本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于智能馬桶自動(dòng)檢測(cè)并清潔污垢方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著現(xiàn)代科學(xué)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，人們對(duì)物質(zhì)生活水平的要求也越來越高，智能馬桶得到很多的關(guān)注，智能馬桶走進(jìn)千家萬戶將是未來的發(fā)展趨勢(shì)。為了使馬桶使用起來更加衛(wèi)生，而且不依靠人力對(duì)馬桶進(jìn)行洗刷，方便人們的使用。因此應(yīng)用于智能馬桶自動(dòng)檢測(cè)并清潔污垢方法的研究有著非常重要的意義。

目前針對(duì)智能馬桶自動(dòng)清潔的研究有很多，主要采用的方式如下：

1)馬桶內(nèi)部的前后噴頭對(duì)馬桶內(nèi)側(cè)進(jìn)行沖洗。

2)馬桶自動(dòng)在內(nèi)部噴灑除臭劑和清潔劑進(jìn)行清潔。

目前的市場(chǎng)上的馬桶自動(dòng)清潔方式主要以沖水清潔為主，然而這種沖水式清潔效果并不是很好，無法徹底清洗干凈，仍需要人用抹布或清潔刷進(jìn)行清洗。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

基于背景技術(shù)存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提出了一種基于智能馬桶自動(dòng)檢測(cè)并清潔污垢方法及系統(tǒng)。

本發(fā)明提出的基于智能馬桶自動(dòng)檢測(cè)并清潔污垢方法，包括以下步驟：

S1、采集馬桶內(nèi)部圖像信息，根據(jù)采集的馬桶內(nèi)部圖像信息對(duì)馬桶內(nèi)部進(jìn)行區(qū)域劃分，對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行灰度處理，根據(jù)灰度處理結(jié)果對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行檢測(cè)以定位出污垢所在區(qū)域；

S2、利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行清潔；

S3、清潔結(jié)束后，再次采集馬桶內(nèi)部圖像信息，并對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行灰度處理；

S4、根據(jù)步驟S3中灰度處理結(jié)果判斷馬桶內(nèi)是否存在污垢；若不存在污垢，則停止清潔；若存在污垢，定位出污垢所在區(qū)域并重復(fù)步驟S2、S3，直至步驟S3的灰度處理結(jié)果表明馬桶內(nèi)不存在污垢為止。

優(yōu)選地，步驟S1具體包括對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行灰度處理，根據(jù)灰度處理結(jié)果對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行檢測(cè)以定位出污垢所在區(qū)域；

優(yōu)選地，采用SURF-ORB算法對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行檢測(cè)以定位出污垢所在區(qū)域，具體包括：

提取SURF特征點(diǎn)；對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行灰度處理后，將其轉(zhuǎn)化成積分圖像I_Σ(x,y)：

采用高斯微分模板和圖像的卷積轉(zhuǎn)化為方框?yàn)V波的方式對(duì)上述積分圖像進(jìn)行濾波，構(gòu)成圖像金字塔，再通過Hessian矩陣對(duì)圖像金字塔的各層進(jìn)行相應(yīng)極值點(diǎn)檢測(cè)，得到馬桶內(nèi)部圖像信息在相應(yīng)空間的極值，若某一點(diǎn)的極值相對(duì)于其周圍及上下尺度所有像素點(diǎn)的值最大或最小，則將該點(diǎn)作為候選特征點(diǎn)，然后分別在圖像和尺度空間進(jìn)行插值運(yùn)算找出需要的特征點(diǎn)分布和尺度值，并識(shí)別特征點(diǎn)所在的區(qū)域，根據(jù)公式求得特征點(diǎn)的方向；

其中，圖像檢測(cè)Hessian矩陣為：

所述公式為：

通過ORB算法對(duì)SURF算法提取的具有尺度不變性的特征點(diǎn)進(jìn)行描述得到描述子；

根據(jù)高斯分布，在SURF特征點(diǎn)像素領(lǐng)域內(nèi)選擇像素塊對(duì)，經(jīng)過RBF平滑處理后得到相應(yīng)圖像塊的描述子分段函數(shù)τ；

