本发明专利技术公开了一种鞋具清洁方法、装置和存储介质以及电子设备。其中，该方法包括：获取目标清洁请求，其中，目标清洁请求用于请求控制目标清洁设备对待清洁的目标鞋具进行清洁处理；响应目标清洁请求，获取目标鞋具的目标图像；对目标图像进行图像识别，得到目标鞋具的脏污信息；根据脏污信息控制目标清洁设备对目标鞋具进行清洁处理。本发明专利技术解决了鞋具清洁的智能程度较低的技术问题。智能程度较低的技术问题。智能程度较低的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
鞋具清洁方法、装置和存储介质以及电子设备
[0001]本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种鞋具清洁方法、装置和存储介质以及电子设备。
技术介绍
[0002]对于鞋具清洁，相关技术通常是采用类似洗衣机的清洁方式，将放入清洁设备中的待清洁鞋具进行机械化的清洁，但该清洁方式智能程度较低，未考虑待清洁鞋具当前所处的状态，如待清洁鞋具的脏污程度较低，若使用大功率的清洁方式就会导致不必要的资源浪费；反之，如待清洁鞋具的脏污程度较高，若使用小功率的清洁方式就会导致鞋具清洁不净的问题出现。因此，存在鞋具清洁的智能程度较低的问题。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种鞋具清洁方法、装置和存储介质以及电子设备，以至少解决鞋具清洁的智能程度较低的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种鞋具清洁方法，包括：获取目标清洁请求，其中，上述目标清洁请求用于请求控制目标清洁设备对待清洁的目标鞋具进行清洁处理；响应上述目标清洁请求，获取上述目标鞋具的目标图像；对上述目标图像进行图像识别，得到上述目标鞋具的脏污信息；根据上述脏污信息控制上述目标清洁设备对上述目标鞋具进行清洁处理。
[0006]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种鞋具清洁装置，包括：第一获取单元，用于获取目标清洁请求，其中，上述目标清洁请求用于请求控制目标清洁设备对待清洁的目标鞋具进行清洁处理；第二获取单元，用于响应上述目标清洁请求，获取上述目标鞋具的目标图像；识别单元，用于对上述目标图像进行图像识别，得到上述目标鞋具的脏污信息，其中，上述脏污信息用于表示当前上述目标鞋具的脏污程度；清洁单元，用于根据上述脏污信息控制上述目标清洁设备对上述目标鞋具进行清洁处理。
[0007]作为一种可选的方案，上述识别单元，包括：识别模块，用于对上述目标图像进行图像识别，得到上述目标鞋具的目标表现信息，其中，上述目标表现信息为当前上述目标鞋具的图像表现信息；比对模块，用于在获取到上述目标鞋具的初始表现信息的情况下，对上述目标表现信息以及上述初始表现信息进行比对处理，得到上述脏污信息，其中，上述初始表现信息为初始上述目标鞋具的图像表现信息。
[0008]作为一种可选的方案，包括：第一查找模块，用于在上述响应上述目标清洁请求，获取上述目标鞋具的目标图像之后，从本地数据库中查找与上述目标图像匹配的第一初始图像，其中，上述本地数据库用于存储目标账号关联的至少一个鞋具的初始图像，上述至少一个鞋具包括上述目标鞋具；获取上述第一初始图像的上述初始表现信息；或，第二查找模块，用于在上述响应上述目标清洁请求，获取上述目标鞋具的目标图像之后，从目标网站查
询与上述目标图像匹配的第二初始图像，其中，上述目标网站为上述目标鞋具所关联的网站；获取上述第二初始图像的上述初始表现信息。
[0009]作为一种可选的方案，上述比对模块，包括：第一输入子模块，用于将上述目标表现信息以及上述初始表现信息输入目标脏污清洗模型，其中，上述目标脏污清洗模型为利用多对样本表现信息进行训练后得到的用于处理表现信息的神经网络模型，每对上述样本表现信息包括目标样本表现信息以及初始样本表现信息，且上述目标样本表现信息中携带有目标标记，上述目标标记用于标记不同的脏污程度；第一获取子模块，用于获取上述目标脏污清洗模型输出的上述脏污信息。
[0010]作为一种可选的方案，包括：第二获取子模块，用于在上述将上述目标表现信息以及上述初始表现信息输入目标脏污清洗模型之前，获取上述多对样本表现信息；第三获取子模块，用于在上述将上述目标表现信息以及上述初始表现信息输入目标脏污清洗模型之前，对每个上述多对样本表现信息中的目标样本表现信息所对应的脏污程度进行标记，得到标记后的上述多对样本表现信息，其中，每个上述多对样本表现信息中的目标样本表现信息中携带有上述目标标记；第二输入子模块，用于在上述将上述目标表现信息以及上述初始表现信息输入目标脏污清洗模型之前，将标记后的上述多对样本表现信息输入初始目标脏污清洗模型，以训练得到上述目标脏污清洗模型。
[0011]作为一种可选的方案，上述清洁单元，包括：第一获取模块，用于获取上述脏污信息对应的第一清洁模式和/或第一清洁档位，其中，上述第一清洁模式为上述目标清洁设备按照预设的目标模式程序被控制运行的清洁模式，上述第一清洁档位为上述目标清洁设备按照预设的目标档位程序被控制运行的清洁档位；第一控制模块，用于按照上述第一清洁模式和/或上述第一清洁档位控制上述目标清洁设备对上述目标鞋具进行清洁处理。
