扫地机的清扫区域识别方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本技术涉及物联网技术领域，具体涉及一种扫地机的清扫区域识别方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.目前，智慧家居设备中扫地机通常可以通过扫描生成清扫区域的地图数据，根据该地图数据扫地机可以对清扫区域(如某个房间划分的一个清扫区域)进行清扫，在对清扫区域进行清扫时需要根据用户设置的清扫限制禁区识别清扫区域的清扫类别。
3.目前，由于各个房间中家具等变化，清扫区域往往都是不规则的形状，进行清扫区域识别时通常是通过将清扫区域的地图数据，取到它上下左右的四个极值，生成一个覆盖全部分区的普通四边形，同时，对用户设置的清扫限制禁区也处理为四边形，两个四边形进行比较识别清扫区域的清扫类别。
4.但是实际划分的清扫区域及用户设置的清扫限制禁区往往都是不规则的，目前的方式下，在识别时清扫区域时准确度较低，会出现判断异常，导致清扫异常，会限制用户的清扫类别设置操作，导致体验较差。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种方案，可以提升扫地机对清扫区域的识别准确性，提升扫地机的清扫性能，且降低对用户清扫类型的设置限制，提升用户体验。
6.本技术实施例提供以下技术方案：
7.根据本技术的一个实施例，一种扫地机的清扫区域识别方法，其包括：获取对扫地机设置的清扫禁区的区域信息，并获取目标清扫区域对应的地图数据；基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域的区域边缘点；根据所述区域信息判断所述区域边缘点是否位于所述清扫禁区内，得到判断结果；根据所述判断结果确定所述目标清扫区域的清扫类别。
8.在本技术的一些实施例中，所述基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域对应的区域边缘点，包括：将所述地图数据中具有相同横坐标的像素点划分为一个像素点子集；获取每个所述像素点子集中的最大纵坐标及最小纵坐标对应的像素点，得到所述目标清扫区域对应的区域边缘点。
9.在本技术的一些实施例中，所述获取目标清扫区域对应的地图数据，包括：获取目标区域的区域地图数据，所述目标区域划分为多个清扫区域，所述区域地图数据包括每个所述清扫区域的地图数据；确定待清扫的所述目标清扫区域，并从所述区域地图数据中获取所述目标清扫区域匹配的清扫区域对应的地图数据。
10.在本技术的一些实施例中，所述获取目标清扫区域对应的地图数据，包括：获取目标区域的区域地图数据，所述目标区域划分为多个清扫区域，所述区域地图数据包括每个所述清扫区域的地图数据；将每个所述清扫区域分别作为所述目标清扫区域，从所述区域
地图数据中分别获取每个所述目标清扫区域对应的地图数据。
11.在本技术的一些实施例中，所述根据所述判断结果确定所述目标清扫区域的清扫类别，包括：若所述判断结果指示所述区域边缘点中边缘点均位于所述清扫禁区内，则确定所述目标清扫区域为不可清扫区；若所述判断结果指示所述区域边缘点中存在位于所述清扫禁区之外的边缘点，则确定所述目标清扫区域为可清扫区。
12.在本技术的一些实施例中，所述基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域的区域边缘点，包括：基于所述地图数据进行轮廓分析，得到所述目标清扫区域的区域轮廓形状；采用边缘点分析模型，对所述区域轮廓形状进行分析处理，得到区域边缘点的采集位置；根据所述采集位置从所述地图数据中提取所述目标清扫区域的区域边缘点。
13.在本技术的一些实施例中，在所述采用边缘点分析模型，对所述区域轮廓形状进行分析处理，得到区域边缘点的采集位置之前，所述方法还包括：对所述区域轮廓形状进行复杂度分析，得到所述区域轮廓形状的复杂度；根据所述复杂度确定是否采用所述边缘点分析模型对所述区域轮廓形状进行分析处理。
14.根据本技术的一个实施例，一种扫地机的清扫区域识别装置，其包括：获取模块，用于获取对扫地机设置的清扫禁区的区域信息，并获取目标清扫区域对应的地图数据；提取模块，用于基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域的区域边缘点；判断模块，用于根据所述区域信息判断所述区域边缘点是否位于所述清扫禁区内，得到判断结果；识别模块，用于根据所述判断结果确定所述目标清扫区域的清扫类别。
15.在本技术的一些实施例中，所述提取模块包括第一提取单元，用于：将所述地图数据中具有相同横坐标的像素点划分为一个像素点子集；获取每个所述像素点子集中的最大纵坐标及最小纵坐标对应的像素点，得到所述目标清扫区域对应的区域边缘点。
