健康检测方法、装置、扫地机器人及存储介质与流程

1.本发明实施例涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种健康检测方法、装置、扫地机器人及存储介质。


背景技术：

2.扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能够自动地对待清扫区域进行清扫。
3.在扫地机器人清扫的过程中，有可能会清扫出头发。头发是人体的健康特征之一，脱发则意味着身体可能处于不健康状态。其中，脱发可分为营养缺失脱发、精神性压力脱发，以及压力性脱发。在上述几种形式的脱发中，营养缺失和精神性压力脱发是可以通过调节进行改善的，而压力性脱发较为严重，如果不及时处理，可能会造成永久性脱发。因此，在用户脱发严重时，及时对用户进行健康告警具有十分重要的应用意义。


技术实现要素：

4.鉴于此，为实现扫地机器人能够根据用户的脱发量及时地对用户进行健康告警，本发明实施例提供一种健康检测方法、装置、扫地机器人及存储介质。
5.第一方面，本发明实施例提供一种健康检测方法，包括：
6.获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的图像；
7.根据所述图像确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量；
8.根据所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定所述目标对象的健康状态。
9.在一个可能的实施方式中，获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的图像，包括：
10.获取扫地机器人在对每一待清扫区域进行清扫之前，采集的所述待清扫区域的图像，所述待清扫区域为所述目标对象活动区域中的预定区域；
11.和/或，
12.获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的其内置垃圾盒内清扫物的图像。
13.在一个可能的实施方式中，根据所述图像确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量，包括：
14.将所述图像输入至已训练的图像识别模型，得到所述图像识别模型输出的所述图像中包含的头发数量；
15.根据所述头发数量确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
16.在一个可能的实施方式中，所述根据所述头发数量确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量，包括：
17.获取所述扫地机器人最近一次对所述目标对象的活动区域进行清扫的第一时间；
18.确定所述第一时间和当前时间之间的时间间隔；
19.根据所述头发数量和所述时间间隔，确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
20.在一个可能的实施方式中，所述根据所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定所述目标对象的健康状态，包括：
21.从预设数据库中确定所述目标对象在所述第一预设时间段内的正常脱发量范围，所述预设数据库包括多个对象在所述第一预设时间段内的正常脱发量范围；
22.确定所述目标对象在所述第一预设时间段内的脱发量是否在确定出的所述正常脱发量范围之内；
23.若所述目标对象在所述第一预设时间段内的脱发量超出所述正常脱发量范围，则确定所述目标对象处于不健康状态；
24.若所述目标对象在所述第一预设时间段内的脱发量在所述正常脱发量范围之内，则确定所述目标对象处于健康状态。
25.在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
26.在根据所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定所述目标对象处于不健康状态，且确定所述目标对象将所述不健康状态纠正为健康状态的情况下，根据所述脱发量重置所述预设数据库中所述目标对象对应的所述正常脱发量范围。
27.在一个可能的实施方式中，在根据所述目标对象的脱发量确定所述目标对象处于不健康状态的情况下，所述方法还包括：
28.生成所述目标对象在第二预设时间段内的脱发量变化图，所述第二预设时间段包括多个所述第一预设时间段；
29.输出所述脱发量变化图，并输出用于指示所述目标对象处于不健康状态的告警信息。
30.第二方面、本发明实施例提供一种健康检测装置，所述装置包括：
31.获取模块，用于获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的图像；
32.第一确定模块，用于根据所述图像确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量；
33.第二确定模块，用于根据所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定所述目标对象的健康状态。
34.在一个可能的实施方式中，所述获取模块具体用于：
35.获取扫地机器人在对每一待清扫区域进行清扫之前，采集的所述待清扫区域的图像，所述待清扫区域为所述目标对象活动区域中的预定区域；
36.和/或，
37.获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的其内置垃圾盒内清扫物的图像。
38.在一个可能的实施方式中，所述第一确定模块包括：
39.模型输入子模块，用于将所述图像输入至已训练的图像识别模型，得到所述图像识别模型输出的所述图像中包含的头发数量；
40.脱发量确定子模块，用于根据所述头发数量确定所述目标对象在第一预设时间段
内的脱发量。
41.在一个可能的实施方式中，所述脱发量确定子模块具体用于：
