CN115662090A - 物品遗失提醒方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开涉及机器人控制技术领域，提供了一种物品遗失提醒方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法包括：采集目标房间的内部图像；将所述内部图像输入至预先训练的物品识别模型，生成识别结果；基于所述识别结果，生成遗失物品提醒信息；将所述遗失物品提醒信息传输至目标设备，以及控制所述目标设备显示所述遗失物品提醒信息。该方法通过机器人对客户正在退房的目标客房进行非固有物品(即非客房内固有物品)的识别，确定是否有客户遗落的物品，如有则进行提醒，节约了人力，提高了遗失物品发现的时效性，避免给客户带来不必要的损失或耽误客户既定的行程，提高客户的服务体验。

Description

物品遗失提醒方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开涉及机器人控制技术领域，尤其涉及物品遗失提醒方法、装置、电子设备和计算机可读介质

背景技术

随着科学技术的发展，智能机器人产业大力发展，智能机器人开始应用在各行各业中，为人们的生活提供了巨大的便利。

在酒店等场所，客人在退房后可能会遗落某些个人用品，保洁人员或者其他相关工作人员检查不及时，会导致消息滞后，如果客人已经离开酒店才接收到消息，可能会给客人带来损失或耽误客人行程。

因此，如何高效快速的检测客户是否存在遗落的物品并生成相关提示信息，是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种物品遗失提醒方法、装置、电子设备和计算机可读介质，以解决现有技术中如何及时发现客户遗失物品并通知客户的问题。

本公开实施例的第一方面，提供了一种物品遗失提醒方法，包括：采集目标房间的内部图像；将上述内部图像输入至预先训练的物品识别模型，生成识别结果；基于上述识别结果，生成遗失物品提醒信息；将上述遗失物品提醒信息传输至目标设备，以及控制上述目标设备显示上述遗失物品提醒信息。

本公开实施例的第二方面，提供了一种物品遗失提醒装置，包括：采集单元，被配置成采集目标房间的内部图像；识别单元，被配置成将上述内部图像输入至预先训练的物品识别模型，生成识别结果；提醒单元，被配置成基于上述识别结果，生成遗失物品提醒信息；传输单元，被配置成将上述遗失物品提醒信息传输至目标设备，以及控制上述目标设备显示上述遗失物品提醒信息。

本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可以在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：首先，采集目标房间的内部图像；其次，将上述内部图像输入至预先训练的物品识别模型，生成识别结果；然后，基于上述识别结果，生成遗失物品提醒信息；最后，将上述遗失物品提醒信息传输至目标设备，以及控制上述目标设备显示上述遗失物品提醒信息。本公开的实施例提供的方法可以在客人退房后机器人进入房间内部，通过采集目标房间内的图像，并将上述图像输入物品识别模型的特征提取网络进行特征提取，进而通过第一物品识别模型进行房间内是否存在非固有物品的识别，如果存在非固有物品，则将非固有物品的特征信息通过第二物品识别模型进行识别，确定该非固有物品的名称、位置和数量等物品信息，进而通过非固有物品的物品信息确定上述非固有物品是否为客户遗失物品，如果确定不是垃圾，而是客户可能遗落的物品，则进行提醒。本公开通过机器人对客户正在退房的目标客房进行非固有物品(即非客房内固有物品)的识别，确定是否有客户遗落的物品，如有则进行提醒，节约了人力，提高了遗失物品发现的时效性，避免给客户带来不必要的损失或耽误客户既定的行程，提高客户的服务体验。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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它的附图。

图1是根据本公开的一些实施例的物品遗失提醒方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的物品遗失提醒方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的物品遗失提醒装置的一些实施例的结构示意图；

图4是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是根据本公开的一些实施例的物品遗失提醒方法的一个应用场景的示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以采集目标房间的内部图像102。其次，计算设备101可以将上述内部图像102输入至预先训练的物品识别模型，生成识别结果103。然后。计算设备101可以基于上述识别结果103，生成遗失物品提醒信息104。最后，计算设备101可以将上述遗失物品提醒信息104传输至目标设备105，以及控制上述目标设备105显示上述遗失物品提醒信息104。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备101为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备101体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。