16.在本技术的一些实施例中，所述获取模块包括第一获取单元，用于：获取目标区域的区域地图数据，所述目标区域划分为多个清扫区域，所述区域地图数据包括每个所述清扫区域的地图数据；确定待清扫的所述目标清扫区域，并从所述区域地图数据中获取所述目标清扫区域匹配的清扫区域对应的地图数据。
17.在本技术的一些实施例中，所述获取模块包括第二获取单元，用于：获取目标区域的区域地图数据，所述目标区域划分为多个清扫区域，所述区域地图数据包括每个所述清扫区域的地图数据；将每个所述清扫区域分别作为所述目标清扫区域，从所述区域地图数据中分别获取每个所述目标清扫区域对应的地图数据。
18.在本技术的一些实施例中，所述识别模块，包括：第一识别单元，用于若所述判断结果指示所述区域边缘点中边缘点均位于所述清扫禁区内，则确定所述目标清扫区域为不可清扫区；第二识别单元，用于若所述判断结果指示所述区域边缘点中存在位于所述清扫禁区之外的边缘点，则确定所述目标清扫区域为可清扫区。
19.在本技术的一些实施例中，所述提取模块包括第二提取单元，用于：基于所述地图数据进行轮廓分析，得到所述目标清扫区域的区域轮廓形状；采用边缘点分析模型，对所述区域轮廓形状进行分析处理，得到区域边缘点的采集位置；根据所述采集位置从所述地图数据中提取所述目标清扫区域的区域边缘点。
20.在本技术的一些实施例中，所述装置还包括分析处理单元，用于：对所述区域轮廓
形状进行复杂度分析，得到所述区域轮廓形状的复杂度；根据所述复杂度确定是否采用所述边缘点分析模型对所述区域轮廓形状进行分析处理。
21.根据本技术的另一实施例，一种存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行本技术实施例所述的方法。
22.根据本技术的另一实施例，一种电子设备可以包括：存储器，存储有计算机程序；处理器，读取存储器存储的计算机程序，以执行本技术实施例所述的方法。
23.本技术实施例中，获取对扫地机设置的清扫禁区的区域信息，并获取目标清扫区域对应的地图数据；基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域的区域边缘点；根据所述区域信息判断所述区域边缘点是否位于所述清扫禁区内，得到判断结果；根据所述判断结果确定所述目标清扫区域的清扫类别。
24.以这种方式，基于目标清扫区域的地图数据进行边缘点提取处理，得到目标清扫区域的区域边缘点，基于区域边缘点是否位于清扫禁区内的判断结果，确定清扫类别时，清扫区域和清扫禁区的形状是否规则都可以准确判断出清扫类别，用户可以随意设置清扫禁区的形状。进而提升扫地机对清扫区域的识别准确性，提升扫地机的清扫性能，且降低对用户清扫类型的设置限制，提升用户体验。
附图说明
25.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
26.图1示出了可以应用本技术实施例的系统的示意图。
27.图2示出了根据本技术的一个实施例的扫地机的清扫区域识别方法的流程图。
28.图3示出了根据本技术的一个实施例的扫地机的清扫区域识别装置的框图。
29.图4示出了根据本技术的一个实施例的电子设备的框图。
具体实施方式
30.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
31.在以下的说明中，本技术的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，这些步骤及操作将有数次提到由计算机执行，本文所指的计算机执行包括了由代表了以一结构化型式中的数据的电子信号的计算机处理单元的操作。此操作转换该数据或将其维持在该计算机的内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域技术人员所熟知的方式来改变该计算机的运作。该数据所维持的数据结构为该内存的实体位置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本技术原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域技术人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。
32.图1示出了可以应用本技术实施例的系统100的示意图。如图1所示，系统100可以包括扫地机101及控制设备102。控制设备102可以是任意的计算机设备，例如电脑、手机、智能手表以及扫地机之外的其他家电设备等。一个示例中，控制设备102为目标用户的手机，该手机中可以安装对扫地机101进行控制的应用(app)，通过应用对扫地机101可以设置清扫限制禁区等控制操作。
