CN112036272B - 一种楼宇的幕墙清洁控制方法、服务器和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种楼宇的幕墙清洁控制方法、服务器和存储介质，其方法包括：获取包括待检测幕墙的目标图像数据；根据所述目标图像数据分析确定所述待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并根据所述清洁度值判断所述目标楼宇是否具有清洁需求；在确定所述目标楼宇需要清洁时，根据所述脏物类型、清洁度值和所述目标楼宇的位置数据生成清洁方案。本发明自动检测城市写字楼幕墙是否需要清洁，在确定需要清洁时在进行施工清理，从而解决人工模式带来的危险和资源浪费。

Description

一种楼宇的幕墙清洁控制方法、服务器和存储介质
技术领域
本发明涉及智能控制技术领域，尤指一种楼宇的幕墙清洁控制方法、服务器和存储介质。
背景技术
随着国内城市化进程的飞速发展，城市中出现越来越多越来越高的商业写字楼，大型商场。这些摩天大楼给城市带来了活力和创新，但是越建越高的建筑物给幕墙后期的清洁及养护提出了很高的挑战，目前只能通过定期的清理来维持大楼的整洁度。这种模式化的养护，不但不能做到及时清理，也给资源配置带来了一定的浪费。
发明内容
本发明的目的是提供一种楼宇的幕墙清洁控制方法、服务器和存储介质，实现自动检测城市写字楼幕墙是否需要清洁，在确定需要清洁时在进行施工清理，从而解决人工模式带来的危险和资源浪费。
本发明提供的技术方案如下：
本发明提供一种楼宇的幕墙清洁控制方法，包括步骤：
获取包括待检测幕墙的目标图像数据；
根据所述目标图像数据分析确定所述待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并根据所述清洁度值判断所述目标楼宇是否具有清洁需求；
在确定所述目标楼宇需要清洁时，根据所述脏物类型、清洁度值和所述目标楼宇的位置数据生成清洁方案。
进一步的，所述获取包括待检测幕墙的目标图像数据包括步骤：
从安装在所述目标楼宇附近的摄像头处获取所述目标图像数据；所述目标图像数据为摄像头拍摄所述待检测幕墙时获得的图像数据；或，
接收移动终端拍摄并推送的视频流格式的目标图像数据；所述目标图像数据为移动终端上摄像头拍摄所述待检测幕墙时获得的视频数据。
进一步的，所述根据所述目标图像数据分析确定所述待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并根据所述清洁度值判断所述目标楼宇是否具有清洁需求包括步骤：
将所述目标图像数据进行预处理得到待识别图像；
将所述待识别图像输入至对应的幕墙清洁度值模型中输出所述待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并将所述清洁度值与预设阈值进行大小比较；
根据比较结果和待识别图像的数量确定所述目标楼宇是否具有清洁需求。
进一步的，所述根据比较结果和待识别图像的数量确定所述目标楼宇是否具有清洁需求包括步骤：
在所述待识别图像的数量为一个且其清洁度值达到预设阈值时，确定所述目标楼宇具有清洁需求；
在所述待识别图像的数量为至少两个时，统计其清洁度值达到预设阈值的第一总数，以及清洁度值未达到预设阈值的第二总数，在所述第一总数大于所述第二总数时确定所述目标楼宇具有清洁需求。
进一步的，所述在确定所述目标楼宇需要清洁时，根据所述脏物类型、清洁度值和所述目标楼宇的位置数据生成清洁方案之前包括步骤：
获取所述目标楼宇的位置数据；
所述根据所述脏物类型、清洁度值和所述目标楼宇的位置数据生成清洁方案包括步骤：
根据所述待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值查找对应的清洁档位，并根据所述位置数据分配对应的清洁执行对象；
根据所述清洁档位和清洁执行对象生成所述清洁方案。
进一步的，所述根据所述目标楼宇的位置数据和所述待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值生成清洁方案之后包括步骤：
发送所述清洁方案至维护终端；
获取到所述维护终端返回的选择反馈结果后，根据所选择的清洁方案派遣对应的清洁施工方对所述目标楼宇进行清洁。
进一步的，所述根据所述清洁方案对所述目标楼宇进行清洁包括步骤：
判断是否获取到清洁监工请求；
在获取到清洁监工请求时，根据所选择的清洁方案对所述目标楼宇进行清洁，并且控制维护终端开启摄像头以对所述目标楼宇的清洁过程进行拍摄，直至完成所述目标楼宇的清洁工作。
本发明还提供一种服务器，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，实现如所述的楼宇的幕墙清洁控制方法所执行的操作。
本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现如所述的楼宇的幕墙清洁控制方法所执行的操作。