42.获取所述扫地机器人最近一次对所述目标对象的活动区域进行清扫的第一时间；
43.确定所述第一时间和当前时间之间的时间间隔；
44.根据所述头发数量和所述时间间隔，确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
45.在一个可能的实施方式中，所述第二确定模块包括：
46.范围确定子模块，用于从预设数据库中确定所述目标对象在所述第一预设时间段内的正常脱发量范围，所述预设数据库包括多个对象在所述第一预设时间段内的正常脱发量范围；
47.判断子模块，用于确定所述目标对象在所述第一预设时间段内的脱发量是否在确定出的所述正常脱发量范围之内；
48.第一确定子模块，用于若所述目标对象在所述第一预设时间段内的脱发量超出所述正常脱发量范围，则确定所述目标对象处于不健康状态；
49.第二确定子模块，用于若所述目标对象在所述第一预设时间段内的脱发量在所述正常脱发量范围之内，则确定所述目标对象处于健康状态。
50.在一个可能的实施方式中，所述装置还包括：
51.重置模块，用于在根据所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定所述目标对象处于不健康状态，且确定所述目标对象将所述不健康状态纠正为健康状态的情况下，根据所述脱发量重置所述预设数据库中所述目标对象对应的所述正常脱发量范围。
52.在一个可能的实施方式中，所述装置还包括：
53.生成模块，用于在根据所述目标对象的脱发量确定所述目标对象处于不健康状态的情况下，生成所述目标对象在第二预设时间段内的脱发量变化图，所述第二预设时间段包括多个所述第一预设时间段；
54.输出模块，用于输出所述脱发量变化图，并输出用于指示所述目标对象处于不健康状态的告警信息。
55.第三方面、本发明实施例提供一种扫地机器人，包括：图像采集模块、处理器和存储器；
56.所述图像采集模块用于在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集图像；
57.所述处理器用于执行所述存储器中存储的健康检测程序，以实现第一方面中任一项所述的健康检测方法。
58.第四方面、本发明实施例提供一种云服务器，包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的健康检测程序，以实现第一方面中任一项所述的健康检测方法。
59.第五方面、本发明实施例提供一种健康检测系统，包括：扫地机器人、云服务器，以及终端；
60.所述扫地机器人，在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集图像，将所述图像发送至所述云服务器；
61.所述云服务器，根据所述图像确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量；
根据所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定所述目标对象的健康状态；将所述目标对象的健康状态发送至所述终端；
62.所述终端，输出所述目标对象的健康状态。
63.第六方面、本发明实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现第一方面中任一项所述的健康检测方法。
64.本发明实施例提供的技术方案，通过获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的图像，之后，根据上述图像确定目标对象在第一预设时间段内的脱发量；并根据该脱发量确定上述目标对象的健康状态。通过在扫地机器人的数据库中预先设置目标对象的正常脱发量范围，在每次清扫完成并通过识别图像获得目标对象的脱发量之后，与目标对象的正常脱发量范围进行比较，当目标对象的脱发量超出目标对象的正常脱发量范围时，则判断上述目标对象处于不健康状态，可及时对目标对象进行告警。实现了扫地机器人在对房间清扫的同时，根据清扫出的头发数量确定目标对象的健康状态，从而实现监控目标对象的健康状态。
附图说明
65.图1为本发明实施例提供的一种健康检测系统的架构示意图；
66.图2为本发明实施例提供的一种扫地机器人的结构示意图；
67.图3为本发明实施例提供的一种健康检测方法的实施例流程图；
68.图4为本发明实施例提供的另一种健康检测方法的实施例流程图；
69.图5为本发明实施例提供的一种cnn神经网络进行图像识别的流程示意图；
70.图6为本发明实施例提供的又一种健康检测方法的实施例流程图；
71.图7为本发明实施例提供的一种健康检测装置的实施例框图；
72.图8为本发明实施例提供的另一种扫地机器人的结构示意图；
73.图9为本发明实施例提供的一种云服务器的结构示意图。
具体实施方式
74.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
75.参见图1，为本发明实施例提供的一种健康检测系统的架构示意图。
76.图1所示的健康检测系统中包括：终端101、云服务器102，以及扫地机器人103。其中，终端101、云服务器102，以及扫地机器人103之间通过网络通信连接。
77.终端101，可以是支持网络连接从而提供各种网络服务的硬件设备或软件。当设备101为硬件时，其可以是支持具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机、台式计算机等，图1中仅以智能手机为例。当设备101为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。在本发明实施例中，设备101可以通过安装相应的应用程序来与云服务器102和扫地机器人103建立通信。
78.云服务器102可以采用一台服务器来实现，也可以采用多台服务器组成服务器集群的形式来实现，本发明实施例对此不做限制。
79.扫地机器人103中可包括图像采集模块，该图像采集模块用于在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集图像，并通过网络将上述采集的图像发送至云服务器102。
