[发明专利]一种基于智能马桶自动检测并清洁污垢方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于智能马桶自动检测并清洁污垢方法，包括以下步骤：S1、采集马桶内部图像信息，根据采集的马桶内部图像信息对马桶内部进行区域划分，对马桶内部图像信息进行灰度处理，根据灰度处理结果对马桶内污垢进行检测以定位出污垢所在区域；S2、利用清洁装置对污垢所在区域进行清洁；S3、清洁结束后，再次采集马桶内部图像信息，并对马桶内部图像信息进行灰度处理；S4、根据步骤S3中灰度处理结果判断马桶内是否存在污垢；若不存在污垢，则停止清洁，若存在污垢，定位出污垢所在区域并重复步骤S2，直至步骤S3的灰度处理结果表明马桶内不存在污垢为止。

主权项

1.一种基于智能马桶自动检测并清洁污垢方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集马桶内部图像信息，根据采集的马桶内部图像信息对马桶内部进行区域划分，对马桶内部图像信息进行灰度处理，根据灰度处理结果对马桶内污垢进行检测以定位出污垢所在区域；S2、利用清洁装置对污垢所在区域进行清洁；S3、清洁结束后，再次采集马桶内部图像信息，并对马桶内部图像信息进行灰度处理；S4、根据步骤S3中灰度处理结果判断马桶内是否存在污垢；若不存在污垢，则停止清洁；若存在污垢，定位出污垢所在区域并重复步骤S2、S3，直至步骤S3的灰度处理结果表明马桶内不存在污垢为止；步骤S1中，采用SURF‑ORB算法对马桶内污垢进行检测以定位出污垢所在区域，具体包括：提取SURF特征点；对马桶内部图像信息进行灰度处理后，将其转化成积分图像I_Σ(x,y)：采用高斯微分模板和图像的卷积转化为方框滤波的方式对上述积分图像进行滤波，构成图像金字塔，再通过Hessian矩阵对图像金字塔的各层进行相应极值点检测，得到马桶内部图像信息在相应空间的极值，若某一点的极值相对于其周围及上下尺度所有像素点的值最大或最小，则将该点作为候选特征点，然后分别在图像和尺度空间进行插值运算找出需要的特征点分布和尺度值，并识别特征点所在的区域，根据公式求得特征点的方向；其中，图像检测Hessian矩阵为：所述公式为：通过ORB算法对SURF算法提取的具有尺度不变性的特征点进行描述得到描述子；根据高斯分布，在SURF特征点像素领域内选择像素块对，经过RBF平滑处理后得到相应图像块的描述子分段函数τ；选择m个(x_i,y_i)位置对，BRIEF描述子为一个包含m个二进制比较准则的矢量：将得到的特征点的方向信息添加至描述子中求取特征描述子的方向，具体包括：在检测到的特征点位置对(x_i,y_i)定义一个矩阵Q：定义特征点方向θ对应的旋转矩阵为R_θ，构造的特征点对矩阵为：Q_θ＝R_θQ；将特征点方向加到描述子中：g_m(p,θ)＝f_m(p)|(x_i,y_i)∈Q_θ。