垃圾清理方法和装置与流程

本发明涉及家用电器领域，具体而言，涉及一种垃圾清理方法和装置。

背景技术：

清理垃圾的家用电器能够通过一定的人工智能，自动地在房间内完成清理垃圾的工作，但是，现有技术中用于清理垃圾的清理方式不够智能，通常是需要按照预定的路线对房间内的地面进行全面地清扫。

针对相关技术中的垃圾清理方法不够智能的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种垃圾清理方法和装置，以至少解决相关技术中的垃圾清理方法不够智能的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种垃圾清理方法，该方法包括：获取对人体的动作的采集图像；根据采集图像判断人体的动作是否为预设动作，其中，预设动作为人体将要扔出物体的动作；在判断出人体的动作为预设动作的情况下，根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的落点区域；控制第一电子设备移动至落点区域并对人体将要扔出的物体进行清理。

进一步地，第一电子设备为垃圾桶，控制第一电子设备移动至落点区域并对人体将要扔出的物体进行清理包括：控制垃圾桶移动至落点区域以使人体将要扔出的物体能够落入垃圾桶的内部，在控制第一电子设备移动至落点区域并对人体将要扔出的物体进行清理之后，该方法还包括：检测预设时段内是否有物体落入垃圾桶的内部，其中，预设时段为人体做出预设动作的预设时间范围内；如果在预设时段内未检测到有物体落入垃圾桶的内部，则控制第二电子设备对垃圾桶的附近进行清理。

进一步地，第二电子设备为扫地机器人或集成于垃圾桶的拾取装置，在第二电子设备为扫地机器人的情况下，控制第二电子设备对垃圾桶的附近进行清理包括：控制扫地机器人移动至落点区域的附近，并控制扫地机器人对落点区域的附近进行清扫，在第二电子设备为拾取装置的情况下，控制第二电子设备对垃圾桶的附近进行清理包括：获取对落点区域的附近的采集图像；在对落点区域的附近的采集图像中搜索物体；如果搜索到物体，控制拾取装置拾取物体并放置入垃圾桶中。

进一步地，在第二电子设备为拾取装置的情况下，在对落点区域的附近的采集图像中搜索物体包括：获取预设时段内的采集图像；在预设时段内的采集图像中搜索空中是否存在物体；如果搜索到存在物体，则判断出人体已扔出物体，在对落点区域的附近的采集图像中搜索物体。

进一步地，根据采集图像判断人体的动作是否为预设动作包括：提取采集图像中的人体的动作轮廓；将提取出的动作轮廓与动作数据库中的至少一个动作轮廓进行比对以判断人体的动作是否为预设动作。

进一步地，根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的落点区域包括：根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的运动轨迹；根据预测的运动轨迹预测人体将要扔出的物体的落点区域。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种垃圾清理装置，该装置包括：获取单元，用于获取对人体的动作的采集图像；判断单元，用于根据采集图像判断人体的动作是否为预设动作，其中，预设动作为人体将要扔出物体的动作；预测单元，用于在判断出人体的动作为预设动作的情况下，根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的落点区域；控制单元，用于控制第一电子设备移动至落点区域并对人体将要扔出的物体进行清理。

进一步地，第一电子设备为垃圾桶，控制单元还用于控制垃圾桶移动至落点区域以使人体将要扔出的物体能够落入垃圾桶的内部，该装置还包括：检测单元，用于在控制第一电子设备移动至落点区域之后，检测预设时段内是否有物体落入垃圾桶的内部，其中，预设时段为人体做出预设动作的预设时间范围内；其中，控制单元还用于在预设时段内未检测到有物体落入垃圾桶的内部的情况下，控制第二电子设备对垃圾桶的附近进行清理。

进一步地，第二电子设备为扫地机器人或集成于垃圾桶的拾取装置，在第二电子设备为扫地机器人的情况下，控制单元还用于控制扫地机器人移动至落点区域的附近，并控制扫地机器人对落点区域的附近进行清扫，在第二电子设备为拾取装置的情况下，控制单元包括：获取模块，用于获取对落点区域的附近的采集图像；搜索模块，用于在对落点区域的附近的采集图像中搜索物体；控制模块，用于在搜索到物体的情况下，控制拾取装置拾取物体并放置入垃圾桶中。

进一步地，在第二电子设备为拾取装置的情况下，搜索模块包括：获取子模块，用于获取预设时段内的采集图像；第一搜索子模块，用于在预设时段内的采集图像中搜索空中是否存在物体；第二搜索子模块，用于如果搜索到存在物体，则判断出人体已扔出物体，在对落点区域的附近的采集图像中搜索物体。

