CN116797997A - 酒店餐厅清理方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及数据处理技术领域,提供了一种酒店餐厅清理方法、装置、电子设备和介质。该方法包括:在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像;基于上述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域;基于上述待清扫区域确定待清理对象,并确定上述待清理对象的类别;基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令。该实施方式实现了自动打扫酒店餐厅,由此减少人力工作,避免人力资源浪费;并且,针对不同垃圾进行分类处理,提高了处理效率。
Description
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域,尤其涉及酒店餐厅清理方法、装置、电子设备和介质。
背景技术
随着人们生活水平的不断提高,在外出行入住的酒店水平也在逐步提高,相应的设施也在不断完善,以提供给用户更佳的入住体验。在酒店餐厅的场景中,需要及时清理餐厅的卫生环境,以保证给客人带来优质的服务体验,而清理餐厅的卫生环境的工作都是由人工进行,并且,在客流量大的情况下,人手不足,造成服务体验差的结果。
因此,如何实现自动清理餐厅垃圾,从而节省人力资源并提高效率,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酒店餐厅清理方法、装置、电子设备和介质,以解决现有技术中如何实现自动清理餐厅垃圾,从而节省人力资源并提高效率的问题。
本公开实施例的第一方面,提供了一种酒店餐厅清理方法,包括:在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像;基于上述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域;基于上述待清扫区域确定待清理对象,并确定上述待清理对象的类别;基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令。
本公开实施例的第二方面,提供了一种酒店餐厅清理装置,包括:图像获取单元,被配置成在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像;区域确定单元,被配置成基于上述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域;对象确定单元,被配置成基于上述待清扫区域确定待清理对象,并确定上述待清理对象的类别;对象清理单元,被配置成基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令。
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,在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像;然后,基于上述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域;接着,基于上述待清扫区域确定待清理对象,并确定上述待清理对象的类别;最后,基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令。通过在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像;基于上述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域;基于上述待清扫区域确定待清理对象,并确定上述待清理对象的类别;基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令。该实施方式实现了自动打扫酒店餐厅,由此减少人力工作,避免人力资源浪费;并且,针对不同垃圾进行分类处理,提高了处理效率。
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酒店餐厅清理方法的一个应用场景的示意图;
图2是根据本公开的酒店餐厅清理方法的一些实施例的流程图;
图3是根据本公开的酒店餐厅清理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酒店餐厅清理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可以在设定时间段102内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像103。然后,计算设备101可以基于上述餐厅区域图像103进行图像识别,确定待清扫区域104。计算设备101可以基于上述待清扫区域104确定待清理对象105,并确定上述待清理对象105的类别。最后,计算设备101可以基于上述待清理对象105的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令,如附图标记106所示。
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是根据本公开的酒店餐厅清理方法的一些实施例的流程图。图2的酒店餐厅清理方法可以由图1的计算设备101执行。如图2所示,该酒店餐厅清理方法包括:
步骤S201,在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像。
在一些实施例中,酒店餐厅清理方法的执行主体(如图1所示的计算设备101)可以在设定时间段内对酒店餐厅进行巡逻,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像。这里,机器人可以为配备了具有摄像功能的设备的机器人。设定时间段可以是根据实际需求设置的监测周期,以在满足监测需求的同时,避免高频次监测的设备资源浪费。作为示例,设定时间段可以是每天8点至22点。
进一步来讲,上述响应于电话接通请求,上述在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像,包括:确定上述设定时间段对应的时间间隔;在设定时间段内,以设定时间间隔基于预设路径控制机器人在上述餐厅区域进行巡逻操作;基于上述巡逻操作通过摄像装置获取餐厅区域图像。具体的,时间间隔可以为半小时、十分钟或一分钟等时间间隔,还可以设定不同时间段对应的时间间隔不同。例如,在工作时间内,8点至22点每隔半小时按照预设线路进行一次巡逻,在巡逻的过程中,打开摄像设备,获取餐厅区域图像。