通过本发明提供的一种楼宇的幕墙清洁控制方法、服务器和存储介质，能够自动检测城市写字楼幕墙是否需要清洁，在确定需要清洁时在进行施工清理，从而解决人工模式带来的危险和资源浪费。
附图说明
下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种楼宇的幕墙清洁控制方法、服务器和存储介质的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
图1是本发明一种楼宇的幕墙清洁控制方法的一个实施例的流程图；
图2是应用本发明一种楼宇的幕墙清洁控制方法的一个场景示例的流程图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其他实施例中也可以实现本申请。在其他情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所述描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或集合的存在或添加。
为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
本发明的一个实施例，如图1所示，一种楼宇的幕墙清洁控制方法，包括：
S1000获取包括待检测幕墙的目标图像数据；
S2000根据目标图像数据分析确定待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并根据清洁度值判断目标楼宇是否具有清洁需求；
S3000在确定目标楼宇需要清洁时，根据脏物类型、清洁度值和目标楼宇的位置数据生成清洁方案。
具体的，本轮通过摄像头对准待检测幕墙以便拍摄获取目标图像数据，服务器直接或者间接从摄像头处获取目标图像数据。然后，由服务器对目标图像数据进行图像处理，根据图像数据结果分析得到待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，根据清洁度值判断所拍摄的待检测幕墙对应的目标楼宇是否具有清洁需求。如果目标楼宇不具有清洁需求，那么可以等待下一次拍摄获取下一轮的目标图像数据进行分析。如果目标楼宇具有清洁需求，那么服务器根据脏物类型、清洁度值、目标楼宇的位置数据进行规划生成对应的清洁方案。清洁施工方(包括清洁员工或者清洁机器人)可根据清洁方案对目标楼宇进行清洁。
本实施例中，通过图像识别技术自动检测城市写字楼、办公楼等楼宇幕墙是否有被清洁的需求，进而避免定期清理养护或者通过肉眼主观性判断造成的清洁不及时，更能避免定期清理养护引起的资源浪费的问题。而且清洁施工方采用清洁方案进行清洁能够防止清扫过程出现漏扫、重复扫、错扫等问题，提高清洁效果。
本发明的一个实施例，一种楼宇的幕墙清洁控制方法，包括：
S1100从安装在目标楼宇附近的摄像头处获取目标图像数据；目标图像数据为摄像头拍摄待检测幕墙时获得的图像数据；
具体的，摄像头可以固定安装在目标楼宇的附近，使得摄像头的视野能够正对着目标楼宇的幕墙。例如目标楼宇附近的路灯、交通标示牌等上的摄像头拍摄获取目标图像数据后，可以通过有线方式或者无线方式发送给服务器，服务器周期性或者实时直接从摄像头处获取目标图像数据。此处的目标图像数据可能是包括待检测幕墙且数据格式为视频格式(例如mp3、avi、flv等格式)的图像数据，也可能是包括待检测幕墙且数据格式为图片格式(例如bmp、jpg、gif等格式)的图像数据。
S2100将目标图像数据进行预处理得到待识别图像；
具体的，如果服务器从摄像头处所获取目标图像数据的数据格式是图像格式，则直接对该目标图像数据进行图像预处理得到待识别图像。如果服务器从摄像头处所获取目标图像数据的数据格式是视频格式，则需要对该目标图像数据进行视频分帧处理得到一帧一帧的图片格式的图像帧，然后再对图像帧进行图像预处理得到待识别图像。
S2200将待识别图像输入至对应的幕墙清洁度值模型中输出待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并将清洁度值与预设阈值进行大小比较；
具体的，脏物包括但是不限于口香糖，飞行动物排泄物，灰尘，金属碎屑等颗粒物。其中，飞行动物包括鸟类、蝴蝶等昆虫。本实施例需要事先准备大量幕墙图像样本数据以及脏物图像样本数据进行训练得到整体的幕墙清洁度值模型。当然，由于不同的高度处的幕墙表面的脏污程度可能不同，为了提升清洁需求的评估准确率，可以获取大量脏物图像样本数据以及各个高度的幕墙图像样本数据，分别训练获得不同高度范围对应的幕墙清洁度值模型。训练好幕墙清洁度值模型后，根据业务需求将待识别图像输入至对应的幕墙清洁度值模型中，通过幕墙清洁度值模型输出对应的待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，然后将清洁度值与预设阈值进行大小比较。
S2300根据比较结果和待识别图像的数量确定目标楼宇是否具有清洁需求；
S3000在确定目标楼宇需要清洁时，根据脏物类型、清洁度值和目标楼宇的位置数据生成清洁方案。