80.在一实施例中，用户可通过终端101控制扫地机器人103对目标对象的活动区域进行清扫。扫地机器人103对目标对象的活动区域进行清扫时，可采集待清扫区域或者清扫物的图像。之后，扫地机器人103将采集到的图像发送至云服务器102上。云服务器102可应用本发明实施例提供的健康检测方法来检测目标对象的健康状态。
81.在另一实施例中，用户可通过终端101控制扫地机器人103对目标对象的活动区域进行清扫。扫地机器人103对目标对象的活动区域进行清扫时，可应用本发明实施例提供的健康检测方法来检测目标对象的健康状态。
82.下面结合附图以具体实施例对本发明提供的健康检测方法做进一步的解释说明，实施例并不构成对本发明实施例的限定。
83.参见图3，为本发明实施例提供的一种健康检测方法的实施例流程图。作为一个实施例，图3所示流程可应用于云服务器，例如图1所示的云服务器102。作为另一实施例，图3所示流程也可应用于扫地机器人，例如图1中所示例的扫地机器人103。图3所示流程仅以应用于云服务器102为例，对本发明实施例提供的健康检测方法进行说明。如图3所示，该流程可包括以下步骤：
84.步骤301、获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的图像。
85.步骤302、根据上述图像确定目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
86.以下对步骤301和步骤302进行统一说明：
87.在实际生活中，用户通常具有固定的活动区域。例如，在日常生活中，用户可拥有自己独立的卧室，在该例子中，上述目标对象的活动区域可以指目标对象的卧室。
88.以图1所示的健康检测系统的架构示意图为例，本发明实施例中，扫地机器人103在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中可采集图像，并将采集到的图像上传至云服务器102，云服务器102根据采集到的图像确定上述目标对象在第一预设时间段内的脱发量。此处的第一预设时间段可为1天、2天或者3天，本发明实施例对此不做限制。
89.作为一种可能的实现方式，云服务器102获取扫地机器人103在对每一待清扫区域进行清扫之前，所采集的待清扫区域的图像。上述待清扫区域可为目标对象活动区域中的预定区域。
90.具体地，扫地机器人103每清扫一个待清扫区域之前，可首先采集该待清扫区域的图像。然后将该图像上传至云服务器102。如此，云服务器102可先后获取到多个待清扫区域的图像。
91.之后，云服务器102将获取到的每一图像输入至已训练的图像识别模型，可得到图像识别模型输出的，该图像中包含的头发数量。再然后，当扫地机器人103清扫完目标对象的整个活动区域时，云服务器102可将扫地机器人103清扫过程中采集的多张图像各自包含的头发数量求和，即可得到扫地机器人103在此次清扫过程中清扫出的头发数量，进而云服务器102能够根据扫地机器人103在此次清扫过程中清扫出的头发数量确定目标对象在第
一预设时间段内的脱发量。
92.作为另一种可能的实现方式，云服务器102在获取扫地机器人103采集的图像时，可获取扫地机器人103在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的其内置垃圾盒内清扫物的图像，并根据上述图像确定目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
93.具体地，如图2所示，为本发明实施例提供的一种扫地机器人的结构示意图。如图2所示，扫地机器人中内置有临时垃圾盒和垃圾盒，临时垃圾盒的上方设置有图像采集模块，扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中可将清扫物放置在临时垃圾盒中，临时垃圾盒上方的图像采集模块则能够采集临时垃圾盒中清扫物的图像。
94.可选地，上述图像采集模块可周期性地采集临时垃圾盒内清扫物的图像。在清扫完成之后，将采集的图像发送至云服务器102。云服务器102可将接收到的多张图像输入至已训练的图像识别模型，得到图像识别模型输出的该多张图像中分别包含的头发数量。最后，云服务器102将多张图像分别包含的头发数量求和，可得到扫地机器人103在此次清扫过程中清扫出的头发数量，进而云服务器102则能够根据扫地机器人103在此次清扫过程中清扫出的头发数量确定目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
95.可选地，上述图像采集模块可在扫地机器人103清扫完成之后，只采集一次临时垃圾盒内清扫物的图像，将采集的图像发送至云服务器102，之后，云服务器102将采集的清扫物图像输入至已训练的图像识别模型，可得到图像识别模型输出的图像中包含的头发数量。上述头发数量则为扫地机器人103在此次清扫过程中清扫出的头发数量，进而云服务器102能够根据扫地机器人103在此次清扫过程中清扫出的头发数量确定目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
96.至于云服务器102是如何根据此处清扫过程中清扫出的头发数量来确定目标用户在第一预设时间段内的脱发量的，在下文中通过图4所示流程进行说明，这里先不详述。
97.可选的，上述图像识别模型可以为cnn(convolutional neural network，卷积神经网络)模型。如图5所示，为本发明实施例提供的一种cnn神经网络进行图像识别的流程示意图。
98.步骤303、根据目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定目标对象的健康状态。
99.本发明实施例中，云服务器102上可预先设置有一个数据库，该预设数据库中包含多个对象在第一预设时间段内的正常脱发量范围。其中，作为一个实施例，在初始情况下，云服务器102可根据预设的标准数据来设置每一个对象在第一预设时间段内的正常脱发量范围；之后，云服务器102可根据扫地机器人103的清扫记录来更新对象的正常脱发量范围。
