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龙图腾网获悉上海洁驰清洁设备有限公司申请的专利一种污渍区域识别的智能识别系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120070874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510549800.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种污渍区域识别的智能识别系统是由刘鹏飞设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种污渍区域识别的智能识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，是一种污渍区域识别的智能识别系统，包括：图像获取模块、图像处理模块和清洁参数输出模块；所述图像获取模块用于捕捉污渍区域的多视角全局图像，并对多视角全局图像进行降噪和灰度化处理；所述图像处理模块对处理完成的多视角全局图像进行图像分块处理，获得第一图像块和第二图像块集合，通过第一图像块集合确认污渍种类并增强第二图像块的局部边缘特征获得污渍边界；所述清洁参数输出模块用于输出清洁参数；本发明解决了现有技术中，污渍区域由于纹理特征复杂且不均匀，污渍识别过程需要占用较大的算力资源从而导致识别效率低和清洁效率低的问题。

本发明授权一种污渍区域识别的智能识别系统在权利要求书中公布了：1.一种污渍区域识别的智能识别系统，其特征在于，所述智能识别系统包括： 图像获取模块、图像处理模块和清洁参数输出模块； 所述图像获取模块用于捕捉污渍区域的多视角全局图像，并通过并行技术对多视角全局图像进行降噪和灰度化处理； 所述图像处理模块用于对处理完成的多视角全局图像进行图像分块处理，获得第一图像块集合和第二图像块集合，通过第一图像块集合确认污渍种类；建立历史物体表面纹理库，并确认第二图像块集合中各个第二图像块的所处的物体表面，增强第二图像块的局部边缘特征获得污渍边界； 所述清洁参数输出模块用于将污渍种类和增强后的污渍边界导入清洁参数计算策略，输出清洁参数； 所述图像获取模块配置如下策略： S11：布置5个高分辨率RGB摄像头分布于污渍区域的四角和顶部，同时开启所有高分辨率RGB摄像头对污渍区域进行拍摄，获得多视角全局图像，其中，所述多视角全局图像包括：4个顶角图像和1个顶部图像； S12：通过中值滤波算法去除多视角全局图像中的噪声，同时将多视角全局图像转换为灰度图像； 所述图像处理模块包括：图像分块处理单元； 所述图像分块处理单元配置如下策略： S21：使用边缘检测算法识别顶部图像中污渍区域的初始边缘点； S22：构建高斯混合模型，将初始边缘点表示为多个高斯分布的混合，根据边缘曲率，动态调整每个高斯分布的权重来计算每个像素点的边缘点密度； S23：提取图像梯度信息，根据边缘点密度、图像梯度信息和边缘曲率来引导区域生长的方向，决定是否将下一个像素点添加到当前区域，遍历所有像素点，获得第一图像块； S24：提取第一图像块的边缘线上每个边缘点的边缘曲率，预设边缘曲率阈值，筛选大于边缘曲率阈值的边缘点，作为分割点； S25：构建分割线拟合模型，将筛选获取的分割点输入至分割线拟合模型中，拟合生成分割线，根据分割线将边缘区域划分为多个第二图像块，构成第二图像块集合； 所述清洁参数输出模块包括：清洁曲线拟合单元； 所述清洁曲线拟合单元配置有清洁参数计算策略，具体包括： S51：选取第一图像块和第二图像块连接的曲线的中点作为目标点，从增强后的第二图像块中的污渍边界上的点中筛选距离目标点最远的点作为代表点，遍历第二图像块集合，获得代表点集合； S52：设置圆域方程，求解圆心坐标和半径，并计算代表点集合中每个代表点与求解获得的圆形的圆域误差平方和； S53：设置椭圆域方程，求解椭圆中心坐标、长轴半径和短轴半径，计算代表点集合中每个代表点与求解获得的椭圆形的椭圆域误差平方和； S54：将圆域误差平方和与椭圆域误差平方和进行比较，当圆域误差平方和小于椭圆域误差平方和时，选取求解获得的圆形曲线作为清洁曲线，反之，选取求解获得的椭圆形曲线作为清洁曲线。

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