具体的，由于不同的高度处的幕墙表面的脏污程度可能不同，导致清洁需求的评估标准不同，因此，需要根据所获取的待识别图像的数量，以及幕墙清洁度值模型输出的清洁度值与预设阈值的大小比较结果，结合进行判断目标楼宇是否具有清洁需求。本实施例中，通过图像识别技术和神经网络技术自动检测城市写字楼、办公楼等楼宇幕墙是否有被清洁的需求，不需要用户通过肉眼主观性判断，大大提升幕墙的清洁需求检测的准确率，而且，避免定期清理养护造成的清洁不及时以及资源浪费的问题，提高幕墙整体的清洁效果，提升城市的整体美观。
本发明的一个实施例，一种楼宇的幕墙清洁控制方法，包括：
S1200接收移动终端拍摄并推送的视频流格式的目标图像数据；目标图像数据为移动终端上摄像头拍摄待检测幕墙时获得的视频数据；
具体的，推流是指把采集阶段封包好的内容传输的过程，即将现场拍摄得到的视频格式的目标图像数据以视频流方式传递到服务器的过程。推流需要把视频格式的目标图像数据使用传输协议进行封装，变成视频流数据，常用的流传输协议有RTSP、RTMP、HLS等，使用RTMP传输的延时通常在1–3秒，对于手机直播这种实时性要求非常高的场景，RTMP也成为手机直播中最常用的流传输协议。
拉流是指已有直播内容，根据协议类型(如RTMP、RTP、RTSP、HTTP等)，建立连接并接收数据进行拉取的过程。拉流支持RTMP、HLS、HDL(HTTP-FLV)三种协议。
推拉流端包括推送RTMP服务器、推送RTSP/UDP/FLV服务器、拉取RTMP/HLS/HDL服务器。服务器还支持将接入的RTMP流进行各种变换，譬如将RTMP流转码、流截图、转发给其他服务器、转封装成HTTP-FLV流、转封装成HLS、转封装成HDS、转封装成DASH、录制成FLV/MP4。此外，服务器还提供丰富的应用接口，包括HTTP回调、安全策略Security、HTTP API接口、RTMP测速。
用户使用移动设备登录直播账号，通过移动设备上自带的摄像头对准待检测幕墙，以实时拍摄获取包括待检测幕墙的视频数据，移动设备将自带摄像头采集的视频数据储存并通过直播账号上传给建立连接的推拉流端，推拉流端将移动设备上传的视频数据处理为符合协议类型的视频流格式，然后，推拉流端将目标图像数据以视频流方式发送给服务器。此处的目标图像数据是包括待检测幕墙且数据格式为视频格式(例如mp3、avi、flv等格式)的视频数据。
S2100将目标图像数据进行预处理得到待识别图像；
S2200将待识别图像输入至对应的幕墙清洁度值模型中输出待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并将清洁度值与预设阈值进行大小比较；
S2300根据比较结果和待识别图像的数量确定目标楼宇是否具有清洁需求；
S3000在确定目标楼宇需要清洁时，根据脏物类型、清洁度值和目标楼宇的位置数据生成清洁方案。
本实施例与上述实施例相同的部分参见上述实施例，在此不再一一赘述。本实施例中，通过推拉流端和移动终端上自带的摄像头协作达到直播采集楼宇幕墙的外观视频即目标图像数据，当然，还可以通过目标楼宇附近的摄像头采集楼宇幕墙的外观视频即目标图像数据，这种通过现场采集目标图像数据的方式，可现场确定幕墙周围是否有无障碍，以便提升清洁方案可靠性和可实施性。
本发明的一个实施例，一种楼宇的幕墙清洁控制方法，包括：
S0100获取目标楼宇的位置数据；
具体的，可开发一款楼宇的幕墙清洁管理APP，用户使用移动终端登录该管理APP后选择幕墙清洁实测功能，该管理APP可接入第三方地图(例如百度地图和高德地图等)的数据接口，这样，用户可通过在移动终端显示界面所展示的地图上输入目标楼宇的名称，根据目标楼宇的名称查询其位置数据，进而将所获取的目标楼宇的位置数据上报给服务器。
S1000获取包括待检测幕墙的目标图像数据；
S2100将目标图像数据进行预处理得到待识别图像；
S2100将目标图像数据进行预处理得到待识别图像具体包括步骤：
S2110根据目标图像数据筛选出像素尺寸满足预设尺寸大小的候选图片；
S2120将候选图片进行灰度处理，然后进行二值化处理得到待识别图像；
具体的，服务器对接收到的视频格式的目标图像数据进行图片截取、图片处理。图片截取可以有以下几种方式可以实现。使用HTTP回调(HttpCallback)收到推送事件后开启ffmpeg进程截图，当推送停止后即停止ffmpeg进程截图。还可以使用Transcoder转码截图。
截取到图片后，抓取上述步骤中满足预设尺寸大小或者尺寸最大的候选图片进行深度学习，防止出现黑图，如果步骤1出现黑图则无法准确识别外观状态。然后，将候选图片转换为500*500像素尺寸大小的图片，并将500*500像素尺寸大小的图片随机切成300*300像素尺寸大小的目标图片，然后，将目标图片的图片类型转为RGB格式得到候选图片，将候选图片进行灰度处理转为灰度图，再将灰度图做二值化处理得到二值化图像。二值化图像每个像素用8bit表示，0表示黑，255表示白。将某张图片按照阈值0～255生成256张图片，用于选择合理的预设阈值(例如阈值为120)，将某目录内图片翻转45度，共翻转7次，每翻转一次生成一张图，适合增加样本数量。还可在翻转中随机增加剪裁、灰度等丰富的图像样本数据(包括幕墙图像样本数据和脏物图像样本数据)，通过上述方式获取的图像样本数据后，将大部分图像样本数据作为训练集以便后续进行训练，另一部分图像样本数据作为验证集进行验证调整幕墙清洁度值模型的阈值和权重等系数。