100.基于上述描述，在一实施例中，云服务器102在根据目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定目标对象的健康状态时，可首先从预设数据库中确定目标对象在第一预设时间段内的正常脱发量范围；然后，确定目标对象在第一预设时间段内的脱发量是否在确定出的正常脱发量范围之内。若目标对象在第一预设时间段内的脱发量超出正常脱发量范围，则可确定目标对象处于不健康状态；若目标对象在第一预设时间段内的脱发量在正常脱发量范围之内，则可确定目标对象处于健康状态。
101.此外，本发明实施例中，在确定目标对象处于不健康状态的情况下，可生成目标对象在第二预设时间段内的脱发量变化图，并输出该脱发量变化图，以及输出用于指示目标对象处于不健康状态的告警信息。上述第二预设时间段可包括多个第一时间段，例如：一
周、一个月或者两个月，本发明实施例对此不做限制。
102.此外，本发明实施例中，云服务器102在根据目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定该目标对象处于不健康状态时，云服务器102将目标对象在第一预设时间段内的脱发量以及目标对象当前处于不健康状态通过终端101输出给目标对象。如此，目标对象可根据终端101的输出内容了解自身的健康状态。
103.进一步的，目标对象在认为云服务器102对自身健康状态判断有误的情况下，还可对云服务器102判断出的健康状态进行纠正，例如，将判断出的不健康状态纠正为健康状态。云服务器102在确定目标对象将判断出的不健康状态纠正为健康状态的情况下，可重置预设数据库中目标对象对应的正常脱发量范围。
104.举个例子，假设第一预设时间段为1天，并假设云服务器102获取的目标对象在1天内的脱发量为70根，继续假设预设数据库中目标对象的正常脱发量范围设置为20～50根，此时，云服务器102比较出目标对象在第一预设时间段内的脱发量超出正常脱发量范围，确定目标对象处于不健康状态。之后，云服务器102将目标对象在第一预设时间段内的脱发量以及目标对象当前处于不健康状态通过终端101输出给目标对象，假设目标对象认为云服务器102对自身健康状态判断有误，可对云服务器102判断出的健康状态进行纠正。云服务器102根据目标对象每天的脱发量为70根，可重置预设数据库中目标对象对应的正常脱发量范围为50～80根。
105.此外，在目标对象的脱发量在正常脱发量范围之内时，云服务器102可进一步通过获取清扫过程中清扫出的头发的颜色来确定目标对象的健康状态，例如：获取清扫过程中清扫出的头发中黄色或者白色的占比率，并在预设数据库中设置目标对象的头发颜色中黄色或者白色的正常占比率范围，若上述占比率超出预设数据库中的正常占比率范围，则确定上述目标对象处于不健康状态。
106.至此，完成图1所示流程的相关描述。
107.本发明实施例提供的技术方案，通过获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的图像，之后，根据上述图像确定目标对象在第一预设时间段内的脱发量；并根据该脱发量确定上述目标对象的健康状态。通过在扫地机器人的数据库中预先设置目标对象的正常脱发量范围，在每次清扫完成并通过识别图像获得目标对象的脱发量之后，与目标对象的正常脱发量范围进行比较，当目标对象的脱发量超出目标对象的正常脱发量范围时，则判断上述目标对象处于不健康状态，可及时对目标对象进行告警。实现了扫地机器人在对房间清扫的同时，根据清扫出的头发数量确定目标对象的健康状态，从而实现监控目标对象的健康状态。
108.参见图4，为本发明实施例提供的另一种健康检测方法的实施例流程图。该图4所示流程在上述图3所示流程的基础上，描述云服务器102是如何根据此处清扫过程中清扫出的头发数量来确定目标用户在第一预设时间段内的脱发量的，如图4所示，该流程可包括以下步骤：
109.步骤401、获取扫地机器人最近一次对目标对象的活动区域进行清扫的第一时间。
110.步骤402、确定上述第一时间和当前时间之间的时间间隔。
111.以下对步骤401和步骤402进行统一说明：
112.以图1所示的健康检测系统的架构示意图为例，在检测到扫地机器人103每次对目
标对象的活动区域清扫完成后，云服务器102可在目标对象的个人数据库中添加一条清扫记录，上述记录可包括：清扫时间、清扫区域，以及清扫出的头发数量等内容。
113.之后，在扫地机器人103在进行下一次清扫时，在清扫完成后，云服务器102可从上述个人数据库中获取最近一次对目标对象的活动区域进行清扫的第一时间。根据第一时间可确定第一时间和当前时间之间的时间间隔。
114.举个例子，假设扫地机器人103最近一次对目标对象的活动区域进行清扫是在12月1日中午12点，本次清扫的时间是在同年的12月3日中午12点，则本次清扫与最近一次清扫的时间间隔为2天。
115.步骤403、根据头发数量和上述时间间隔，确定上述目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
116.在上述的介绍中，云服务器102已确定在清扫过程中清扫出的头发数量，根据清扫出的头发数量和上述时间间隔，可确定目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
117.举一个例子，假设第一预设时间段为1天，继续假设时间间隔为3天，此时将头发数量除以时间间隔，得到的平均值则可作为目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