33.本示例的一种实施方式中，扫地机101或控制设备102可以：获取对扫地机设置的清扫禁区的区域信息，并获取目标清扫区域对应的地图数据；基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域的区域边缘点；根据所述区域信息判断所述区域边缘点是否位于所述清扫禁区内，得到判断结果；根据所述判断结果确定所述目标清扫区域的清扫类别。
34.图2示意性示出了根据本技术的一个实施例的扫地机的清扫区域识别方法的流程图。该扫地机的清扫区域识别方法的执行主体可以是任意的设备，例如图1所示的扫地机101或控制设备102。
35.如图2所示，该扫地机的清扫区域识别方法可以包括步骤s210至步骤s240。
36.步骤s210，获取对扫地机设置的清扫禁区的区域信息，并获取目标清扫区域对应的地图数据；步骤s220，基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域的区域边缘点；步骤s230，根据所述区域信息判断所述区域边缘点是否位于所述清扫禁区内，得到判断结果；步骤s240，根据所述判断结果确定所述目标清扫区域的清扫类别。
37.清扫禁区即不允许扫地机进行清扫的区域，用户可以在控制应用中选定或绘制清扫禁区，清扫禁区的区域信息即描述清扫禁区范围的信息，例如清扫禁区的区域地图数据。
38.目标清扫区域可以是扫地机扫描某个位置的位置地图数据后划分的区域，例如扫地机扫描全屋后将某个房间划分为一个清扫区域。目标清扫区域可以是用户指定的扫地机去清扫的区域或用户设置清扫禁区时从所有清扫区域中变了的一个清扫区域等。地图数据可以从存储有地图数据的服务器或者设备本地获取。
39.获取到地图数据后，通过对地图数据进行边缘点提取处理，可以得到目标清扫区域的区域边缘点，区域边缘点即位于目标清扫区域的边缘的位置点。
40.根据清扫禁区的区域信息与区域边缘点的位置进行比对，可以判断提取的区域边缘点是否位于清扫禁区内的判断结果。根据判断结果可以准确、高效确定目标清扫区域是否被清扫禁区包含，进而准确高效地确定目标清扫区域的清扫类别，清扫类别例如是否可以进行清扫的类别。
41.以这种方式，基于步骤s210至步骤s240，基于目标清扫区域的地图数据进行边缘点提取处理，得到目标清扫区域的区域边缘点，基于区域边缘点是否位于清扫禁区内的判断结果，确定清扫类别时，清扫区域和清扫禁区的形状是否规则都可以准确判断出清扫类别，用户可以随意设置清扫禁区的形状。进而提升扫地机对清扫区域的识别准确性，提升扫地机的清扫性能，且降低对用户清扫类型的设置限制，提升用户体验。
42.下面描述进行扫地机的清扫区域识别时，所进行的各步骤的具体过程。
43.在步骤s210中，获取对扫地机设置的清扫禁区的区域信息，并获取目标清扫区域对应的地图数据。
44.清扫禁区即不允许扫地机进行清扫的区域，用户可以在控制应用中选定或绘制清
扫禁区，清扫禁区的区域信息即描述清扫禁区范围的信息，例如清扫禁区的区域地图数据。可以理解，清扫禁区的数量可以根据实际需求设置。
45.目标清扫区域可以是扫地机扫描某个位置的位置地图数据后划分的区域，例如扫地机扫描全屋后将某个房间划分为一个清扫区域。目标清扫区域可以是用户指定的扫地机去清扫的清扫区域或用户设置清扫禁区时从所有清扫区域中遍历的一个清扫区域等。地图数据可以从存储有地图数据的服务器或者设备本地获取。
46.一种实施例中，步骤s210中，所述获取目标清扫区域对应的地图数据，包括：获取目标区域的区域地图数据，所述目标区域划分为多个清扫区域，所述区域地图数据包括每个所述清扫区域的地图数据；确定待清扫的所述目标清扫区域，并从所述区域地图数据中获取所述目标清扫区域匹配的清扫区域对应的地图数据。
47.目标区域可以是某个位置对于的区域，例如全屋对于的区域。目标区域划分为多个清扫区域，例如扫地机扫描全屋后将每个房间划分为一个清扫区域。待清扫的目标清扫区域可以是用户指定的扫地机去清扫的清扫区域，指定待清扫的清扫区域后，可以从区域地图数据中通过匹配的方式获得目标清扫区域匹配的清扫区域对应的地图数据，进而可以基于后续步骤在清扫过程中进行清扫类别的识别，可以控制扫地机是否去清扫。
48.一种实施例中，步骤s210中，所述获取目标清扫区域对应的地图数据，包括：获取目标区域的区域地图数据，所述目标区域划分为多个清扫区域，所述区域地图数据包括每个所述清扫区域的地图数据；将每个所述清扫区域分别作为所述目标清扫区域，从所述区域地图数据中分别获取每个所述目标清扫区域对应的地图数据。
49.目标区域可以是某个位置对于的区域，例如全屋对于的区域。目标区域划分为多个清扫区域，例如扫地机扫描全屋后将每个房间划分为一个清扫区域。目标清扫区域可以是用户设置清扫禁区时从所有清扫区域中遍历的一个清扫区域，每遍历到一个清扫禁区时可以从区域地图数据中获取对应的地图数据，进而可以基于后续步骤在禁区设置过程中进行清扫类别的识别，可以进一步确定禁区设置是否合适等。