图2是根据本公开的物品遗失提醒方法的一些实施例的流程图。图2的物品遗失提醒方法可以由图1的计算设备101执行。如图2所示，该物品遗失提醒方法包括：

步骤S201，采集目标房间的内部图像。

在一些实施例中，物品遗失提醒方法的执行主体(如图1所示的计算设备101)可以在接收到前台(例如，酒店使用的管理平台)发来的退房提醒时，控制摄像机器人移动至目标房间内部，并控制摄像机器人在目标房间内移动，采集目标房间内的内部图像，这里，目标房间指客户正在办理退房，还未进行保洁的房间。

步骤S202，将上述内部图像输入至预先训练的物品识别模型，生成识别结果。

在一些实施例中，上述物品遗失提醒方法的执行主体将上述采集的内部图像进行识别，确定是否存在非固有物品，以及确定非固有物品的物品信息，这里，非固有物品指的是除目标房间固有的物品以外的物品，作为示例，非固有物品可能是垃圾、用户遗落的电脑或衣物等。

在一些实施例中，上述预先训练的物品识别模型包括特征提取网络、第一物品识别子模型和第二物品识别子模型，上述预先训练的物品识别模型是通过如下步骤进行训练的：第一步，获取训练样本集，其中，上述训练样本中包括：样本房间内部图像和样本识别结果；第二步，从上述训练样本集中选择训练样本，将上述训练样本中的样本房间内部图像输入上述特征提取网络，得到至少一个物品的特征信息，以组成特征信息集合；第三步，将上述特征信息集合输入至初始模型的第一子模型，生成第一识别结果；第四步，响应于确定上述第一识别结果表征存在非固有物品，将上述非固有物品的特征信息输入至上述初始模型的第二子模型，生成第二识别结果；第五步，确定上述训练样本中的样本识别结果与上述第二识别结果之间的损失值；第六步，响应于确定上述损失值符合预设损失值范围，将上述第一子模型确定为上述第一物品识别子模型，将上述第二子模型确定为上述第二物品识别子模型，将上述初始模型确定为上述物品识别模型，训练完成。这里，样本房间内部图像包括房间内固有物品的图像和非固有物品的图像，通过对固有物品的图像进行标记，进而通过标记的固有物品的图像和非固有物品的图像训练第一物品识别子模型得到第一识别结果，这里，第一识别结果包括：存在非固有物品和不存在非固有物品。这里，第二识别结果则为非固有物品的物品信息，包括物品名称、物品位置和物品数量。

在一些实施例中，上述识别结果是通过如下步骤生成的：第一步，将上述内部图像输入至上述物品识别模型的特征提取网络，得到至少一个物品的特征信息，以组成特征信息集合；第二步，将上述特征信息集合输入至上述第一物品识别子模型，得到第一识别结果，其中，上述第一识别结果包括以下其中一种：存在非固有物品，不存在非固有物品；第三步，响应于确定上述第一识别结果表征不存在非固有物品，将上述第一识别结果确定为上述识别结果；第四步，响应于确定上述第一识别结果表征存在非固有物品，将非固有物品的特征信息输入至第二物品识别子模型，得到上述非固有物品的物品信息作为识别结果，这里，非固有物品的物品信息至少包括物品名称、物品位置和物品数量，还可能包括物品颜色，物品状态等信息。作为示例，以非固有物品的物品信息作为识别结果可以是“位于床头的一只黑色手提电脑包”、“位于卫生间的一只棕色梳子”等。

步骤S203，基于上述识别结果，生成遗失物品提醒信息。

在一些实施例中，遗失物品提醒信息是通过如下步骤生成的：第一步，响应于上述识别结果为非固有物品的物品信息，上述确定上述非固有物品是否为遗失物品；第二步，响应于上述非固有物品为遗失物品，生成遗失物品提醒信息。具体的，确定已经存在非固有物品时，基于非固有物品的物品信息，确定非固有物品是否为遗失物品，作为示例，非固有物品可以是垃圾，也可以是用户遗失物品，这里，遗失物品提醒信息则为上述非固有物品的物品信息。

