机器人吸尘器已经成为现代家庭的主要产品一段时间了，它可以自动吸尘地板并执行其他清洁任务。虽然早期的模型依靠传感器来导航和避开障碍物，但家居用品识别技术的结合将它们提升到了一个全新的水平。机器人吸尘器中的家居物品识别涉及使用摄像头和传感器来识别房间中的常见物体。这些设备捕获环境图像，然后使用先进的计算机视觉算法处理视觉数据。机器学习模型用于分类和识别椅子、桌子、玩具等物体。家居用品识别的好处改进导航：机器人清洁工可以使用家居用品识别的数据更有效地在物体周围导航。这减少了被卡住或对路径中的物品造成损坏的机会。定制清洁：凭借识别特定物品的能力，机器人清洁工可以相应地调整其清洁模式和行为。例如，当它们检测到严重污染的区域或避开精致的物体时，它们可以施加更大的清洁力。高效清洁：家居物品识别使扫地机器人能够创建优化的清洁路径，减少冗余并确保全面覆盖。这意味着更高效的清洁和更短的清洁时间。用户友好的交互：一些先进的模型甚至可以通过移动应用程序与用户沟通，提供清洁进度的实时更新，并在遇到不熟悉的物体时请求帮助。家居用品识别技术除了清洁之外还有许多应用。
在医疗保健领域，配备此功能的机器人可以通过识别和获取特定医疗物品来帮助患者。在零售业中，它可用于库存管理，帮助跟踪库存水平并根据需要补充商品。虽然机器人吸尘器中的家居用品识别概念很有前景，但仍有一些挑战需要克服。与配备摄像头的设备相关的隐私问题是一个重要的考虑因素，开发人员必须确保用户数据的安全。此外，物体识别的准确性和适应不断变化的环境的能力也是需要进一步改进的领域。
亿蝌语料扫地机器人采集数据 190,426 扫地机器人视角采集数据图片 采集环境为室内场景。数据多样性包括多场景、不同时间段、不同拍摄角度、不同类别的物品。这组数据可用于家居用品识别等任务。 76,184张图片-扫地机器人视角液体污渍数据 76,184张图片-扫地机器人视角液体污渍数据，采集环境为室内场景。数据多样性包括多场景、不同时间段、不同拍摄角度、不同类别的物品。数据集可用于液体污渍识别和其他任务。