50.在步骤s220中，基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域的区域边缘点。
51.获取到地图数据后，通过对地图数据进行边缘点提取处理，可以得到目标清扫区域的区域边缘点，区域边缘点即位于目标清扫区域的边缘的位置点。
52.一种实施例中，步骤s220，基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域对应的区域边缘点，包括：将所述地图数据中具有相同横坐标的像素点划分为一个像素点子集；获取每个所述像素点子集中的最大纵坐标及最小纵坐标对应的像素点，得到所述目标清扫区域对应的区域边缘点。
53.地图数据中每个像素点对应一个横坐标x和纵坐标y，首先，将具有相同横坐标x的像素点划分为一个像素点子集，得到至少一个像素点子集，然后，确定每个像素点子集中的最大纵坐标ymax及最小纵坐标ymin对应的像素点，这些像素点即目标清扫区域的所有最边缘的区域边缘点，这种提取方式高效准确。
54.一种实施例中，步骤s220，基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域的区域边缘点，包括：基于所述地图数据进行轮廓分析，得到所述目标清扫区域的区域轮廓形状；采用边缘点分析模型，对所述区域轮廓形状进行分析处理，得到区域边缘点
的采集位置；根据所述采集位置从所述地图数据中提取所述目标清扫区域的区域边缘点。
55.基于所述地图数据进行轮廓分析可以包括：将地图数据中具有相同横坐标的像素点划分为一个像素点子集；获取每个像素点子集中的最大纵坐标及最小纵坐标对应的像素点，得到目标清扫区域对应的纵向的区域边缘点。将地图数据中具有相同纵坐标的像素点划分为一个像素点子集；获取每个像素点子集中的最大横坐标及最小横坐标对应的像素点，得到目标清扫区域对应的横向的区域边缘点。基于纵向的区域边缘点及横向的区域边缘点可以绘制目标清扫区域的区域轮廓形状。
56.边缘点分析模型可以是预先训练的基于机器学习的分析模型，将区域轮廓形状转换为输入矩阵(如将区域轮廓形状对应的各像素点在矩阵中对应位置的元素设为1，矩阵中其他元素设为0，得到输入矩阵)，将输入矩阵输入边缘点分析模型，得到区域边缘点的采集位置，根据该采集位置只需采集较少数目的多个区域边缘点即可进行后续步骤的比较运算，可以准确进行识别清扫类别的同时有效提升识别效率。
57.一种实施例中，在所述采用边缘点分析模型，对所述区域轮廓形状进行分析处理，得到区域边缘点的采集位置之前，所述方法还包括：对所述区域轮廓形状进行复杂度分析，得到所述区域轮廓形状的复杂度；根据所述复杂度确定是否采用所述边缘点分析模型对所述区域轮廓形状进行分析处理。
58.获得区域轮廓形状后，对区域轮廓形状进行复杂度分析可以通过统计组成区域轮廓形状的像素点数目以及区域轮廓形状围成的数量面积之比，根据该数量面积之比的大小确定区域轮廓形状的复杂度，例如，该数量面积之比越小区域轮廓形状的复杂度越高，复杂度高于预定阈值(即数量面积之比小于预定大小)时，可以采用边缘点分析模型对区域轮廓形状进行分析处理，这样可以进一步避免不必要的计算处理，特别对于扫地机自身进行识别处理时可以有效提升扫地机的性能。
59.在步骤s230中，根据所述区域信息判断所述区域边缘点是否位于所述清扫禁区内，得到判断结果。
60.根据清扫禁区的区域信息与区域边缘点的位置进行比对，可以判断提取的区域边缘点是否位于清扫禁区内的判断结果。根据清扫禁区的区域信息与区域边缘点的位置进行比对时，可以依次遍历区域边缘点，判断遍历到的区域边缘点是否位于清扫禁区内，当某个区域边缘点位于清扫禁区之外时则可以快速停止判断。
61.在步骤s240中，根据所述判断结果确定所述目标清扫区域的清扫类别。
62.根据判断结果可以准确、高效确定目标清扫区域是否被清扫禁区包含，进而准确高效地确定目标清扫区域的清扫类别，清扫类别例如是否可以进行清扫的类别。
63.一种实施例中，步骤s240，根据所述判断结果确定所述目标清扫区域的清扫类别，包括：若所述判断结果指示所述区域边缘点中边缘点均位于所述清扫禁区内，则确定所述目标清扫区域为不可清扫区；若所述判断结果指示所述区域边缘点中存在位于所述清扫禁区之外的边缘点，则确定所述目标清扫区域为可清扫区。
64.不可清扫区即不可以由扫地机进行清扫的区域，可清扫区即可以由扫地机进行清扫的区域，以这种方式，可以准确控制扫地机。
65.为便于更好的实施本技术实施例提供的扫地机的清扫区域识别方法，本技术实施例还提供一种基于上述扫地机的清扫区域识别方法的扫地机的清扫区域识别装置。其中名
词的含义与上述扫地机的清扫区域识别方法中相同，具体实现细节可以参考方法实施例中的说明。图3示出了根据本技术的一个实施例的扫地机的清扫区域识别装置的框图。
66.如图3所示，扫地机的清扫区域识别装置300中可以包括获取模块310、提取模块320、判断模块330以及识别模块340。
