[发明专利]智能清洁设备，清洁模式选择方法，计算机存储介质在审
| 申请号： | 201811295518.7 | 申请日： | 2018-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN109452914A | 公开（公告）日： | 2019-03-12 |
| 发明（设计）人： | 谢濠键 | 申请（专利权）人： | 北京石头世纪科技有限公司 |
| 主分类号： | A47L11/40 | 分类号： | A47L11/40;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市磐华律师事务所 11336 | 代理人： | 董巍;刘明霞 |
| 地址： | 100192 北京市海淀区黑泉路8号1*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的清洁模式选择方法，包括以下步骤：S1：采集智能清洁设备的当前工作场景图像；S2：将采集到的当前工作场景图像输入至所述智能清洁设备的工作场景卷积神经网络分类模型，以确定当前工作场景的类型，其中，所述工作场景卷积神经网络分类模型根据训练样本集建立，所述训练样本集中的预采集工作场景图像标记有对应的工作场景类型标签；S3：根据当前工作场景的类型采用对应的清洁模式。本发明通过采集当前工作场景图像，将其输入至训练好的工作场景卷积神经网络分类模型即可得出智能清洁设备当前工作场景的类型，进而采取相应的清洁模式。本发明使清洁模式的选择更高效、智能、多样化，满足了消费者的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 工作场景 清洁模式 工作场景图像 卷积神经网络 清洁设备 分类模型 智能 采集 计算机存储介质 训练样本集 训练样本 标签 | ||
【主权项】：
1.一种用于智能清洁设备的基于卷积神经网络的清洁模式选择方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集所述智能清洁设备的当前工作场景图像；S2：将采集到的当前工作场景图像输入至所述智能清洁设备的工作场景卷积神经网络分类模型，以确定当前工作场景的类型，其中，所述工作场景卷积神经网络分类模型根据训练样本集建立，所述训练样本集中的预采集工作场景图像标记有对应的工作场景类型标签；S3：根据当前工作场景的类型采用对应的清洁模式。
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