[发明专利]车辆清洗的方法、装置、系统、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种车辆清洗的方法，其特征在于，包括：

在首次对车辆四周表面进行清洗之前或者在前一轮对车辆四周表面进行清洗结束后，获取对车辆四周表面采集的至少一张图像，根据从每一张图像中识别出的所述车辆四周表面存在污渍的区域和/或每一张图像的反光度，确定所述车辆四周表面的污渍等级；

若所述污渍等级不满足预设污渍等级要求，则根据所述污渍等级确定本轮对所述车辆四周表面进行清洗的清洗模式，以根据本轮确定的清洗模式对所述车辆四周表面进行清洗；

其中，不同的清洗模式设定了对车辆四周表面进行清洗的清洗次数，以及每次对车辆四周表面进行清洗时喷水的喷水量和喷水水压、每次对车辆四周表面进行清洗时清洗剂的喷洒量，以及是否在本轮对车辆四周表面进行清洗后进行速干作业；

所述获取对车辆四周表面采集的至少一张图像，根据从每一张图像中识别出的所述车辆四周表面存在污渍的区域和每一张图像的反光度，确定所述车辆四周表面的污渍等级，包括：

获取对车辆四周表面采集的至少一张图像，对每一张图像，通过预先训练的机器识别模型识别出图像中存在污渍的区域，并通过预先训练的反光度评判等级模型确定图像的反光度等级；

根据每一图像中示出的所述车辆四周表面存在污渍的区域的第一面积、每一图像中示出的所述车辆四周表面的第二面积和各图像的反光度等级，确定所述车辆四周表面的污渍等级；

所述根据每一图像中示出的所述车辆四周表面存在污渍的区域的第一面积、每一图像中示出的所述车辆四周表面的第二面积和各图像的反光度等级，确定所述车辆四周表面的污渍等级，包括：

对每一图像，根据公式确定污渍等级组成元素a_n，其中，S_污和S_全分别表示由同一图像示出的车辆四周表面存在污渍的区域的第一面积和图像中示出的车辆四周表面的第二面积，n对车辆四周表面采集的至少一张图像中的第n张图像；

根据公式确定第一污渍等级分量a，其中，N为对车辆四周表面采集的至少一张图像的图像总张数，k_n为对应于a_n的第一预设加权系数；

根据公式确定第二污渍等级分量l，其中，l_n为第n张图像的反光度等级，k'_n为对应于l_n的第二预设加权系数；

根据公式A＝k″₁a+k″₂l确定所述车辆四周表面的污渍等级A，k″₁为对应于a的第三预设加权系数，k″₂为对应于l的第四预设加权系数。

2.根据权利要求1所述的车辆清洗的方法，其特征在于，所述若所述污渍等级不满足预设污渍等级要求，则根据所述污渍等级确定本轮对所述车辆四周表面进行清洗的清洗模式，以根据本轮确定的清洗模式对所述车辆四周表面进行清洗，包括：

若所述污渍等级不满足预设污渍等级要求，则判断对所述车辆四周表面进行清洗的轮数是否小于或等于预设轮数，若是，则根据所述污渍等级确定本轮对所述车辆四周表面进行清洗的清洗模式，以根据本轮确定的清洗模式对所述车辆四周表面进行清洗，否则，发出用于提示对所述车辆四周表面进行人工检查的提示信息；

其中，每轮根据确定的清洗模式对所述车辆四周表面进行一轮清洗后，将对所述车辆四周表面进行清洗的轮数增加一轮。

3.根据权利要求1所述的车辆清洗的方法，其特征在于，所述机器识别模型为预先根据第一样本图像通过机器学习训练得到的，用于对车辆四周表面的图像中存在污渍的区域进行识别的模型；所述第一样本图像为对车辆四周表面的图像中存在污渍的区域进行了标记的图像；所述反光度评判等级模型为预先根据拍照时的光照强度标记出反光度等级的第二样本图像通过机器学习训练得到的，用于确定图像的反光度等级的模型。