[0012]作为一种可选的方案，上述装置包括：第三获取单元，用于在上述响应上述目标清洁请求，获取上述目标鞋具的目标图像之后，对上述目标图像进行图像识别，得到上述目标鞋具的目标属性信息，其中，上述目标属性信息为上述目标鞋具的属性类型的信息；上述清洁单元，包括：第二获取模块，用于获取上述目标属性信息对应的第二清洁模式，其中，上述第二清洁模式为上述目标清洁设备按照预设的目标模式程序被控制运行的清洁模式；第三获取模块，用于获取上述脏污信息对应的第二清洁档位，其中，上述第二清洁档位为上述目标清洁设备按照预设的目标档位程序被控制运行的清洁档位；第二控制模块，用于按照上述第二清洁模式控制上述目标清洁设备对上述目标鞋具进行上述第二清洁档位的清洁处理。
[0013]根据本申请实施例的又一个方面，提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行如以上鞋具清洁方法。
[0014]根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的鞋具清洁方法。
[0015]在本专利技术实施例中，获取目标清洁请求，其中，上述目标清洁请求用于请求控制目标清洁设备对待清洁的目标鞋具进行清洁处理；响应上述目标清洁请求，获取上述目标鞋
具的目标图像；对上述目标图像进行图像识别，得到上述目标鞋具的脏污信息；根据上述脏污信息控制上述目标清洁设备对上述目标鞋具进行清洁处理，利用识别到的当前上述目标鞋具的脏污程度对上述目标鞋具进行清洁处理，进而达到了对鞋具进行智能化的清洁的目的，从而实现了提高鞋具清洁的智能程度的技术效果，进而解决了鞋具清洁的智能程度较低的技术问题。
附图说明
[0016]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0017]图1是根据本专利技术实施例的一种可选的鞋具清洁方法的应用环境的示意图；
[0018]图2是根据本专利技术实施例的一种可选的鞋具清洁方法的流程的示意图；
[0019]图3是本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种鞋具清洁方法，其特征在于，包括：获取目标清洁请求，其中，所述目标清洁请求用于请求控制目标清洁设备对待清洁的目标鞋具进行清洁处理；响应所述目标清洁请求，获取所述目标鞋具的目标图像；对所述目标图像进行图像识别，得到所述目标鞋具的脏污信息，根据所述脏污信息控制所述目标清洁设备对所述目标鞋具进行清洁处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行图像识别，得到所述目标鞋具的脏污信息，包括：对所述目标图像进行图像识别，得到所述目标鞋具的目标表现信息，其中，所述目标表现信息为当前所述目标鞋具的图像表现信息；在获取到所述目标鞋具的初始表现信息的情况下，对所述目标表现信息以及所述初始表现信息进行比对处理，得到所述脏污信息，其中，所述初始表现信息为初始所述目标鞋具的图像表现信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述响应所述目标清洁请求，获取所述目标鞋具的目标图像之后，包括：从本地数据库中查找与所述目标图像匹配的第一初始图像，其中，所述本地数据库用于存储目标账号关联的至少一个鞋具的初始图像，所述至少一个鞋具包括所述目标鞋具；获取所述第一初始图像的所述初始表现信息；或，从目标网站查询与所述目标图像匹配的第二初始图像，其中，所述目标网站为所述目标鞋具所关联的网站；获取所述第二初始图像的所述初始表现信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标表现信息以及所述初始表现信息进行比对处理，得到所述脏污信息，包括：将所述目标表现信息以及所述初始表现信息输入目标脏污清洗模型，其中，所述目标脏污清洗模型为利用多对样本表现信息进行训练后得到的用于处理表现信息的神经网络模型，每对所述样本表现信息包括目标样本表现信息以及初始样本表现信息，且所述目标样本表现信息中携带有目标标记，所述目标标记用于标记不同的脏污程度；获取所述目标脏污清洗模型输出的所述脏污信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标表现信息以及所述初始表现信息输入目标脏污清洗模型之前，包括：获取所述多对样本表现信息；对每个所述多对样本表现信息中的目标样本表现信息所对应的脏污程度进行标记，得到标记后的所述多对样本表现信息，其中，每个所述多对样本表现信息中的目标样本...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴贵英，
申请(专利权)人：海尔智家股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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