選擇m個(gè)(x_i,y_i)位置對(duì)，BRIEF描述子為一個(gè)包含m個(gè)二進(jìn)制比較準(zhǔn)則的矢量：

將得到的特征點(diǎn)的方向信息添加至描述子中求取特征描述子的方向，具體包括：在檢測(cè)到的特征點(diǎn)位置對(duì)(x_i,y_i)定義一個(gè)矩陣Q：

定義特征點(diǎn)方向θ對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣為R_θ，構(gòu)造的特征點(diǎn)對(duì)矩陣為：

Q_θ＝R_θQ；

將特征點(diǎn)方向加到描述子中：

g_m(p,θ)＝f_m(p)|(x_i,y_i)∈Q_θ。

優(yōu)選地，步驟S2具體包括利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行清潔；

優(yōu)選地，采用嵌入式控制器控制清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行清潔；

優(yōu)選地，所述清潔裝置包括清潔刷、清潔劑儲(chǔ)存單元、水儲(chǔ)存單元；

清潔過程具體包括嵌入式控制器控制清潔刷移動(dòng)到污垢所在區(qū)域內(nèi)，并控制清洗劑儲(chǔ)存單元對(duì)污垢所在區(qū)域噴灑清洗劑、水儲(chǔ)存單元對(duì)污垢所在區(qū)域噴灑水，然后嵌入式控制器控制清潔刷對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行刷洗。

優(yōu)選地，步驟S4具體包括將步驟S1中灰度處理結(jié)果與步驟S3中灰度處理結(jié)果進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，若特征點(diǎn)匹配成功，表明污垢沒有清理干凈，馬桶內(nèi)還存在污垢，則利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域再次進(jìn)行清潔，直至步驟S1中灰度處理結(jié)果與步驟S3中灰度處理結(jié)果進(jìn)行特征點(diǎn)匹配不成功為止。

優(yōu)選地，步驟S4中將步驟S1中灰度處理結(jié)果與步驟S3中灰度處理結(jié)果進(jìn)行特征點(diǎn)匹配具體包括：

進(jìn)行貪婪搜索以構(gòu)成所需的特征描述子，再利用ORB算法提取出步驟S1中灰度處理結(jié)果以及步驟S3中灰度處理結(jié)果中的污垢關(guān)鍵點(diǎn)和特征描述子，計(jì)算出每?jī)蓚€(gè)關(guān)鍵點(diǎn)之間的最短和次最短漢明距離，當(dāng)兩個(gè)漢明距離的比例小于0.8且兩個(gè)漢明距離均小于50時(shí)，則判定這兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是匹配的。

本發(fā)明提出的基于智能馬桶自動(dòng)檢測(cè)并清潔污垢系統(tǒng)，包括：

第一采集處理模塊，用于采集馬桶內(nèi)部圖像信息并對(duì)上述圖像信息進(jìn)行灰度處理；

第一檢測(cè)模塊，用于對(duì)第一采集處理模塊的灰度處理結(jié)果進(jìn)行檢測(cè)以定位出污垢所在區(qū)域；

清潔模塊，用于根據(jù)第一檢測(cè)模塊以及第二檢測(cè)模塊的檢測(cè)結(jié)果對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行清潔；

第二采集處理模塊，用于在清潔模塊工作完成后采集馬桶內(nèi)部圖像信息并對(duì)上述圖像信息進(jìn)行灰度處理；

第二檢測(cè)模塊，用于根據(jù)第二采集處理模塊的灰度處理結(jié)果判斷馬桶內(nèi)是否存在污垢，且定位出污垢所在區(qū)域。

優(yōu)選地，第一檢測(cè)模塊具體用于采用SURF-ORB算法對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行檢測(cè)以定位出污垢所在區(qū)域：

提取SURF特征點(diǎn)；對(duì)采集的馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行灰度處理后，將其轉(zhuǎn)化成積分圖像I_Σ(x,y)：