步骤S202,基于上述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域。
在一些实施例中,上述基于上述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域,包括:将上述餐厅区域图像输入预设图像识别模型,确定至少一个图像物体;对上述图像物体进行判断,在上述图像物体中不存在人物类型且存在设定物体类型的情况下,确定待清扫区域。
具体的,首先可以对图像中的物体进行识别,再根据设定的规则判断是否需要清理。例如,将拍摄到的图像输入至训练好的R-CNN模型中,获取图像中的物体标识:骨头、牛奶和桌子,根据设定好的规则,确定桌子为待清扫区域。
步骤S203,基于上述待清扫区域确定待清理对象,并确定上述待清理对象的类别。
在一些实施例中,上述基于上述待清扫区域确定待清理对象,并确定上述待清理对象的类别,包括:从上述待清扫区域的图像物体中确定待清理对象;根据上述待清理对象的类型将上述待清理对象的类别分为固体类、液体类或混合类。
具体的,可以将图像中的物体分为固体类、液体类或混合类。例如,骨头是固体类、牛奶是液体类、牛奶和面包在一起是混合类。
步骤S204,基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令。
在一些实施例中,上述基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令,包括:在上述清理对象的类别为上述固体类的情况下,确定上述清理对象的参数信息;其中,上述参数信息包括数量参数和尺寸参数;基于上述数量参数和上述尺寸参数确定清理方式;基于上述清理方式确定机器人类型,并基于上述机器人类型向目标机器人发送清理指令。
沿用上例,在工作时间内,8点至22点每隔半小时按照预设线路进行一次巡逻,在巡逻的过程中,打开摄像设备,获取餐厅区域图像。将拍摄到的图像输入至训练好的R-CNN模型中,获取图像中的物体标识:骨头和桌子,根据设定好的规则,确定桌子为待清扫区域。并且判定骨头为固体类,且尺寸参数超过尺寸阈值,数量参数小于数量阈值,可以确定F类机器人,则向F类机器人发送清理指令。其中,F类机器人为带有扫把设备且可以达到桌子高度的机器人。
在一些实施例中,上述基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令,包括:在上述清理对象的类别为上述液体类的情况下,确定上述清理对象的参数信息;其中,上述参数信息包括面积参数和清理难度参数;基于上述面积参数和上述清理难度参数确定清理方式;基于上述清理方式确定机器人类型,并基于上述机器人类型向目标机器人发送清理指令。
沿用上例,在工作时间内,8点至22点每隔半小时按照预设线路进行一次巡逻,在巡逻的过程中,打开摄像设备,获取餐厅区域图像。将拍摄到的图像输入至训练好的R-CNN模型中,获取图像中的物体标识:牛奶和地板A,根据设定好的规则,确定地板A为待清扫区域,并且判定牛奶为液体类,且面积参数小于面积阈值,清理难度参数为容易清理,可以确定M类机器人,则向带有拖布设备的M类机器人发送清理指令,则向M类机器人发送清理指令。
在一些实施例中,上述基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令,包括:在上述清理对象的类别为上述混合类的情况下,确定上述清理对象的参数信息;其中,上述参数信息包括面积参数、清理难度参数、数量参数和尺寸参数;基于上述面积参数、上述清理难度参数、上述数量参数和上述尺寸参数确定清理方式;基于上述清理方式确定机器人类型,并基于上述机器人类型向目标机器人发送清理指令。
沿用上例,在工作时间内,8点至22点每隔半小时按照预设线路进行一次巡逻,在巡逻的过程中,打开摄像设备,获取餐厅区域图像。将拍摄到的图像输入至训练好的R-CNN模型中,获取图像中的物体标识:面包、牛奶和桌子,根据设定好的规则,确定桌子为待清扫区域,并且判定牛奶和面包为混合类,且面积参数小于面积阈值,清理难度参数为容易清理,尺寸参数小于尺寸阈值,数量参数超过数量阈值,可以确定N类机器人,则向带有桌布设备的N类机器人发送清理指令,则向N类机器人发送清理指令。
本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是:首先,在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像;然后,基于上述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域;接着,基于上述待清扫区域确定待清理对象,并确定上述待清理对象的类别;最后,基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令。通过在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像;基于上述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域;基于上述待清扫区域确定待清理对象,并确定上述待清理对象的类别;基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令。该实施方式实现了自动打扫酒店餐厅,由此减少人力工作,避免人力资源浪费;并且,针对不同垃圾进行分类处理,提高了处理效率。
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是根据本公开的酒店餐厅清理装置的一些实施例的结构示意图。如图3所示,该酒店餐厅清理装置包括:图像获取单元301、区域确定单元302、对象确定单元303和对象清理单元304。其中,图像获取单元301,被配置成在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像;区域确定单元302,被配置成基于上述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域;对象确定单元303,被配置成基于上述待清扫区域确定待清理对象,并确定上述待清理对象的类别;对象清理单元304,被配置成基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,图像获取单元301,还被配置成:确定上述设定时间段对应的时间间隔;在设定时间段内,以设定时间间隔基于预设路径控制机器人在上述餐厅区域进行巡逻操作;基于上述巡逻操作通过摄像装置获取餐厅区域图像。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,区域确定单元302,还被配置成:将上述餐厅区域图像输入预设图像识别模型,确定至少一个图像物体;对上述图像物体进行判断,在上述图像物体中不存在人物类型且存在设定物体类型的情况下,确定待清扫区域。