67.获取模块310可以用于获取对扫地机设置的清扫禁区的区域信息，并获取目标清扫区域对应的地图数据；提取模块320可以用于基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域的区域边缘点；判断模块330可以用于根据所述区域信息判断所述区域边缘点是否位于所述清扫禁区内，得到判断结果；识别模块340可以用于根据所述判断结果确定所述目标清扫区域的清扫类别。
68.在本技术的一些实施例中，所述提取模块包括第一提取单元，用于：将所述地图数据中具有相同横坐标的像素点划分为一个像素点子集；获取每个所述像素点子集中的最大纵坐标及最小纵坐标对应的像素点，得到所述目标清扫区域对应的区域边缘点。
69.在本技术的一些实施例中，所述获取模块包括第一获取单元，用于：获取目标区域的区域地图数据，所述目标区域划分为多个清扫区域，所述区域地图数据包括每个所述清扫区域的地图数据；确定待清扫的所述目标清扫区域，并从所述区域地图数据中获取所述目标清扫区域匹配的清扫区域对应的地图数据。
70.在本技术的一些实施例中，所述获取模块包括第二获取单元，用于：获取目标区域的区域地图数据，所述目标区域划分为多个清扫区域，所述区域地图数据包括每个所述清扫区域的地图数据；将每个所述清扫区域分别作为所述目标清扫区域，从所述区域地图数据中分别获取每个所述目标清扫区域对应的地图数据。
71.在本技术的一些实施例中，所述识别模块，包括：第一识别单元，用于若所述判断结果指示所述区域边缘点中边缘点均位于所述清扫禁区内，则确定所述目标清扫区域为不可清扫区；第二识别单元，用于若所述判断结果指示所述区域边缘点中存在位于所述清扫禁区之外的边缘点，则确定所述目标清扫区域为可清扫区。
72.在本技术的一些实施例中，所述提取模块包括第二提取单元，用于：基于所述地图数据进行轮廓分析，得到所述目标清扫区域的区域轮廓形状；采用边缘点分析模型，对所述区域轮廓形状进行分析处理，得到区域边缘点的采集位置；根据所述采集位置从所述地图数据中提取所述目标清扫区域的区域边缘点。
73.在本技术的一些实施例中，所述装置还包括分析处理单元，用于：对所述区域轮廓形状进行复杂度分析，得到所述区域轮廓形状的复杂度；根据所述复杂度确定是否采用所述边缘点分析模型对所述区域轮廓形状进行分析处理。
74.以这种方式，基于扫地机的清扫区域识别装置300，基于目标清扫区域的地图数据进行边缘点提取处理，得到目标清扫区域的区域边缘点，基于区域边缘点是否位于清扫禁区内的判断结果，确定清扫类别时，清扫区域和清扫禁区的形状是否规则都可以准确判断出清扫类别，用户可以随意设置清扫禁区的形状。进而提升扫地机对清扫区域的识别准确性，提升扫地机的清扫性能，且降低对用户清扫类型的设置限制，提升用户体验。
75.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模
块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
76.此外，本技术实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以为终端或者服务器，如图4所示，其示出了本技术实施例所涉及的电子设备的结构示意图，具体来讲：
77.该电子设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器401、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器402、电源403和输入单元404等部件。本领域技术人员可以理解，图4中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
78.处理器401是该电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器402内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器401可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器401可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户页面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通讯。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401中。
79.存储器402可用于存储软件程序以及模块，处理器401通过运行存储在存储器402的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器402还可以包括存储器控制器，以提供处理器401对存储器402的访问。