采用高斯微分模板和圖像的卷積轉(zhuǎn)化為方框?yàn)V波的方式對(duì)上述積分圖像進(jìn)行濾波，構(gòu)成圖像金字塔，再通過Hessian矩陣對(duì)圖像金字塔的各層進(jìn)行相應(yīng)極值點(diǎn)檢測(cè)，得到馬桶內(nèi)部圖像信息在相應(yīng)空間的極值，若某一點(diǎn)的極值相對(duì)于其周圍及上下尺度所有像素點(diǎn)的值最大或最小，則將該點(diǎn)作為候選特征點(diǎn)，然后分別在圖像和尺度空間進(jìn)行插值運(yùn)算找出需要的特征點(diǎn)分布和尺度值，并識(shí)別特征點(diǎn)所在的區(qū)域，根據(jù)公式求得特征點(diǎn)的方向；

其中，圖像檢測(cè)Hessian矩陣為：

所述公式為：

通過ORB算法對(duì)SURF算法提取的具有尺度不變性的特征點(diǎn)進(jìn)行描述得到描述子；

根據(jù)高斯分布，在SURF特征點(diǎn)像素領(lǐng)域內(nèi)選擇像素塊對(duì)，經(jīng)過RBF平滑處理后得到相應(yīng)圖像塊的描述子分段函數(shù)τ；

選擇m個(gè)(x_i,y_i)位置對(duì)，BRIEF描述子為一個(gè)包含m個(gè)二進(jìn)制比較準(zhǔn)則的矢量：

將得到的特征點(diǎn)的方向信息添加至描述子中求取特征描述子的方向，具體包括：在檢測(cè)到的特征點(diǎn)位置對(duì)(x_i,y_i)定義一個(gè)矩陣Q：

定義特征點(diǎn)方向θ對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣為R_θ，構(gòu)造的特征點(diǎn)對(duì)矩陣為：

Q_θ＝R_θQ；

將特征點(diǎn)方向加到描述子中：

g_m(p,θ)＝f_m(p)|(x_i,y_i)∈Q_θ。

優(yōu)選地，所述清潔模塊包括清潔刷、清潔劑儲(chǔ)存單元、水儲(chǔ)存單元；

清潔過程具體包括清潔刷移動(dòng)到污垢所在區(qū)域內(nèi)，清洗劑儲(chǔ)存單元對(duì)污垢所在區(qū)域噴灑清洗劑、水儲(chǔ)存單元對(duì)污垢所在區(qū)域噴灑水，然后清潔刷對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行刷洗。

優(yōu)選地，第二檢測(cè)模塊具體采用將第一采集處理模塊的灰度處理結(jié)果與第二采集處理模塊的灰度處理結(jié)果進(jìn)行特征點(diǎn)匹配的方式來判斷馬桶內(nèi)是否存在污垢，若特征點(diǎn)匹配成功則表明馬桶內(nèi)還存在污垢。

優(yōu)選地，第二檢測(cè)模塊具體用于：

進(jìn)行貪婪搜索以構(gòu)成所需的特征描述子，再利用ORB算法提取出第一采集處理模塊的灰度處理結(jié)果以及第二采集處理模塊的灰度處理結(jié)果中的污垢關(guān)鍵點(diǎn)和特征描述子，計(jì)算出每?jī)蓚€(gè)關(guān)鍵點(diǎn)之間的最短和次最短漢明距離，當(dāng)兩個(gè)漢明距離的比例小于0.8且兩個(gè)漢明距離均小于50時(shí)，則判定這兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是匹配的。