步骤S204，将上述遗失物品提醒信息传输至目标设备，以及控制上述目标设备显示上述遗失物品提醒信息。

在一些实施例中，生成遗失物品提醒信息后，上述物品遗失提醒方法的执行主体可以将上述遗失物品提醒信息传输至目标设备，并控制上述目标设备显示上述遗失物品提醒信息，作为示例，上述目标设备可以是用户的手机、可以是酒店工作人员的电脑、可以是酒店大厅的显示屏等。

在一些实施例中的可选方式中，上述方法还包括：响应于上述非固有物品为非遗失物品，生成保洁通知信息；将上述保洁通知信息传输至目标管理平台，以及控制上述目标管理平台显示上述保洁通知信息。

本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：首先，采集目标房间的内部图像；其次，将上述内部图像输入至预先训练的物品识别模型，生成识别结果；然后，基于上述识别结果，生成遗失物品提醒信息；最后，将上述遗失物品提醒信息传输至目标设备，以及控制上述目标设备显示上述遗失物品提醒信息。本公开的实施例提供的方法可以在客人正在办理退房时，控制机器人进入房间内部，通过采集目标房间内的图像，并将上述图像输入物品识别模型的特征提取网络进行特征提取，进而通过第一物品识别模型进行房间内是否存在非固有物品的识别，如果存在非固有物品，则将非固有物品的特征信息通过第二物品识别模型进行识别，确定该非固有物品的名称、位置和数量等物品信息，进而通过非固有物品的物品信息确定上述非固有物品是否为客户遗失物品，如果确定不是垃圾，而是客户可能遗落的物品，则进行提醒。本公开通过机器人对客户正在退房的目标客房进行非固有物品(即非客房内固有物品)的识别，确定是否有客户遗落的物品，如有则进行提醒，节约了人力，提高了遗失物品发现的时效性，避免给客户带来不必要的损失或耽误客户既定的行程，提高客户的服务体验。

上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图3是根据本公开的物品遗失提醒装置的一些实施例的结构示意图。如图3所示，该机器人休眠唤醒装置包括：采集单元301、识别单元302、提醒单元303和传输单元304。其中，采集单元301，被配置成采集目标房间的内部图像；识别单元302，被配置成将上述内部图像输入至预先训练的物品识别模型，生成识别结果；提醒单元303，被配置成基于上述识别结果，生成遗失物品提醒信息；传输单元304，被配置成将上述遗失物品提醒信息传输至目标设备，以及控制上述目标设备显示上述遗失物品提醒信息。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述物品识别模型包括：特征提取网络、第一物品识别子模型和第二物品识别子模型。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述物品识别模型的训练步骤包括：获取训练样本集，其中，上述训练样本中包括：样本房间内部图像和样本识别结果；从上述训练样本集中选择训练样本，将上述训练样本中的样本房间内部图像输入上述特征提取网络，得到至少一个物品的特征信息，以组成特征信息集合；将上述特征信息集合输入至初始模型的第一子模型，生成第一识别结果；响应于确定上述第一识别结果表征存在非固有物品，将上述非固有物品的特征信息输入至上述初始模型的第二子模型，生成第二识别结果；确定上述训练样本中的样本识别结果与上述第二识别结果之间的损失值；响应于确定上述损失值符合预设损失值范围，将上述第一子模型确定为上述第一物品识别子模型，将上述第二子模型确定为上述第二物品识别子模型，将上述初始模型确定为上述物品识别模型，训练完成。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，物品遗失提醒装置的识别单元302被进一步配置成：将上述内部图像输入至上述物品识别模型的特征提取网络，得到至少一个物品的特征信息，以组成特征信息集合；将上述特征信息集合输入至上述第一物品识别子模型，得到第一识别结果，其中，上述第一识别结果包括以下其中一种：存在非固有物品，不存在非固有物品；响应于确定上述第一识别结果表征不存在非固有物品，将上述第一识别结果确定为上述识别结果；响应于确定上述第一识别结果表征存在非固有物品，将非固有物品的特征信息输入至第二物品识别子模型，得到上述非固有物品的物品信息作为识别结果。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述非固有物品的物品信息包括物品名称、物品位置和物品数量。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，物品遗失提醒装置的提醒单元303被进一步配置成：响应于上述识别结果为非固有物品的物品信息，上述确定上述非固有物品是否为遗失物品；响应于上述非固有物品为遗失物品，生成遗失物品提醒信息。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，还包括：响应于上述非固有物品为非遗失物品，生成保洁通知信息；将上述保洁通知信息传输至目标管理平台，以及控制上述目标管理平台显示上述保洁通知信息。

