板，让这类体型较大的物体被吸入无人清扫车的作业机构以提升清扫效果。
2、但是目前的前挡板控制方法较为简单，一般周期性控制前挡板开闭，比如一分钟开启抬高前挡板依次，能够让挡在前挡板外的较大物体能够被作业机构处理。但是这种控制方法导致不管无人清扫车前是否存在大块物体挡在前挡板，前挡板都会周期性抬高，并在前挡板抬高后无人清扫车进入大功率滚扫模式，导致不必要的能耗开销，严重制约无人清扫车的作业续航。
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【技术保护点】
1.一种无人清扫车控制方法，其特征在于，应用于无人清扫车，所述无人清扫车至少包括图像采集模块以及垃圾识别模块，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述通过所述图像采集模块在所述无人清扫车的作业区域的图像信息，包括：
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述利用所述垃圾识别模块识别所述图像信息内的垃圾情况，包括：
4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述垃圾识别算法包括预先训练生成的垃圾图像识别模型，所述垃圾图像识别模型至少包括主干网络、颈部网络以及头部网络，所述主干网络包括卷积模块以及卷积到特征模块，所述...
【技术特征摘要】
1.一种无人清扫车控制方法，其特征在于，应用于无人清扫车，所述无人清扫车至少包括图像采集模块以及垃圾识别模块，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述通过所述图像采集模块在所述无人清扫车的作业区域的图像信息，包括：
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述利用所述垃圾识别模块识别所述图像信息内的垃圾情况，包括：
4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述垃圾识别算法包括预先训练生成的垃圾图像识别模型，所述垃圾图像识别模型至少包括主干网络、颈部网络以及头部网络，所述主干网络包括卷积模块以及卷积到特征模块，所述颈部网络包括特征融合模块，所述头部网络包括解耦头结构，所述解耦头结构包括分类解耦头以及检测解耦头。
5.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述利用所述垃圾识别模块配置的垃圾识别算法在所述图像信息内识别垃圾物体，得到所述垃圾情况，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：郝昕悦，程家鸿，丁子尧，李飞，
申请(专利权)人：上海易咖智车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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