家用电器的控制方法、装置及家用电器制造方法及图纸

技术编号:37505856 阅读:15 留言:0更新日期:2023-05-07 09:42
本发明专利技术涉及家用电器领域,提供一种家用电器的控制方法、装置及家用电器,该方法包括:获取多张待处理图像,多张待处理图像是在不同光照环境下采集的家用电器的工作区域的图像;将多张待处理图像输入至图像处理模型,获得图像处理模型输出的目标图像;对目标图像进行图像识别,输出目标控制指令至家用电器的目标执行机构,目标控制指令用于控制目标执行机构动作;图像处理模型为,以样本图像集为样本,以预先确定的与样本图像集对应的样本图像为样本标签,训练得到。该方法通过结合不同光照环境对应的多张待处理图像生成目标图像,再利用目标图像对家用电器工作区域的情况进行准确识别,提升家用电器的智能化水平。提升家用电器的智能化水平。提升家用电器的智能化水平。

【技术实现步骤摘要】
家用电器的控制方法、装置及家用电器


[0001]本专利技术涉及家用电器
,尤其涉及家用电器的控制方法、装置及家用电器。

技术介绍

[0002]随着科技的发展,家用电器的智能化水平逐渐提升,家用电器通过搭载图像检测识别技术,为用户提供更加便捷且智能化的服务。
[0003]带有图像检测识别技术的家用电器,对于图像中物品的精准判断有很高的要求,图像识别结果影响了家用电器的操作控制和智能化水平。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本专利技术提出一种家用电器的控制方法,通过提高图像识别的准确度,提升家用电器的操作控制的智能化水平。
[0005]根据本专利技术第一方面实施例的家用电器的控制方法,包括:
[0006]获取多张待处理图像,所述多张待处理图像是在不同光照环境下采集的家用电器的工作区域的图像;
[0007]将所述多张待处理图像输入至图像处理模型,获得所述图像处理模型输出的目标图像;
[0008]对所述目标图像进行图像识别,输出目标控制指令至所述家用电器的目标执行机构,所述目标控制指令用于控制所述目标执行机构动作;
[0009]所述图像处理模型为,以样本图像集为样本,以预先确定的与所述样本图像集对应的样本图像为样本标签,训练得到。
[0010]根据本专利技术实施例的家用电器的控制方法,通过使用图像处理模型将不同环境亮度对应的多张待处理图像进行结合,得到一张可以分辨家用电器内部的最清晰的目标图像,充分利用了深度学习的理念,无须任何手工的参数调节设置,结合多张待处理图像来生成最优的目标图像,提高图像识别结果的准确度,进而提高了后续家用电器功能的实现质量,提升用户的使用体验。
[0011]根据本专利技术的一个实施例,所述将所述多张待处理图像输入至图像处理模型,获得所述图像处理模型输出的目标图像,包括:
[0012]将所述多张待处理图像输入至所述图像处理模型的拼接层,获得所述拼接层输出的拼接特征向量;
[0013]将所述拼接特征向量输入至所述图像处理模型的编码器,对所述拼接特征向量进行卷积处理和下采样处理,获得所述编码器输出的目标特征图像;
[0014]将所述目标特征图像输入至所述图像处理模型的解码器,对所述目标特征图像进行上采样处理和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像。
[0015]根据本专利技术的一个实施例,在所述将所述拼接特征向量输入至所述图像处理模型的编码器,对所述拼接特征向量进行卷积处理和下采样处理,获得所述编码器输出的目标
特征图像之后,在所述将所述目标特征图像输入至所述图像处理模型的解码器,对所述目标特征图像进行上采样处理和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像之前,所述方法还包括:
[0016]获取所述编码器中卷积处理得到的多个第一特征向量;
[0017]所述将所述目标特征图像输入至所述图像处理模型的解码器,对所述目标特征图像进行上采样处理和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像,包括:
[0018]将所述目标特征图像输入至所述解码器进行上采样处理,得到多个第二特征向量;
[0019]将所述多个第一特征向量与对应的所述多个第二特征向量进行特征融合和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像。
[0020]根据本专利技术的一个实施例,在所述获取所述编码器中卷积处理得到的多个第一特征向量之后,在所述将所述目标特征图像输入至所述图像处理模型的解码器,对所述目标特征图像进行上采样处理和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像之前,所述方法还包括:
[0021]将各第一特征向量与其上一层卷积处理得到的所述第一特征向量进行特征融合,得到多个第三特征向量;
[0022]所述将所述多个第一特征向量与对应的所述多个第二特征向量进行特征融合和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像,包括;
[0023]将所述多个第三特征向量与对应的所述多个第二特征向量进行特征融合和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像。
[0024]根据本专利技术的一个实施例,所述将所述多张待处理图像输入至所述图像处理模型的拼接层,获得所述拼接层输出的拼接特征向量,包括:
[0025]将所述多张待处理图像输入至所述拼接层,将所述多张待处理图像进行拼接处理,得到第一特征图像;
[0026]将所述第一特征图像进行特征提取,获得所述拼接层输出的所述拼接特征向量。