118.此外，云服务器102可通过终端101的可视化界面向目标对象输出：本次清扫过程中清扫出的头发数量、时间间隔、通过计算得到的目标对象在第一预设时间段内的脱发量，以及目标对象的健康状态。在云服务器102接收到目标对象的反馈信息后，若上述反馈信息中确定目标对象的脱发量正确，则确定上述计算所得的目标对象在第一预设时间段内的脱发量为正确值；若上述反馈信息中，目标对象对本次清扫过程中清扫出的头发数量或者时间间隔进行了修改，比如将时间间隔由3天修改为了2天，则按照目标对象修改的内容重新计算目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
119.本发明实施例提供的技术方案，通过获取扫地机器人最近一次对目标对象的活动区域进行清扫的第一时间，并确定上述第一时间和当前时间的时间间隔，之后根据清扫出的头发数量和时间间隔，确定目标对象在第一预设时间段内的脱发量。由于通过获取最近一次清扫的第一时间并确定第一时间和当前时间的时间间隔，根据清扫出的头发数量和时间间隔可以准确计算出目标对象在第一预设时间段内的脱发量，实现了扫地机器人在对房间清扫的同时，根据清扫出的头发数量确定目标对象的健康状态，从而实现监控目标对象的健康状态，当目标对象处于不健康状态时可及时告警。
120.参见图6，为本发明实施例提供的又一种健康检测方法的实施例流程图，如图6所示，该流程可包括如下步骤：
121.首先，扫地机器人在接收到清扫命令之后(目标对象可通过终端设置扫地机器人的清扫模式为扫地机器人下发清扫命令，例如：全屋清扫模式，对每个房间依次进行清扫；指定房间清扫模式，指定特定的房间进行清扫；区域清扫，指定特定的区域进行清扫)，开始清扫房间，也即，目标对象的活动区域。在清扫完成后，获取垃圾盒中清扫物的图像并进行图像识别，得到清扫物中的头发数量。
122.之后，云服务器判断目标对象是否有建立个人数据库(此处的个人数据库包括扫地机器人对目标对象的活动区域的清扫记录和目标对象的正常脱发量范围)，若有，则从上述个人数据库中获取目标对象的正常脱发量范围；若上述目标对象没有建立个人数据库，则根据样本标准数据获取目标对象的正常脱发量范围。
123.其次，云服务器根据上述正常脱发量范围判断上述目标对象是否处于健康状态，若清扫物中的头发数量在正常脱发量范围之内，则目标对象处于健康状态，此时，可通过扫地机器人的终端展示相关数据(例如，在终端的功能模块展示目标对象脱发量的周统计图、月统计图，或者年统计图)；若上述清扫物中的头发数量超出正常脱发量范围，则目标对象处于不健康状态。此时，可通过扫地机器人的终端向目标对象推送预警信息(例如：手机振动提示，带有感叹号等黄色预警)，并展示相关数据(例如将目标对象最近半个月的脱发量数据绘制成折线图并展示)。
124.本发明实施例提供的技术方案，通过获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的图像，之后，根据上述图像确定目标对象在第一预设时间段内的脱发量；并根据该脱发量确定上述目标对象的健康状态。通过在扫地机器人的数据库中预先设置目标对象的正常脱发量范围，在每次清扫完成并通过识别图像获得目标对象的脱发量之后，与目标对象的正常脱发量范围进行比较，当目标对象的脱发量超出目标对象的正常脱发量范围时，则判断上述目标对象处于不健康状态，可及时对目标对象进行告警。实现了扫地机器人在对房间清扫的同时，根据清扫出的头发脱落量确定目标对象的健康状态，从而实现监控目标对象的健康状态，当目标对象处于不健康状态时可及时告警。
125.参见图7，为本发明实施例提供的一种健康检测装置的实施例框图。
126.如图7所示，该装置包括：
127.获取模块71，用于获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的图像；
128.第一确定模块72，用于根据所述图像确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量；
129.第二确定模块73，用于根据所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定所述目标对象的健康状态。
130.在一个可能的实施方式中，所述获取模块71具体用于：
131.获取扫地机器人在对每一待清扫区域进行清扫之前，采集的所述待清扫区域的图像，所述待清扫区域为所述目标对象活动区域中的预定区域；
132.和/或，
133.获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的其内置垃圾盒内清扫物的图像。
134.在一个可能的实施方式中，所述第一确定模块72包括(图中未示出)：
135.模型输入子模块，用于将所述图像输入至已训练的图像识别模型，得到所述图像识别模型输出的所述图像中包含的头发数量；
136.脱发量确定子模块，用于根据所述头发数量确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
137.在一个可能的实施方式中，所述脱发量确定子模块具体用于：
138.获取所述扫地机器人最近一次对所述目标对象的活动区域进行清扫的第一时间；
139.确定所述第一时间和当前时间之间的时间间隔；
140.根据所述头发数量和所述时间间隔，确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量。
141.在一个可能的实施方式中，所述第二确定模块73包括(图中未示出)：
142.范围确定子模块，用于从预设数据库中确定所述目标对象在所述第一预设时间段内的正常脱发量范围，所述预设数据库包括多个对象在所述第一预设时间段内的正常脱发量范围；
143.判断子模块，用于确定所述目标对象在所述第一预设时间段内的脱发量是否在确定出的所述正常脱发量范围之内；
144.第一确定子模块，用于若所述目标对象在所述第一预设时间段内的脱发量超出所述正常脱发量范围，则确定所述目标对象处于不健康状态；
145.第二确定子模块，用于若所述目标对象在所述第一预设时间段内的脱发量在所述正常脱发量范围之内，则确定所述目标对象处于健康状态。
146.在一个可能的实施方式中，所述装置还包括(图中未示出)：