S2200将待识别图像输入至对应的幕墙清洁度值模型中输出待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并将清洁度值与预设阈值进行大小比较；
S2310在待识别图像的数量为一个且其清洁度值达到预设阈值时，确定目标楼宇具有清洁需求；
具体的，幕墙清洁度值模型会将清洁度值与预设阈值进行大小比较，如果清洁度值达到(大于或者大于等于)预设阈值时，幕墙清洁度值模型输出待检测幕墙具有清洁需求的判定结果。反之，如果清洁度值未达到(小于或者小于等于)预设阈值时，幕墙清洁度值模型输出待检测幕墙不具有清洁需求的判定结果。
如果获取的待识别图像的数量为一个时，可以将该待识别图像输入至整体的幕墙清洁度值模型，或者输入至该待识别图像中所包括的待检测幕墙高度匹配的幕墙清洁度值模型中，通过对应幕墙清洁度值模型判断待检测幕墙是否具有清洁需求的判定结果，如果幕墙清洁度值模型输出待检测幕墙具有清洁需求则目标楼宇具有清洁需求，反之，如果幕墙清洁度值模型输出待检测幕墙不具有清洁需求则目标楼宇不具有清洁需求。
S2320在待识别图像的数量为至少两个时，统计其清洁度值达到预设阈值的第一总数，以及清洁度值未达到预设阈值的第二总数，在第一总数大于第二总数时确定目标楼宇具有清洁需求；
具体的，如果获取的待识别图像的数量为至少两个时，将不同待识别图像分别输入至整体的幕墙清洁度值模型，由该整体的幕墙清洁度值模型识别确定目标楼宇是否具有清洁需求，并汇总不同待识别图像的清洁需求判定结果，即统计确定待检测幕墙具有清洁需求的第一总数，以及确定待检测幕墙不具有清洁需求的第二总数，比较第一总数与第二总数的大小。如果第一总数大于第二总数则确定目标楼宇具有清洁需求，如果第一总数小于第二总数则确定目标楼宇不具有清洁需求。
当然，由于待识别图像可能对应不同高度范围对应的待检测幕墙，因此，可训练得到不同高度范围对应的幕墙清洁度值模型，然后，根据各待识别图像所对应的待检测幕墙的高度范围，将各待识别图像分别输入至对应高度范围的幕墙清洁度值模型中，由不同高度范围对应的幕墙清洁度值模型分别识别确定待检测幕墙是否具有清洁需求，并汇总不同高度范围对应的待检测幕墙的清洁需求判定结果，即统计确定具有清洁需求的待检测幕墙的第一总数，以及确定不具有清洁需求的待检测幕墙的第二总数，比较第一总数与第二总数的大小。如果第一总数大于第二总数则确定目标楼宇具有清洁需求，如果第一总数小于第二总数则确定目标楼宇不具有清洁需求。
S3100根据待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值查找对应的清洁档位，并根据位置数据分配对应的清洁执行对象；
具体的，事先设置清洁策略表，清洁策略表限定有数值范围与清洁档位的映射关系，脏物类型分别与清洁档位的映射关系，以及清洁档位与对应清洁策略的映射关系。映射关系可以为一对一、一对多或多对多，此处不做唯一限定。清洁档位可以分为一档、二档、三档或四档不等，一般三档程度比四档程度高，清洁要求也随之升高，此处仅示例，并不是唯一限定。清洁策略包括但是不限于清洁方式及其对应的清洁时长。清洁方式包括但是不限于干布(未打湿的抹布)擦拭、湿布(用清水打湿后的抹布)擦拭、清洁液擦拭(用酒精、除污剂、玻璃水等清洁液打湿后的抹布)。
服务器可根据幕墙清洁度值模型输出的清洁度值从清洁策略表查找出匹配的目标数值范围，根据目标数据范围查找出清洁度值所对应的清洁档位。当然，服务器还可根据脏物类型从清洁策略表查找出匹配的清洁档位。服务器还可根据清洁度值和脏物类型分别从清洁策略表查找出匹配的清洁档位。
S3200根据清洁档位和清洁执行对象生成清洁方案。
具体的，服务器根据待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值查找出清洁档位后，再根据清洁档位查找对应的清洁策略。然后，服务器根据不同清洁施工方上报的自身所在位置，进行规划匹配出与目标楼宇距离最靠前的几个候选清洁施工方作为清洁执行对象，根据筛选出来的清洁执行对象和清洁档位再生成不同的清洁方案以供选择。当然，根据清洁需求方(例如楼宇物业主管、楼宇拥有者等)的目标清洁效率、清洁程度可作为筛选条件之一进行筛选清洁执行对象，满足清洁需求方的清洁要求。
当然，服务器根据清洁度值和脏物类型匹配查找的清洁档位可能不同，此时，以最高清洁档位作为最终的清洁档位。当然，还可以根据清洁度值匹配查找的清洁档位，以及脏物类型匹配查找的清洁档位进行叠加作为最终的清洁档位，以提升清洁效果，避免部分脏物无法清洁干净。