本發(fā)明首先對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行進(jìn)行采集并對(duì)采集的圖像信息進(jìn)行灰度處理，根據(jù)灰度處理結(jié)果對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行檢測(cè)以定位出污垢所在的區(qū)域，定位出污垢所在區(qū)域后，利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行清潔，使馬桶內(nèi)的污垢能及時(shí)的被清理干凈；為確保馬桶內(nèi)的污垢是否已清理干凈，本發(fā)明繼續(xù)對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行采集且對(duì)采集的圖像信息進(jìn)行灰度處理，再根據(jù)灰度處理的結(jié)果判斷馬桶內(nèi)是否存在污垢，若不存在污垢，表明馬桶內(nèi)污垢已被清理干凈，達(dá)到了清潔的效果；若存在污垢，表明馬桶內(nèi)的污垢在第一次清潔過程中沒有清潔干凈，此時(shí)再次利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行清潔，清潔完成后，再次對(duì)馬桶內(nèi)部圖像進(jìn)行采集且判斷，直至判斷結(jié)果表明馬桶內(nèi)不存在污垢時(shí)停止清潔動(dòng)作，如此，對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行多次采集和檢測(cè)，可對(duì)清潔裝置進(jìn)行的清潔工作進(jìn)行檢查，防止出現(xiàn)馬桶內(nèi)某位置污垢難以清潔導(dǎo)致馬桶清潔不干凈的情況發(fā)生，提高了對(duì)馬桶內(nèi)污垢清潔的效果；進(jìn)一步地，本發(fā)明對(duì)馬桶內(nèi)部進(jìn)行區(qū)域劃分，當(dāng)馬桶內(nèi)有污垢時(shí)，定位出污垢所在的區(qū)域，再利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行針對(duì)性的清潔，保證了對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行清潔的針對(duì)性，從而提高了對(duì)馬桶內(nèi)污垢的清潔效果，同時(shí)避免了在清潔過程中清潔用品的浪費(fèi)。

附圖說明

圖1為一種基于智能馬桶自動(dòng)檢測(cè)并清潔污垢方法的步驟示意圖；

圖2為一種基于智能馬桶自動(dòng)檢測(cè)并清潔污垢系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

如圖1所示，圖1為本發(fā)明提出的一種基于智能馬桶自動(dòng)檢測(cè)并清潔污垢方法。

參照?qǐng)D1，本發(fā)明提出的基于智能馬桶自動(dòng)檢測(cè)并清潔污垢方法，包括以下步驟：

S1、采集馬桶內(nèi)部圖像信息，根據(jù)采集的馬桶內(nèi)部圖像信息對(duì)馬桶內(nèi)部進(jìn)行區(qū)域劃分，對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行灰度處理，根據(jù)灰度處理結(jié)果對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行檢測(cè)以定位出污垢所在區(qū)域；

對(duì)采集的馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行灰度處理，再根據(jù)上述灰度處理結(jié)果對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行檢測(cè)以定位出污垢所在區(qū)域；

優(yōu)選地，采用SURF-ORB算法對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行檢測(cè)以定位出污垢所在區(qū)域，具體包括：

提取SURF特征點(diǎn)；對(duì)采集的馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行灰度處理后，將其轉(zhuǎn)化成積分圖像I_Σ(x,y)：

采用高斯微分模板和圖像的卷積轉(zhuǎn)化為方框?yàn)V波的方式對(duì)上述積分圖像進(jìn)行濾波，構(gòu)成圖像金字塔，再通過Hessian矩陣對(duì)圖像金字塔的各層進(jìn)行相應(yīng)極值點(diǎn)檢測(cè)，得到馬桶內(nèi)部圖像信息在相應(yīng)空間的極值，實(shí)現(xiàn)在以極值點(diǎn)為中心的3×3×3立體區(qū)域內(nèi)非極大值抑制，若某一點(diǎn)的極值相對(duì)于其周圍及上下尺度所有像素點(diǎn)的值最大或者最小，則稱該點(diǎn)為候選特征點(diǎn)，然后分別在圖像和尺度空間進(jìn)行插值運(yùn)算找出需要的特征點(diǎn)分布和尺度值，并識(shí)別特征點(diǎn)所在的區(qū)域，根據(jù)下述公式求得特征點(diǎn)的方向；

其中，圖像檢測(cè)Hessian矩陣為：

所述公式為：

通過ORB算法對(duì)SURF算法提取的具有尺度不變性的特征點(diǎn)進(jìn)行描述得到描述子；

根據(jù)高斯分布，在SURF特征點(diǎn)像素領(lǐng)域內(nèi)選擇像素塊對(duì)，經(jīng)過RBF平滑處理后得到相應(yīng)圖像塊的描述子分段函數(shù)τ；

選擇m個(gè)(x_i,y_i)位置對(duì)，BRIEF描述子為一個(gè)包含m個(gè)二進(jìn)制比較準(zhǔn)則的矢量：

將得到的特征點(diǎn)的方向信息添加至描述子中求取特征描述子的方向，具體包括：在檢測(cè)到的特征點(diǎn)位置對(duì)(x_i,y_i)定義一個(gè)矩陣Q：