[0027]根据本专利技术的一个实施例,所述将所述多张待处理图像输入至所述图像处理模型的拼接层,获得所述拼接层输出的拼接特征向量,包括:
[0028]将所述多张待处理图像输入至所述拼接层,对所述多张待处理图像进行特征提取,得到多个第五特征向量;
[0029]将所述多个第五特征向量进行拼接处理,获得所述拼接层输出的所述拼接特征向量。
[0030]根据本专利技术的一个实施例,在所述将所述多张待处理图像输入至图像处理模型,获得所述图像处理模型输出的目标图像之后,所述方法还包括:
[0031]基于所述多张待处理图像和所述目标图像,确定所述目标图像为困难样本的情况下,将所述目标图像加入所述样本图像集对所述图像处理模型进行训练。
[0032]根据本专利技术第二方面实施例的家用电器的控制装置,包括:
[0033]获取模块,用于获取多张待处理图像,所述多张待处理图像是在不同光照环境下采集的家用电器的工作区域的图像;
[0034]处理模块,用于将所述多张待处理图像输入至图像处理模型,获得所述图像处理
模型输出的目标图像;
[0035]输出模块,用于对所述目标图像进行图像识别,输出目标控制指令至所述家用电器的目标执行机构,所述目标控制指令用于控制所述目标执行机构动作;
[0036]所述图像处理模型为,以样本图像集为样本,以预先确定的与所述样本图像集对应的样本图像为样本标签,训练得到。
[0037]根据本专利技术第三方面实施例的家用电器,包括:
[0038]目标执行机构;
[0039]补光灯,所述补光灯用于为家用电器的工作区域补光;
[0040]摄像头,所述摄像头用于采集多张待处理图像;
[0041]如上文描述的家用电器的控制装置,所述家用电器的控制装置与所述目标执行机构、所述补光灯以及所述摄像头电连接。
[0042]根据本专利技术第四方面实施例的电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述家用电器的控制方法的步骤。
[0043]根据本专利技术第五方面实施例的非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述家用电器的控制方法的步骤。
[0044]根据本专利技术第六方面实施例的计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述家用电器本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种家用电器的控制方法,其特征在于,包括:获取多张待处理图像,所述多张待处理图像是在不同光照环境下采集的家用电器的工作区域的图像;将所述多张待处理图像输入至图像处理模型,获得所述图像处理模型输出的目标图像;对所述目标图像进行图像识别,输出目标控制指令至所述家用电器的目标执行机构,所述目标控制指令用于控制所述目标执行机构动作;所述图像处理模型为,以样本图像集为样本,以预先确定的与所述样本图像集对应的样本图像为样本标签,训练得到。2.根据权利要求1所述的家用电器的控制方法,其特征在于,所述将所述多张待处理图像输入至图像处理模型,获得所述图像处理模型输出的目标图像,包括:将所述多张待处理图像输入至所述图像处理模型的拼接层,获得所述拼接层输出的拼接特征向量;将所述拼接特征向量输入至所述图像处理模型的编码器,对所述拼接特征向量进行卷积处理和下采样处理,获得所述编码器输出的目标特征图像;将所述目标特征图像输入至所述图像处理模型的解码器,对所述目标特征图像进行上采样处理和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像。3.根据权利要求2所述的家用电器的控制方法,其特征在于,在所述将所述拼接特征向量输入至所述图像处理模型的编码器,对所述拼接特征向量进行卷积处理和下采样处理,获得所述编码器输出的目标特征图像之后,在所述将所述目标特征图像输入至所述图像处理模型的解码器,对所述目标特征图像进行上采样处理和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像之前,所述方法还包括:获取所述编码器中卷积处理得到的多个第一特征向量;所述将所述目标特征图像输入至所述图像处理模型的解码器,对所述目标特征图像进行上采样处理和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像,包括:将所述目标特征图像输入至所述解码器进行上采样处理,得到多个第二特征向量;将所述多个第一特征向量与对应的所述多个第二特征向量进行特征融合和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像。4.根据权利要求3所述的家用电器的控制方法,其特征在于,在所述获取所述编码器中卷积处理得到的多个第一特征向量之后,在所述将所述目标特征图像输入至所述图像处理模型的解码器,对所述目标特征图像进行上采样处理和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像之前,所述方法还包括:将各第一特征向量与其上一层卷积处理得到的所述第一特征向量进行特征融合,得到多个第三特征向量;所述将所述多个第一特征向量与对应的所述多个第二特征向量进行特征融合和卷积处理,获得所述解码器输出的所述目标图像,包括;将所述多个第三特征向量与对应的所述多个第二特征向量进行特征融合和卷积处理,获得所述解码器输出...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈磊陈蔚全永兵
申请(专利权)人:芜湖美的厨卫电器制造有限公司
类型:发明
国别省市:

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