举例来说，如果幕墙黏贴有口香糖，通过幕墙清洁度值模型输出的清洁度值且匹配的清洁档位为二挡，通过幕墙清洁度值模型输出的脏物类型为口香糖且匹配的清洁档位为三挡，则服务器根据二挡对应的清洁策略进行清洁。服务器根据不同的脏物类型和清洁度值分别对应的不同清洁档位，满足了不同的清洁需要并且提高了清洁的效率。
本实施例与上述实施例相同的部分参见上述实施例，在此不再一一赘述。本实施例中，通过图像识别技术和神经网络技术自动检测城市写字楼、办公楼等楼宇幕墙是否有被清洁的需求，而且，避免定期清理养护造成的清洁不及时以及资源浪费的问题，提高幕墙整体的清洁效果，提升城市的整体美观，不需要用户通过肉眼主观性判断，大大提升幕墙的清洁需求检测的准确率。并且，自行根据目标楼宇的位置数据和待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值生成清洁方案规划生成清洁方案，提供可靠有效的清洁方案进行幕墙清洁，可大大提高幕墙的清洗效率。
本发明的一个实施例，一种楼宇的幕墙清洁控制方法，包括：
S1000获取包括待检测幕墙的目标图像数据；
S1001获取目标楼宇的位置数据；
具体的，可开发一款楼宇的幕墙清洁管理APP，用户使用移动终端登录该管理APP后选择幕墙清洁实测功能，自动开启移动终端的定位功能和摄像头的拍摄功能，这样，可以通过摄像头拍摄获取目标图像数据，并通过定位功能获取移动终端的GPS数据，根据所获取的GPS数据查询第三方地图获取目标楼宇的位置数据，将所获取的目标楼宇的位置数据上报给服务器。
S2110根据目标图像数据筛选出像素尺寸满足预设尺寸大小的候选图片；
S2120将候选图片进行灰度处理，然后进行二值化处理得到待识别图像；
S2200将待识别图像输入至对应的幕墙清洁度值模型中输出待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并将清洁度值与预设阈值进行大小比较；
S2310在待识别图像的数量为一个且其清洁度值达到预设阈值时，确定目标楼宇具有清洁需求；
S2320在待识别图像的数量为至少两个时，统计其清洁度值达到预设阈值的第一总数，以及清洁度值未达到预设阈值的第二总数，在第一总数大于第二总数时确定目标楼宇具有清洁需求；
S3100根据待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值查找对应的清洁档位，并根据位置数据分配对应的清洁执行对象；
S3200根据清洁档位和清洁执行对象生成清洁方案。
本实施例与上一实施例不同之处在于，上一实施例中的目标楼宇的位置数据在获取目标图像数据的步骤之前，本实施例中的目标楼宇的位置数据在确定获取待识别图像的步骤之前，并在获取目标图像数据的步骤之后。本实施例与上述实施例相同的部分参见上述实施例，在此不再一一赘述。
本发明的一个实施例，一种楼宇的幕墙清洁控制方法，包括：
S1000获取包括待检测幕墙的目标图像数据；
S2100将目标图像数据进行预处理得到待识别图像；
S2200将待识别图像输入至对应的幕墙清洁度值模型中输出待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并将清洁度值与预设阈值进行大小比较；
S2200将待识别图像输入至对应的幕墙清洁度值模型中输出待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并将清洁度值与预设阈值进行大小比较；
S2310在待识别图像的数量为一个且其清洁度值达到预设阈值时，确定目标楼宇具有清洁需求；
S2320在待识别图像的数量为至少两个时，统计其清洁度值达到预设阈值的第一总数，以及清洁度值未达到预设阈值的第二总数，在第一总数大于第二总数时确定目标楼宇具有清洁需求；
S2001获取目标楼宇的位置数据；
S3100根据待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值查找对应的清洁档位，并根据位置数据分配对应的清洁执行对象；
S3200根据清洁档位和清洁执行对象生成清洁方案。
本实施例与上述实施例不同之处在于，本实施例中的目标楼宇的位置数据在生成清洁方案的步骤之前，并在获取目标图像数据的步骤之后。本实施例与上述实施例相同的部分参见上述实施例，在此不再一一赘述。上述目标楼宇的位置数据的获取方式以及获取顺序仅为示例，其他的目标楼宇的位置数据的获取方式以及获取顺序均在本发明保护范围内，在此不再一一赘述。
本发明的一个实施例，一种楼宇的幕墙清洁控制方法，包括：
S1000获取包括待检测幕墙的目标图像数据；
S2000根据目标图像数据分析确定待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并根据清洁度值判断目标楼宇是否具有清洁需求；
S3000在确定目标楼宇需要清洁时，根据脏物类型、清洁度值和目标楼宇的位置数据生成清洁方案；
S4000发送清洁方案至维护终端；