定義特征點(diǎn)方向θ對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣為R_θ，構(gòu)造的特征點(diǎn)對(duì)矩陣為：

Q_θ＝R_θQ；

將特征點(diǎn)方向加到描述子中：

g_m(p,θ)＝f_m(p)|(x_i,y_i)∈Q_θ。

S2、利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行清潔；

本實(shí)施方式中，利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行清潔時(shí)：采用嵌入式控制器控制清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行清潔；所述清潔裝置包括清潔刷、清潔劑儲(chǔ)存單元、水儲(chǔ)存單元；

清潔過程具體包括嵌入式控制器控制清潔刷移動(dòng)到污垢所在區(qū)域內(nèi)，并控制清洗劑儲(chǔ)存單元對(duì)污垢所在區(qū)域噴灑清洗劑、水儲(chǔ)存單元對(duì)污垢所在區(qū)域噴灑水，然后嵌入式控制器控制清潔刷對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行刷洗；如此，通過對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行定位，然后針對(duì)性的對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行針對(duì)性的清潔，有利于提高對(duì)馬桶內(nèi)污垢的清潔效果。

S3、清潔結(jié)束后，再次采集馬桶內(nèi)部圖像信息，并對(duì)上述圖像信息進(jìn)行灰度處理；有利于根據(jù)上述灰度處理結(jié)果來判斷馬桶在清潔結(jié)束后是否仍然存在污垢；

S4、根據(jù)步驟S3中灰度處理結(jié)果判斷馬桶內(nèi)是否存在污垢；若不存在污垢，則停止清潔；若存在污垢，定位出污垢所在區(qū)域并重復(fù)步驟S2、S3，直至步驟S3的灰度處理結(jié)果表明馬桶內(nèi)不存在污垢為止，如此，通過采集馬桶內(nèi)的圖像信息，再對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行灰度處理，再根據(jù)灰度處理結(jié)果來判斷馬桶內(nèi)是否存在污垢，如此重復(fù)檢測(cè)保證了對(duì)馬桶內(nèi)污垢檢測(cè)的精確性，直至馬桶內(nèi)部圖像信息的灰度結(jié)果表明馬桶內(nèi)沒有污垢時(shí)才停止清潔，保證了清潔的有效性。

其中，根據(jù)步驟S3中灰度處理結(jié)果判斷馬桶內(nèi)是否存在污垢具體包括將步驟S1中灰度處理結(jié)果與步驟S3中灰度處理結(jié)果進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，若特征點(diǎn)匹配成功，表明污垢沒有清理干凈，馬桶內(nèi)還存在污垢，則利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域再次進(jìn)行清潔，直至步驟S1中灰度處理結(jié)果與步驟S3中灰度處理結(jié)果進(jìn)行特征點(diǎn)匹配不成功為止；其中，將步驟S1中灰度處理結(jié)果與步驟S3中灰度處理結(jié)果進(jìn)行特征點(diǎn)匹配具體包括：

進(jìn)行貪婪搜索以構(gòu)成所需的特征描述子，再利用ORB算法提取出步驟S1中灰度處理結(jié)果以及步驟S3中灰度處理結(jié)果中的污垢關(guān)鍵點(diǎn)和特征描述子，計(jì)算出每?jī)蓚€(gè)關(guān)鍵點(diǎn)之間的最短和次最短漢明距離，當(dāng)兩個(gè)漢明距離的比例小于0.8且兩個(gè)漢明距離均小于50時(shí)，則判定這兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是匹配的。

在清潔裝置完成清潔后，再次對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行采集和檢測(cè)，且將之前拍攝的圖像信息與現(xiàn)在所拍攝到的圖像信息進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，若特征點(diǎn)匹配成功，說明污垢沒有清理干凈，控制器將控制清潔刷對(duì)該清潔區(qū)域再次進(jìn)行清潔，以此循環(huán)往復(fù)，直至污垢清理干凈為止；采用上述循環(huán)往復(fù)的方式，可保證馬桶內(nèi)的污垢被清潔干凈，避免對(duì)馬桶進(jìn)行幾次清潔后仍存在污垢的情況發(fā)生，提高了對(duì)馬桶內(nèi)污垢的清潔效果，同時(shí)保證了本方法的清潔效果。

