[发明专利]一种清洁方法、存储介质以及清洁设备

说明书

本发明公开了一种清洁方法、存储介质以及清洁设备，涉及清洁技术领域，该方法包括：获取待清洁区域的环境信息；根据所述环境信息，确定所述待清洁区域的污染类型以及该污染类型下的污染等级；从预设的数据库中获取与所述污染类型以及所述污染等级均匹配的控制指令，并根据所述控制指令控制清洁装置对所述待清洁区域进行清洁。本发明的有益效果是：能够根据待清洁区域的污染情况，制定对应的清洁方式，以进行针对性清洁，能够极大地提高清洁效果。

技术领域

本发明属于清洁技术领域，尤其涉及一种清洁方法、存储介质以及清洁设备。

背景技术

随着人们生活水平的提高，人们使用的智能产品越来越多。智能清洁设备能够自动完成环境的清洁，可以降低用户的工作强度、节省用户的时间，因此受到广大用户的欢迎。但是，现在的智能清洁设备一般都是固定的一个或几个工作模式。如果对于不同类型的污染均采用一个工作模式来进行清洁，那么清洁效果会大打折扣。因此，亟需对现有的清洁方法进行改进。

发明内容

本发明正是基于上述技术问题，提出了一种能够根据待清洁区域的污染类型以及污染等级来进行针对性清扫的清洁方法、存储介质以及清洁设备。

第一方面，本发明实施例提供了一种清洁方法，包括：

获取待清洁区域的环境信息；

根据所述环境信息，确定所述待清洁区域的污染类型以及该污染类型下的污染等级；

从预设的数据库中获取与所述污染类型以及所述污染等级均匹配的控制指令，并根据所述控制指令控制清洁装置对所述待清洁区域进行清洁。

根据本发明的一个实施例，所述环境信息包括环境图像信息；

根据所述环境信息，确定所述待清洁区域的污染类型以及该污染类型下的污染等级，包括：

利用图像识别模型对所述环境图像信息中的污染物进行识别，并根据识别结果确定所述待清洁区域的污染类型；以及

计算所述环境图像信息中的污染物的大小，并根据所述污染物的大小确定所述污染类型对应的污染等级。

进一步，所述图像识别模型通过以下步骤构建：

利用多组训练数据对待训练的图像识别模型进行机器学习训练，以得到所述图像识别模型；其中，所述多组训练数据中的每一组训练数据包括污染物图片和与该污染物图片对应的污染类型。

根据本发明的另一个实施例，所述环境信息包括微生物的种类信息以及该微生物的数量信息；

根据所述环境信息，确定所述待清洁区域的污染类型以及该污染类型下的污染等级，包括：

根据所述微生物的种类信息，确定所述待清洁区域的污染类型；以及

根据所述微生物的数量信息，确定所述待清洁区域的污染等级。

进一步，所述数据库通过以下步骤构建：

获取不同的污染类型各自对应的清洁模式，以及同一清洁模式在不同的污染等级下对应设置的参数取值；

关联所述污染类型以及所述污染等级与所述清洁模式，并生成相应的控制指令，以构建所述数据库。

进一步，根据所述控制指令控制清洁装置对所述待清洁区域进行清洁之后，还包括：

获取清洁后的待清洁区域的环境信息；

根据清洁后的待清洁区域的环境信息，确定清洁后的待清洁区域的污染物的残留程度；

根据所述污染物的残留程度对所述控制指令中的清洁模式中的参数取值进行调整，以得到调整后的控制指令。