S5000获取到维护终端返回的选择反馈结果后，根据所选择的清洁方案派遣对应的清洁施工方对目标楼宇进行清洁。
具体的，延续上述实施例生成清洁方案后，服务器将生成的清洁方案发送给清洁需求方的维护终端，清洁需求方通过维护终端的显示界面查看浏览清洁方案，并输入所选择的清洁方案，维护终端根据清洁需求方输入选择的清洁方案生成选择反馈结果给服务器，服务器再根据选择反馈结果调度通知对应的清洁施工方前往目标楼宇所在位置，并告知清洁施工方根据所选择的清洁方案对目标楼宇进行清洁。
本实施例与上述实施例相同的部分参见上述实施例，在此不再一一赘述。本实施例中，通过图像识别技术和神经网络技术自动检测城市写字楼、办公楼等楼宇幕墙是否有被清洁的需求，而且，避免定期清理养护造成的清洁不及时以及资源浪费的问题，提高幕墙整体的清洁效果，提升城市的整体美观，不需要用户通过肉眼主观性判断，大大提升幕墙的清洁需求检测的准确率。并且，自行根据目标楼宇的位置数据、待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值生成清洁方案规划生成清洁方案，提供可靠有效的清洁方案，供清洁施工方进行幕墙清洁措施的选择，可满足清洁施工方和清洁需求方的个性化清洁需要的同时，还可大大提高楼宇幕墙的清洗效率和清洁效果。
本发明的一个实施例，一种楼宇的幕墙清洁控制方法，包括：
S1000获取包括待检测幕墙的目标图像数据；
S2000根据目标图像数据分析确定待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并根据清洁度值判断目标楼宇是否具有清洁需求；
S3000在确定目标楼宇需要清洁时，根据脏物类型、清洁度值和目标楼宇的位置数据生成清洁方案；
S4000发送清洁方案至维护终端；
S5100获取到维护终端返回的选择反馈结果后，判断是否获取到清洁监工请求；
S5200在获取到清洁监工请求时，根据所选择的清洁方案对目标楼宇进行清洁，并且控制维护终端开启摄像头以对目标楼宇的清洁过程进行拍摄，直至完成目标楼宇的清洁工作。
具体的，如图2所示，移动终端10用于拍摄目标楼宇的外观视频(即本发明目标图像数据)，并且可以进行前后摄像头切换。使用RTMP协议将视频流方式推送给服务器20，在传输的过程中加入目标楼宇的位置数据。
服务器20(即本发明的服务器)用于对外观视频进行分析，将推送的外观视频截图后进行分析，识别出目标楼宇是否具有清洁需求，并读取外观视频中的目标楼宇的位置数据保存到服务器。服务器根据目标楼宇的位置数据、待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值生成清洁方案后，将清洁方案推送给维护终端30告知清洁施工方，并由清洁施工方根据已有的信息返回选择反馈结果，在确定最终的清洁方案后实施检测是否接收到清洁监工请求。如果服务器接收到清洁需求方或者监工人员发送的清洁监工请求，那么服务器就生成控制指令给维护终端30，以便清洁施工方在施工的过程中，开启维护终端30的摄像头推送目标楼宇的清洁过程的实时视频到服务器，再由服务器推送给清洁需求方或者监工人员查看监控清洁进度。
示例性的，服务器根据待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值生成清洗方案，清洗方案包括具有清洁需求的楼宇编号信息和楼宇位置信息。每次服务器识别分析后，服务器将会生成一个GUID(数字标识符)，此标识将作为维护终端30和服务器之间数据对接的唯一标识。服务器根据目标楼宇的位置数据找到目标楼宇的基本信息，若服务器中找不到目标楼宇的基本信息，服务器还需要保存目标楼宇的基本信息(如外观信息，楼高等)。
维护终端30接受服务器20发来的清洗方案，然后从服务器拉取需要提供服务的目标楼宇(即本发明中的具有清洁需求的目标楼宇，以下简称待清洗楼宇)的位置数据以及基本信息，并由清洁施工方主观根据已有信息(清洗方案、需要提供服务的目标楼宇的基本信息)确定最终的清洁方案。
优选的，如果服务器接收到清洁需求方或者监工人员发送的清洁监工请求，那么就生成控制指令给维护终端30，以便清洁施工方在清洗作业的过程中，开启维护终端30的摄像头推送待清洗楼宇的清洁过程的实时视频到服务器，再由服务器推送给清洁需求方或者监工人员查看监控待清洗楼宇的清洁进度。