如圖2所示，圖2為本發(fā)明提出的一種基于智能馬桶自動(dòng)檢測(cè)并清潔污垢系統(tǒng)。

參照?qǐng)D2，本發(fā)明提出的基于智能馬桶自動(dòng)檢測(cè)并清潔污垢系統(tǒng)，包括：

第一采集處理模塊，用于采集馬桶內(nèi)部圖像信息并對(duì)上述圖像信息進(jìn)行灰度處理；

第一檢測(cè)模塊，用于對(duì)第一采集處理模塊的灰度處理結(jié)果進(jìn)行檢測(cè)以定位出污垢所在區(qū)域；第一檢測(cè)模塊采用SURF-ORB算法對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行檢測(cè)以定位出污垢所在區(qū)域，具體包括：

提取SURF特征點(diǎn)；對(duì)采集的馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行灰度處理后，將其轉(zhuǎn)化成積分圖像I_Σ(x,y)：

采用高斯微分模板和圖像的卷積轉(zhuǎn)化為方框?yàn)V波的方式對(duì)上述積分圖像進(jìn)行濾波，構(gòu)成圖像金字塔，再通過Hessian矩陣對(duì)圖像金字塔的各層進(jìn)行相應(yīng)極值點(diǎn)檢測(cè)，得到馬桶內(nèi)部圖像信息在相應(yīng)空間的極值，若某一點(diǎn)的極值相對(duì)于其周圍及上下尺度所有像素點(diǎn)的值最大或者最小，則稱該點(diǎn)為候選特征點(diǎn)，然后分別在圖像和尺度空間進(jìn)行插值運(yùn)算找出需要的特征點(diǎn)分布和尺度值，并識(shí)別特征點(diǎn)所在的區(qū)域，根據(jù)下述公式求得特征點(diǎn)的方向；

其中，圖像檢測(cè)Hessian矩陣為：

所述公式為：

通過ORB算法對(duì)SURF算法提取的具有尺度不變性的特征點(diǎn)進(jìn)行描述得到描述子；

根據(jù)高斯分布，在SURF特征點(diǎn)像素領(lǐng)域內(nèi)選擇像素塊對(duì)，經(jīng)過RBF平滑處理后得到相應(yīng)圖像塊的描述子分段函數(shù)τ；

選擇m個(gè)(x_i,y_i)位置對(duì)，BRIEF描述子為一個(gè)包含m個(gè)二進(jìn)制比較準(zhǔn)則的矢量：

將得到的特征點(diǎn)的方向信息添加至描述子中求取特征描述子的方向，具體包括：在檢測(cè)到的特征點(diǎn)位置對(duì)(x_i,y_i)定義一個(gè)矩陣Q：

定義特征點(diǎn)方向θ對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣為R_θ，構(gòu)造的特征點(diǎn)對(duì)矩陣為：

Q_θ＝R_θQ；

將特征點(diǎn)方向加到描述子中：

g_m(p,θ)＝f_m(p)|(x_i,y_i)∈Q_θ。

清潔模塊，用于根據(jù)第一檢測(cè)模塊以及第二檢測(cè)模塊的檢測(cè)結(jié)果對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行清潔；所述清潔模塊包括清潔刷、清潔劑儲(chǔ)存單元、水儲(chǔ)存單元；

具體清潔過程包括清潔刷移動(dòng)到污垢所在區(qū)域內(nèi)，清洗劑儲(chǔ)存單元對(duì)污垢所在區(qū)域噴灑清洗劑、水儲(chǔ)存單元對(duì)污垢所在區(qū)域噴灑水，然后清潔刷對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行刷洗；如此針對(duì)污垢所在區(qū)域?qū)︸R桶內(nèi)的污垢進(jìn)行清潔，提高了對(duì)馬桶內(nèi)污垢清潔的針對(duì)性，有利于提高對(duì)馬桶內(nèi)污垢的清潔效果。