80.电子设备还包括给各个部件供电的电源403，优选的，电源403可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源403还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
81.该电子设备还可包括输入单元404，该输入单元404可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
82.尽管未示出，电子设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，电子设备中的处理器401会按照如下的指令，将一个或一个以上的计算机程序的进程对应的可执行文件加载到存储器402中，并由处理器401来运行存储在存储器402中的计算机程序，从而实现本技术前述实施例中各种功能，如处理器401可以执行下述步骤：
83.获取对扫地机设置的清扫禁区的区域信息，并获取目标清扫区域对应的地图数据；基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域的区域边缘点；根据所述区域信息判断所述区域边缘点是否位于所述清扫禁区内，得到判断结果；根据所述判断结果确定所述目标清扫区域的清扫类别。
84.在本技术的一些实施例中，所述基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域对应的区域边缘点时，处理器401可以执行：将所述地图数据中具有相同横坐标的像素点划分为一个像素点子集；获取每个所述像素点子集中的最大纵坐标及最小纵
坐标对应的像素点，得到所述目标清扫区域对应的区域边缘点。
85.在本技术的一些实施例中，所述获取目标清扫区域对应的地图数据时，处理器401可以执行：获取目标区域的区域地图数据，所述目标区域划分为多个清扫区域，所述区域地图数据包括每个所述清扫区域的地图数据；确定待清扫的所述目标清扫区域，并从所述区域地图数据中获取所述目标清扫区域匹配的清扫区域对应的地图数据。
86.在本技术的一些实施例中，所述获取目标清扫区域对应的地图数据时，处理器401可以执行：获取目标区域的区域地图数据，所述目标区域划分为多个清扫区域，所述区域地图数据包括每个所述清扫区域的地图数据；将每个所述清扫区域分别作为所述目标清扫区域，从所述区域地图数据中分别获取每个所述目标清扫区域对应的地图数据。
87.在本技术的一些实施例中，所述根据所述判断结果确定所述目标清扫区域的清扫类别时，处理器401可以执行：若所述判断结果指示所述区域边缘点中边缘点均位于所述清扫禁区内，则确定所述目标清扫区域为不可清扫区；若所述判断结果指示所述区域边缘点中存在位于所述清扫禁区之外的边缘点，则确定所述目标清扫区域为可清扫区。
88.在本技术的一些实施例中，所述基于所述地图数据进行边缘点提取处理，得到所述目标清扫区域的区域边缘点时，处理器401可以执行：基于所述地图数据进行轮廓分析，得到所述目标清扫区域的区域轮廓形状；采用边缘点分析模型，对所述区域轮廓形状进行分析处理，得到区域边缘点的采集位置；根据所述采集位置从所述地图数据中提取所述目标清扫区域的区域边缘点。
89.在本技术的一些实施例中，所述处理器401可以执行：对所述区域轮廓形状进行复杂度分析，得到所述区域轮廓形状的复杂度；根据所述复杂度确定是否采用所述边缘点分析模型对所述区域轮廓形状进行分析处理。
90.本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过计算机程序来完成，或通过计算机程序控制相关的硬件来完成，该计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
91.为此，本技术实施例还提供一种存储介质，其中存储有计算机程序，该计算机程序能够被处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种方法中的步骤。
92.其中，该存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
93.由于该存储介质中所存储的计算机程序，可以执行本技术实施例所提供的任一种方法中的步骤，因此，可以实现本技术实施例所提供的方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
94.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
95.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的实施例，而可以在不脱离其范围的情况下进行各种修改和改变。