进一步地，判断单元包括：提取模块，用于提取采集图像中的人体的动作轮廓；比对模块，用于将提取出的动作轮廓与动作数据库中的至少一个动作轮廓进行比对以判断人体的动作是否为预设动作。

进一步地，预测单元包括：第一预测模块，用于根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的运动轨迹；第二预测模块，用于根据预测的运动轨迹预测人体将要扔出的物体的落点区域。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行本发明的垃圾清理方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行本发明的垃圾清理方法。

在本发明实施例中，通过获取对人体的动作的采集图像；根据采集图像判断人体的动作是否为预设动作，其中，预设动作为人体将要扔出物体的动作；在判断出人体的动作为预设动作的情况下，根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的落点区域；控制第一电子设备移动至落点区域并对人体将要扔出的物体进行清理，解决了相关技术中的垃圾清理方法不够智能的技术问题，进而实现了能够更智能地清理垃圾的技术效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种可选的垃圾清理方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的垃圾清理装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本申请提供了一种垃圾清理方法的实施例。

图1是根据本发明实施例的一种可选的垃圾清理方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤s101，获取对人体的动作的采集图像；

步骤s102，根据采集图像判断人体的动作是否为预设动作，其中，预设动作为人体将要扔出物体的动作；

步骤s103，在判断出人体的动作为预设动作的情况下，根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的落点区域；

步骤s104，控制第一电子设备移动至落点区域并对人体将要扔出的物体进行清理。

该实施例提供的垃圾清理方法可以是通过第一电子设备执行的，或者，通过与第一电子设备通讯的外部控制设备执行的。在获取对人体的动作的采集图像时，可以采用第一电子设备上配置的摄像头进行图像采集，或者，也可以采用外部控制设备配置的摄像头进行图像采集。

具体而言，获取对人体的动作的采集图像的方法可以是实时进行图像采集，判断图像中是否存在人体，具体的，判断图像中是否存在人体的方式可以是通过预先训练好的用于识别是否存在人体的神经网络模型进行识别，神经网络模型在通过大量的样本训练之后能够达到很高的准确率，根据样本的不同可以达到不同的目的，为了能够使神经网络模型识别图像中是否存在人体，可以采用大量的图像样本以及对每张图像样本中标记的人体位置来训练神经网络模型，使得神经网络模型能够识别图像中是否存在人体以及确定人体的位置。在判断出图像中存在人体的情况下，确定获取到对人体的动作的采集图像。

在获取到对人体的动作的采集图像之后，根据采集图像判断人体的动作是否为预设动作，其中，预设动作为人体将要扔出物体的动作，例如，预设动作可以是投掷的动作，也可以是抛出的动作，等等。具体而言，可以通过提取采集图像中的人体的动作轮廓，将提取出的动作轮廓与动作数据库中的至少一个动作轮廓进行比对以判断人体的动作是否为预设动作。动作数据库中存储有至少一个动作轮廓，每个动作轮廓具有对应的标签，用于标识其是否为预设动作。需要说明的是，动作轮廓可以是通过图像中人体的轮廓表示的，也可以是通过图像中人体的姿态表示的。

在判断出人体的动作为预设动作的情况下，根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的落点区域，具体的，可以根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的运动轨迹，并根据预测的运动轨迹预测人体将要扔出的物体的落点区域。

需要说明的是，根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的落点区域或者根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的运动轨迹可以是采用预先训练的神经网络模型进行预测，神经网络模型的训练方式参考上述对人体识别的神经网络模型的训练方式，在此不再赘述。

在预测出人体将要扔出的物体的落点区域之后，控制第一电子设备移动至落点区域并对人体将要扔出的物体进行清理。第一电子设备可以是垃圾桶或扫地机器人等用于清洁的家用电器，在控制第一电子设备移动至落点区域之后，控制第一电子设备对物体进行清理。例如，在第一电子设备为垃圾桶的情况下，控制垃圾桶的桶盖打开(在垃圾桶有桶盖的情况下)以使人体将要扔出的物体落入垃圾桶。或者，在第一电子设备为扫地机器人的情况下，控制扫地机器人对落点区域进行清理。

进一步地，在第一电子设备为垃圾桶的情况下，控制垃圾桶移动至落点区域以使人体将要扔出的物体能够落入垃圾桶的内部，在控制第一电子设备移动至落点区域之后，检测预设时段内是否有物体落入垃圾桶的内部，其中，预设时段为人体做出预设动作的预设时间范围内(例如，在人体做出预设动作之后的5秒内)，如果在预设时段内未检测到有物体落入垃圾桶的内部，则控制第二电子设备对垃圾桶的附近进行清理。第二电子设备可以是与第一电子设备相同或不同的电子设备，可选的，第二电子设备可以是扫地机器人或集成于垃圾桶的拾取装置。