示例性的，如图2所示，移动终端10打开推送视频功能并以直播的形式拍摄目标楼宇的外观视频并推送给服务器20。APP具有图形用户操作界面，用户可以通过该图形界面选择需要拍摄的内容以及摄像头设置，系统预先设置好了默认的设定，也可以是用户实时根据现场的环境选择选项。同时，需要将目标楼宇的位置数据推送到服务器端。服务器20对接收到的外观视频进行图像识别，根据待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值生成清洗方案并推送到维护终端3030。维护终端3030收到清洗方案后，即可根据推送的GUID向服务器请求待清洗楼宇的位置数据确定待清洗楼宇所在位置，并根据位置信息调用查询系统中存储的楼宇基本信息，如大楼的主题结构，广告牌的位置等等。服务器根据待清洗楼宇的基本信息和待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值生成清洗方案后，推送给清洁需求方查看，在清洁需求方和清洁施工方双方认可后，即可在线完成清洗订单。最后由清洁施工方进行幕墙清理作业后，双方确认即可完成所有流程。其中，清洁需求方和清洁施工方双方均可通过监控app提供的UI界面实时查看幕墙清洗维护过程的视频，能够通过自主检测判断目标楼宇的是否需要清洁，并且在幕墙清理过程中提供实时的清理画面，除了可以提升检测的效率外，还可以可视化的监控幕墙清理施工的进度。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的程序模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的程序单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各程序模块可以集成在一个处理单元中，也可是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个处理单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序单元的形式实现。另外，各程序模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。
本发明的一个实施例，一种服务器，包括处理器、存储器，其中，存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的计算机程序，实现上述对应方法实施例中的楼宇的幕墙清洁控制方法。
所述服务器可以为桌上型计算机、笔记本、掌上电脑、平板型计算机、手机、人机交互屏等设备。所述服务器可包括，但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述仅仅是服务器的示例，并不构成对服务器的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如：服务器还可以包括输入/输出接口、显示设备、网络接入设备、通信总线、通信接口等。通信接口和通信总线，还可以包括输入/输出接口，其中，处理器、存储器、输入/输出接口和通信接口通过通信总线完成相互间的通信。该存储器存储有计算机程序，该处理器用于执行存储器上所存放的计算机程序，实现上述方法实施例中的楼宇的幕墙清洁控制方法。
所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器可以是所述服务器的内部存储单元，例如：服务器的硬盘或内存。所述存储器也可以是所述服务器的外部存储设备，例如：所述服务器上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器还可以既包括所述服务器的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器用于存储所述计算机程序以及所述服务器所需要的其他程序和数据。所述存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
通信总线是连接所描述的元素的电路并且在这些元素之间实现传输。例如，处理器通过通信总线从其它元素接收到命令，解密接收到的命令，根据解密的命令执行计算或数据处理。存储器可以包括程序模块，例如内核(kernel)，中间件(middleware)，应用程序编程接口(Application Programming Interface，API)和应用。该程序模块可以是有软件、固件或硬件、或其中的至少两种组成。输入/输出接口转发用户通过输入/输出接口(例如感应器、键盘、触摸屏)输入的命令或数据。通信接口将该服务器与其它网络设备、用户设备、网络进行连接。例如，通信接口可以通过有线或无线连接到网络以连接到外部其它的网络设备或用户设备。无线通信可以包括以下至少一种：无线保真(WiFi)，蓝牙(BT)，近距离无线通信技术(NFC)，全球卫星定位系统(GPS)和蜂窝通信等等。有线通信可以包括以下至少一种：通用串行总线(USB)，高清晰度多媒体接口(HDMI)，异步传输标准接口(RS-232)等等。网络可以是电信网络和通信网络。通信网络可以为计算机网络、因特网、物联网、电话网络。服务器可以通过通信接口连接网络，服务器和其它网络设备通信所用的协议可以被应用、应用程序编程接口(API)、中间件、内核和通信接口至少一个支持。