147.重置模块，用于在根据所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定所述目标对象处于不健康状态，且确定所述目标对象将所述不健康状态纠正为健康状态的情况下，根据所述脱发量重置所述预设数据库中所述目标对象对应的所述正常脱发量范围。
148.在一个可能的实施方式中，所述装置还包括(图中未示出)：
149.生成模块，用于在根据所述目标对象的脱发量确定所述目标对象处于不健康状态的情况下，生成所述目标对象在第二预设时间段内的脱发量变化图，所述第二预设时间段包括多个所述第一预设时间段；
150.输出模块，用于输出所述脱发量变化图，并输出用于指示所述目标对象处于不健康状态的告警信息。
151.参见图8，为本发明实施例提供的另一种扫地机器人的结构示意图，图8所示的扫地机器人800包括：图像采集模块806、至少一个处理器801、存储器802、至少一个网络接口804和其他用户接口803。扫地机器人800中的各个组件通过总线系统805耦合在一起。可理解，总线系统805用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统805除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图8中将各种总线都标为总线系统805。
152.其中，图像采集模块806用于在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集图像。
153.用户接口803可以包括显示器、键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)、触感板或者触摸屏等)。
154.可以理解，本发明实施例中的存储器802可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-onlymemory，rom)、可编程只读存储器(programmablerom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electricallyeprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(staticram，sram)、动态随机存取存储器(dynamicram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronousdram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(doubledatarate sdram，ddrsdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接
动态随机存取存储器(synchlinkdram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(directrambusram，drram)。本文描述的存储器802旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
155.在一些实施方式中，存储器802存储了如下的元素，可执行单元或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统8021和应用程序8022。
156.其中，操作系统8021，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序8022，包含各种应用程序，例如媒体播放器(mediaplayer)、浏览器(browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序8022中。
157.在本发明实施例中，通过调用存储器802存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序8022中存储的程序或指令，处理器801用于执行各方法实施例所提供的方法步骤，例如包括：
158.获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的图像；
159.根据所述图像确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量；
160.根据所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定所述目标对象的健康状态。
161.上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器801中，或者由处理器801实现。处理器801可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器801中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器801可以是通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecific integratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件单元组合执行完成。软件单元可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器802，处理器801读取存储器802中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
162.可以理解的是，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuits，asic)、数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、数字信号处理设备(dspdevice，dspd)、可编程逻辑设备(programmablelogicdevice，pld)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本技术所述功能的其它电子单元或其组合中。
