AI Cleaning Optimizer: Розумне планування прибирання
Проблема
Прибирання великих або захаращених приміщень часто викликає когнітивне перевантаження. Користувачі не знають, з чого почати, що призводить до хаотичних рухів та неефективного витрачання часу. Психологічно важко взятися за справу, коли не бачиш чіткого кінцевого плану.
Рішення
Додаток аналізує стан кімнати за допомогою камери. Використовуючи Gemini Vision, система сегментує зони забруднення, ідентифікує типи поверхонь та об'єктів. На основі цих даних AI будує оптимізований алгоритм дій, який базується на професійних стандартах клінінгу.
Логічна послідовність (Action Pipeline)
ШІ розраховує шлях прибирання так, щоб уникнути повторного забруднення (наприклад, принцип "згори-вниз" та "від чистого до брудного").
Технічні виклики
- Складна семантика: Навчання моделі розуміти контекст — наприклад, не можна мити підлогу, доки не прибрані речі з неї, або не протертий пил на полицях вище.
- Аналіз захаращеності (Clutter Score): Впроваджено кастомну метрику оцінки простору для точного прогнозування часу, необхідного на кожну зону.
- Адаптивні чеклисти: Генерація динамічних списків завдань, які змінюються в реальному часі залежно від прогресу користувача.
Висновок
Проєкт доводить, що Computer Vision може бути корисним у найпростіших побутових справах, перетворюючи хаотичний процес на чітку, зрозумілу та швидку послідовність дій.