本发明的一个实施例，一种存储介质，存储介质中存储有至少一条指令，指令由处理器加载并执行以实现上述楼宇的幕墙清洁控制方法对应实施例所执行的操作。例如，存储介质可以是只读内存(ROM)、随机存取存储器(RAM)、只读光盘(CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述或记载的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/服务器和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置/服务器实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性、机械或其他的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可能集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序发送指令给相关的硬件完成，所述的计算机程序可存储于一存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如：在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读的存储介质不包括电载波信号和电信信号。
应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种楼宇的幕墙清洁控制方法，其特征在于，包括步骤：
获取包括待检测幕墙的目标图像数据；
根据所述目标图像数据分析确定所述待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并根据所述清洁度值判断目标楼宇是否具有清洁需求；
在确定所述目标楼宇需要清洁时，根据所述脏物类型、清洁度值和所述目标楼宇的位置数据生成清洁方案；
所述在确定所述目标楼宇需要清洁时，根据所述脏物类型、清洁度值和所述目标楼宇的位置数据生成清洁方案之前包括步骤：
获取所述目标楼宇的位置数据；
所述根据所述脏物类型、清洁度值和所述目标楼宇的位置数据生成清洁方案包括步骤：
根据所述待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值查找对应的清洁档位，并根据所述位置数据分配对应的清洁执行对象；清洁执行对象为与目标楼宇距离最靠前的几个清洁施工方；
根据所述清洁档位和清洁执行对象生成所述清洁方案；
所述根据所述目标楼宇的位置数据和所述待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值生成清洁方案之后包括步骤：
发送所述清洁方案至维护终端；
获取到所述维护终端返回的选择反馈结果后，根据所选择的清洁方案派遣对应的清洁施工方对所述目标楼宇进行清洁。
2.根据权利要求1所述的楼宇的幕墙清洁控制方法，其特征在于，所述获取包括待检测幕墙的目标图像数据包括步骤：
从安装在所述目标楼宇附近的摄像头处获取所述目标图像数据；所述目标图像数据为摄像头拍摄所述待检测幕墙时获得的图像数据；或，
接收移动终端拍摄并推送的视频流格式的目标图像数据；所述目标图像数据为移动终端上摄像头拍摄所述待检测幕墙时获得的视频数据。
3.根据权利要求1所述的楼宇的幕墙清洁控制方法，其特征在于，所述根据所述目标图像数据分析确定所述待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并根据所述清洁度值判断所述目标楼宇是否具有清洁需求包括步骤：
将所述目标图像数据进行预处理得到待识别图像；
将所述待识别图像输入至对应的幕墙清洁度值模型中输出所述待检测幕墙上的脏物类型及其清洁度值，并将所述清洁度值与预设阈值进行大小比较；
根据比较结果和待识别图像的数量确定所述目标楼宇是否具有清洁需求。
4.根据权利要求3所述的楼宇的幕墙清洁控制方法，其特征在于，所述根据比较结果和待识别图像的数量确定所述目标楼宇是否具有清洁需求包括步骤：
在所述待识别图像的数量为一个且其清洁度值达到预设阈值时，确定所述目标楼宇具有清洁需求；
在所述待识别图像的数量为至少两个时，统计其清洁度值达到预设阈值的第一总数，以及清洁度值未达到预设阈值的第二总数，在所述第一总数大于所述第二总数时确定所述目标楼宇具有清洁需求。
5.根据权利要求1所述的楼宇的幕墙清洁控制方法，其特征在于，所述根据所述清洁方案对所述目标楼宇进行清洁包括步骤：
判断是否获取到清洁监工请求；
在获取到清洁监工请求时，根据所选择的清洁方案对所述目标楼宇进行清洁，并且控制维护终端开启摄像头以对所述目标楼宇的清洁过程进行拍摄，直至完成所述目标楼宇的清洁工作。
6.一种服务器，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，实现如权利要求1至权利要求5任一项所述的楼宇的幕墙清洁控制方法所执行的操作。
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求5任一项所述的楼宇的幕墙清洁控制方法所执行的操作。
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