在第二电子设备为扫地机器人的情况下，控制扫地机器人移动至落点区域的附近，并控制扫地机器人对落点区域的附近进行清扫。

在第二电子设备为拾取装置的情况下，需要首先确定是否有物体扔出，具体的，可以获取对落点区域的附近的采集图像，并在对落点区域的附近的采集图像中搜索物体，如果搜索到物体，则控制拾取装置拾取物体并放置入垃圾桶中。进一步地，在对落点区域的附近的采集图像中搜索物体时，可以通过判断预设时段内的空中是否存在物体来判断人体是否已扔出物体。具体而言，获取预设时段内的采集图像，并在预设时段内的采集图像中搜索空中是否存在物体，如果搜索到存在物体，则判断出人体已扔出物体，进而在对落点区域的附近的采集图像中搜索物体。

该实施例通过获取对人体的动作的采集图像；根据采集图像判断人体的动作是否为预设动作，其中，预设动作为人体将要扔出物体的动作；在判断出人体的动作为预设动作的情况下，根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的落点区域；控制第一电子设备移动至落点区域并对人体将要扔出的物体进行清理，解决了相关技术中的垃圾清理方法不够智能的技术问题，进而实现了能够更智能地清理垃圾的技术效果。

需要说明的是，在附图的流程图虽然示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请还提供了一种存储介质的实施例，该实施例的存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行本发明实施例的垃圾清理方法。

本申请还提供了一种处理器的实施例，该实施例的处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行本发明实施例的垃圾清理方法。

本申请还提供了一种垃圾清理装置的实施例。

图2是根据本发明实施例的一种可选的垃圾清理装置的示意图，如图2所示，该装置包括获取单元10，判断单元20，预测单元30和控制单元40。

获取单元用于获取对人体的动作的采集图像；判断单元用于根据采集图像判断人体的动作是否为预设动作，其中，预设动作为人体将要扔出物体的动作；预测单元用于在判断出人体的动作为预设动作的情况下，根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的落点区域；控制单元用于控制第一电子设备移动至落点区域并对人体将要扔出的物体进行清理。

该实施例通过获取单元获取对人体的动作的采集图像，通过判断单元根据采集图像判断人体的动作是否为预设动作，其中，预设动作为人体将要扔出物体的动作，通过预测单元在判断出人体的动作为预设动作的情况下，根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的落点区域，通过控制单元控制第一电子设备移动至落点区域，解决了相关技术中的垃圾清理方法不够智能的技术问题，进而实现了能够更智能地清理垃圾的技术效果。

进一步地，第一电子设备为垃圾桶，控制单元还用于控制垃圾桶移动至落点区域以使人体将要扔出的物体能够落入垃圾桶的内部，该装置还包括：检测单元，用于在控制第一电子设备移动至落点区域之后，检测预设时段内是否有物体落入垃圾桶的内部，其中，预设时段为人体做出预设动作的预设时间范围内；其中，控制单元还用于在预设时段内未检测到有物体落入垃圾桶的内部的情况下，控制第二电子设备对垃圾桶的附近进行清理。

进一步地，第二电子设备为扫地机器人或集成于垃圾桶的拾取装置，在第二电子设备为扫地机器人的情况下，控制单元还用于控制扫地机器人移动至落点区域的附近，并控制扫地机器人对落点区域的附近进行清扫，在第二电子设备为拾取装置的情况下，控制单元包括：获取模块，用于获取对落点区域的附近的采集图像；搜索模块，用于在对落点区域的附近的采集图像中搜索物体；控制模块，用于在搜索到物体的情况下，控制拾取装置拾取物体并放置入垃圾桶中。

进一步地，在第二电子设备为拾取装置的情况下，搜索模块包括：获取子模块，用于获取预设时段内的采集图像；第一搜索子模块，用于在预设时段内的采集图像中搜索空中是否存在物体；第二搜索子模块，用于如果搜索到存在物体，则判断出人体已扔出物体，在对落点区域的附近的采集图像中搜索物体。

进一步地，判断单元包括：提取模块，用于提取采集图像中的人体的动作轮廓；比对模块，用于将提取出的动作轮廓与动作数据库中的至少一个动作轮廓进行比对以判断人体的动作是否为预设动作。

进一步地，预测单元包括：第一预测模块，用于根据人体的动作预测人体将要扔出的物体的运动轨迹；第二预测模块，用于根据预测的运动轨迹预测人体将要扔出的物体的落点区域。

上述的装置可以包括处理器和存储器，上述单元均可以作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)，存储器包括至少一个存储芯片。

上述本申请实施例的顺序不代表实施例的优劣。

在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。

其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以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信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。