163.对于软件实现，可通过执行本文所述功能的单元来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
164.本实施例提供的扫地机器人可以是如图8中所示的扫地机器人，可执行如图3～4中健康检测方法的所有步骤，进而实现图3～4所示健康检测方法的技术效果，具体请参照图3～4相关描述，为简洁描述，在此不作赘述。
165.参见图9，为本发明实施例提供的一种云服务器的结构示意图，图9所示的云服务器900包括：至少一个处理器901、存储器902、至少一个网络接口904和其他用户接口903。云服务器900中的各个组件通过总线系统905耦合在一起。可理解，总线系统905用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统905除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图9中将各种总线都标为总线系统905。
166.其中，用户接口903可以包括显示器、键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)、触感板或者触摸屏等)。
167.可以理解，本发明实施例中的存储器902可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-onlymemory，rom)、可编程只读存储器(programmablerom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electricallyeprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(staticram，sram)、动态随机存取存储器(dynamicram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronousdram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(doubledatarate sdram，ddrsdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synchlinkdram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(directrambusram，drram)。本文描述的存储器902旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
168.在一些实施方式中，存储器902存储了如下的元素，可执行单元或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统9021和应用程序9022。
169.其中，操作系统9021，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序9022，包含各种应用程序，例如媒体播放器(mediaplayer)、浏览器(browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序9022中。
170.在本发明实施例中，通过调用存储器902存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序9022中存储的程序或指令，处理器901用于执行各方法实施例所提供的方法步骤，例如包括：
171.获取云服务器在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的图像；
172.根据所述图像确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量；
173.根据所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定所述目标对象的健康状态。
174.至于云服务器中各部件的连接方式以及功能，请参见上述图8的相关描述，这里不再赘述。
175.本实施例提供的云服务器可以是如图9中所示的云服务器，可执行如图3～4中健康检测方法的所有步骤，进而实现图3～4所示健康检测方法的技术效果，具体请参照图3～4相关描述，为简洁描述，在此不作赘述。
176.本发明实施例还提供了一种存储介质(计算机可读存储介质)。这里的存储介质存储有一个或者多个程序。其中，存储介质可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如只读存储器、快闪存储器、硬盘或固态硬盘；存储器
还可以包括上述种类的存储器的组合。
177.当存储介质中一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述在扫地机器人侧执行的健康检测方法。
178.所述处理器用于执行存储器中存储的健康检测程序，以实现以下在扫地机器人侧执行的健康检测方法的步骤：
179.获取扫地机器人在对目标对象的活动区域进行清扫的过程中采集的图像；
180.根据所述图像确定所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量；
181.根据所述目标对象在第一预设时间段内的脱发量确定所述目标对象的健康状态。
182.专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
183.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
184.以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。