下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备101)400的结构示意图。图4示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，电子设备400可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储装置408加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。

通常，以下装置可以连接至I/O接口405：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置406；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁带、硬盘等的存储装置408；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备400，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图4中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装，或者从存储装置408被安装，或者从ROM402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：采集目标房间的内部图像；将上述内部图像输入至预先训练的物品识别模型，生成识别结果；基于上述识别结果，生成遗失物品提醒信息；将上述遗失物品提醒信息传输至目标设备，以及控制上述目标设备显示上述遗失物品提醒信息。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括采集单元、识别单元、提醒单元和传输单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，采集单元还可以被描述为“采集目标房间的内部图像的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种物品遗失提醒方法，其特征在于，包括：

采集目标房间的内部图像；

将所述内部图像输入至预先训练的物品识别模型，生成识别结果；

基于所述识别结果，生成遗失物品提醒信息；

将所述遗失物品提醒信息传输至目标设备，以及控制所述目标设备显示所述遗失物品提醒信息。

2.如权利要求1所述的物品遗失提醒方法，其特征在于，所述物品识别模型包括：特征提取网络、第一物品识别子模型和第二物品识别子模型。

3.如权利要求2所述的物品遗失提醒方法，其特征在于，所述物品识别模型的训练步骤包括：

获取训练样本集，其中，所述训练样本中包括：样本房间内部图像和样本识别结果；

从所述训练样本集中选择训练样本，将所述训练样本中的样本房间内部图像输入所述特征提取网络，得到至少一个物品的特征信息，以组成特征信息集合；

将所述特征信息集合输入至初始模型的第一子模型，生成第一识别结果；

响应于确定所述第一识别结果表征存在非固有物品，将所述非固有物品的特征信息输入至所述初始模型的第二子模型，生成第二识别结果；

确定所述训练样本中的样本识别结果与所述第二识别结果之间的损失值；

响应于确定所述损失值符合预设损失值范围，将所述第一子模型确定为所述第一物品识别子模型，将所述第二子模型确定为所述第二物品识别子模型，将所述初始模型确定为所述物品识别模型，训练完成。

4.如权利要求3所述的物品遗失提醒方法，其特征在于，所述将所述内部图像输入至预先训练的物品识别模型，生成识别结果，包括：

将所述内部图像输入至所述物品识别模型的特征提取网络，得到至少一个物品的特征信息，以组成特征信息集合；

将所述特征信息集合输入至所述第一物品识别子模型，得到第一识别结果，其中，所述第一识别结果包括以下其中一种：存在非固有物品，不存在非固有物品；

响应于确定所述第一识别结果表征不存在非固有物品，将所述第一识别结果确定为所述识别结果；

响应于确定所述第一识别结果表征存在非固有物品，将非固有物品的特征信息输入至第二物品识别子模型，得到所述非固有物品的物品信息作为识别结果。

5.如权利要求4所述的物品遗失提醒方法，其特征在于，所述非固有物品的物品信息包括物品名称、物品位置和物品数量。

6.如权利要求5所述的物品遗失提醒方法，其特征在于，所述基于所述识别结果，生成遗失物品提醒信息，包括：

响应于所述识别结果为非固有物品的物品信息，确定所述非固有物品是否为遗失物品；

响应于所述非固有物品为遗失物品，生成遗失物品提醒信息。

7.如权利要求6所述的物品遗失提醒方法，其特征在于，还包括：

响应于所述非固有物品为非遗失物品，生成保洁通知信息；

将所述保洁通知信息传输至目标管理平台，以及控制所述目标管理平台显示所述保洁通知信息。

8.一种物品遗失提醒装置，其特征在于，包括：

采集单元，被配置成采集目标房间的内部图像；

识别单元，被配置成将所述内部图像输入至预先训练的物品识别模型，生成识别结果；

提醒单元，被配置成基于所述识别结果，生成遗失物品提醒信息；

传输单元，被配置成将所述遗失物品提醒信息传输至目标设备，以及控制所述目标设备显示所述遗失物品提醒信息。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可以在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，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中任一项所述方法的步骤。

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