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,对象确定单元303,还被配置成:从上述待清扫区域的图像物体中确定待清理对象;根据上述待清理对象的类型将上述待清理对象的类别分为固体类、液体类或混合类。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,对象清理单元304,还被配置成:在上述清理对象的类别为上述固体类的情况下,确定上述清理对象的参数信息;其中,上述参数信息包括数量参数和尺寸参数;基于上述数量参数和上述尺寸参数确定清理方式;基于上述清理方式确定机器人类型,并基于上述机器人类型向目标机器人发送清理指令。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,对象清理单元304,还被配置成:在上述清理对象的类别为上述液体类的情况下,确定上述清理对象的参数信息;其中,上述参数信息包括面积参数和清理难度参数;基于上述面积参数和上述清理难度参数确定清理方式;基于上述清理方式确定机器人类型,并基于上述机器人类型向目标机器人发送清理指令。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,对象清理单元304,还被配置成:在上述清理对象的类别为上述混合类的情况下,确定上述清理对象的参数信息;其中,上述参数信息包括面积参数、清理难度参数、数量参数和尺寸参数;基于上述面积参数、上述清理难度参数、上述数量参数和上述尺寸参数确定清理方式;基于上述清理方式确定机器人类型,并基于上述机器人类型向目标机器人发送清理指令。
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ROM 402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:在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像;基于上述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域;基于上述待清扫区域确定待清理对象,并确定上述待清理对象的类别;基于上述待清理对象的类别确定清理方式,并基于上述清理方式向上述机器人发送清理指令。
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:一种处理器包括监测单元、状态分析单元、确定单元和状态调整单元。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,图像获取单元还可以被描述为“在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像的单元”。
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)
1.一种酒店餐厅清理方法,其特征在于,包括:
在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像;
基于所述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域;
基于所述待清扫区域确定待清理对象,并确定所述待清理对象的类别;
基于所述待清理对象的类别确定清理方式,并基于所述清理方式向所述机器人发送清理指令。
2.如权利要求1所述的酒店餐厅清理方法,其特征在于,所述在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像,包括:
确定所述设定时间段对应的时间间隔;
在设定时间段内,以设定时间间隔基于预设路径控制机器人在所述餐厅区域进行巡逻操作;
基于所述巡逻操作通过摄像装置获取餐厅区域图像。
3.如权利要求1所述的酒店餐厅清理方法,其特征在于,所述基于所述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域,包括:
将所述餐厅区域图像输入预设图像识别模型,确定至少一个图像物体;
对所述图像物体进行判断,在所述图像物体中不存在人物类型且存在设定物体类型的情况下,确定待清扫区域。
4.如权利要求3所述的酒店餐厅清理方法,其特征在于,所述基于所述待清扫区域确定待清理对象,并确定所述待清理对象的类别,包括:
从所述待清扫区域的图像物体中确定待清理对象;
根据所述待清理对象的类型将所述待清理对象的类别分为固体类、液体类或混合类。
5.如权利要求4所述的酒店餐厅清理方法,其特征在于,所述基于所述待清理对象的类别确定清理方式,并基于所述清理方式向所述机器人发送清理指令,包括:
在所述清理对象的类别为所述固体类的情况下,确定所述清理对象的参数信息;其中,所述参数信息包括数量参数和尺寸参数;
基于所述数量参数和所述尺寸参数确定清理方式;
基于所述清理方式确定机器人类型,并基于所述机器人类型向目标机器人发送清理指令。
6.如权利要求4所述的酒店餐厅清理方法,其特征在于,所述基于所述待清理对象的类别确定清理方式,并基于所述清理方式向所述机器人发送清理指令,包括:
在所述清理对象的类别为所述液体类的情况下,确定所述清理对象的参数信息;其中,所述参数信息包括面积参数和清理难度参数;
基于所述面积参数和所述清理难度参数确定清理方式;
基于所述清理方式确定机器人类型,并基于所述机器人类型向目标机器人发送清理指令。
7.如权利要求4所述的酒店餐厅清理方法,其特征在于,所述基于所述待清理对象的类别确定清理方式,并基于所述清理方式向所述机器人发送清理指令,包括:
在所述清理对象的类别为所述混合类的情况下,确定所述清理对象的参数信息;其中,所述参数信息包括面积参数、清理难度参数、数量参数和尺寸参数;
基于所述面积参数、所述清理难度参数、所述数量参数和所述尺寸参数确定清理方式;
基于所述清理方式确定机器人类型,并基于所述机器人类型向目标机器人发送清理指令。
8.一种酒店餐厅清理装置,其特征在于,包括:
图像获取单元,被配置成在设定时间段内,基于预设路径控制机器人获取餐厅区域图像;
区域确定单元,被配置成基于所述餐厅区域图像进行图像识别,确定待清扫区域;
对象确定单元,被配置成基于所述待清扫区域确定待清理对象,并确定所述待清理对象的类别;
对象清理单元,被配置成基于所述待清理对象的类别确定清理方式,并基于所述清理方式向所述机器人发送清理指令。
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。
Priority Applications (1)
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