第二采集處理模塊，用于在清潔模塊工作完成后采集馬桶內(nèi)部圖像信息并對(duì)上述圖像信息進(jìn)行灰度處理；第二檢測(cè)模塊采用將第一采集處理模塊的灰度處理結(jié)果與第二采集處理模塊的灰度處理結(jié)果進(jìn)行特征點(diǎn)匹配的方式來判斷馬桶內(nèi)是否存在污垢，若特征點(diǎn)匹配成功則表明馬桶內(nèi)還存在污垢；其中，第二檢測(cè)模塊采用將第一采集處理模塊的灰度處理結(jié)果與第二采集處理模塊的灰度處理結(jié)果進(jìn)行特征點(diǎn)匹配時(shí)，具體包括：

進(jìn)行貪婪搜索以構(gòu)成所需的特征描述子，再利用ORB算法提取出第一采集處理模塊的灰度處理結(jié)果以及第二采集處理模塊的灰度處理結(jié)果中的污垢關(guān)鍵點(diǎn)和特征描述子，計(jì)算出每?jī)蓚€(gè)關(guān)鍵點(diǎn)之間的最短和次最短漢明距離，當(dāng)兩個(gè)漢明距離的比例小于0.8且兩個(gè)漢明距離均小于50時(shí)，則判定這兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是匹配的。

第二檢測(cè)模塊，用于根據(jù)第二采集處理模塊的灰度處理結(jié)果判斷馬桶內(nèi)是否存在污垢，且定位出污垢所在區(qū)域，定位出污垢所在區(qū)域后，清潔裝置則對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行針對(duì)性的清潔，提高整個(gè)清潔過程的針對(duì)性和有效性。

首先對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行進(jìn)行采集并對(duì)采集的圖像信息進(jìn)行灰度處理，根據(jù)灰度處理結(jié)果對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行檢測(cè)以定位出污垢所在的區(qū)域，定位出污垢所在區(qū)域后，利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行清潔，使馬桶內(nèi)的污垢能及時(shí)的被清理干凈；為確保馬桶內(nèi)的污垢是否已清理干凈，繼續(xù)對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行采集且對(duì)采集的圖像信息進(jìn)行灰度處理，再根據(jù)灰度處理的結(jié)果判斷馬桶內(nèi)是否存在污垢，若不存在污垢，表明馬桶內(nèi)污垢已被清理干凈，達(dá)到了清潔的效果；若存在污垢，表明馬桶內(nèi)的污垢在第一次清潔過程中沒有清潔干凈，此時(shí)再次利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行清潔，清潔完成后，再次對(duì)馬桶內(nèi)部圖像進(jìn)行采集且判斷，直至判斷結(jié)果表明馬桶內(nèi)不存在污垢時(shí)停止清潔動(dòng)作，如此，對(duì)馬桶內(nèi)部圖像信息進(jìn)行多次采集和檢測(cè)，可對(duì)清潔裝置進(jìn)行的清潔工作進(jìn)行檢查，防止出現(xiàn)馬桶內(nèi)某位置污垢難以清潔導(dǎo)致馬桶清潔不干凈的情況發(fā)生，提高了對(duì)馬桶內(nèi)污垢清潔的效果；進(jìn)一步地，對(duì)馬桶內(nèi)部進(jìn)行區(qū)域劃分，當(dāng)馬桶內(nèi)有污垢時(shí)，定位出污垢所在的區(qū)域，再利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域進(jìn)行針對(duì)性的清潔，保證了對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行清潔的針對(duì)性，從而提高了對(duì)馬桶內(nèi)污垢的清潔效果，同時(shí)避免了在清潔過程中清潔用品的浪費(fèi)。

本實(shí)施方式中，通過SURF-ORB算法對(duì)馬桶內(nèi)污垢進(jìn)行檢測(cè)，識(shí)別出污垢在馬桶內(nèi)的哪個(gè)區(qū)域，再利用清潔裝置對(duì)污垢所在區(qū)域里的所有污垢進(jìn)行多次清潔，直到清潔干凈為止。可以有效避地清理干凈馬桶里的污垢，保證馬桶的干凈衛(wèi)生，預(yù)防病菌的滋生，也提供一個(gè)健康、衛(wèi)生、清潔的如廁環(huán)境。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及其發(fā)明構(gòu)思加以等同替換或改變，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。