[發明專利]家電控制方法及裝置有效
| 申請號: | 201810918051.0 | 申請日: | 2018-08-13 |
| 公開(公告)號: | CN110825217B | 公開(公告)日: | 2023-07-11 |
| 發明(設計)人: | 秦萍;連園園;易斌;諶進 | 申請(專利權)人: | 珠海格力電器股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F3/01 | 分類號: | G06F3/01;G06V40/20;G06V10/82;G06V10/70;H04L12/28;G06N3/0464 |
| 代理公司: | 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240 | 代理人: | 趙囡囡;曾紅芳 |
| 地址: | 519070 *** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 家電 控制 方法 裝置 | ||
1.一種家電控制方法,其特征在于,包括:
獲取目標對家電進行控制的圖像;
使用指令識別模型識別出圖像中對家電進行控制的控制指令,其中,指令識別模型為使用多組數據通過機器學習訓練得出的,多組數據中的每組數據均包括:圖像和圖像中對家電進行控制的控制指令;圖像中對家電進行控制的控制指令的指令數量為一種或者多種,在多種控制指令為相同的控制指令的情況下,對任意一個控制指令進行執行;在多種控制指令分別屬于不同動作的控制指令的情況下,對多種指令分別進行執行;在多種控制指令中存在互相矛盾的控制指令的情況下,執行優先級最高的控制指令,并舍棄與優先級最高的控制指令相矛盾的控制指令;
依據識別出的控制指令對家電進行控制;
在使用指令識別模型識別出圖像中對家電進行控制的控制指令之前,還包括:采用以下方式獲取指令識別模型:確定指令識別模型的基本模型算法;在基本模型算法中設置多個卷積層以及篩選層,其中,卷積層用于獲取對圖像進行識別的多個識別結果,篩選層用于對多個識別結果進行篩選,得到篩選結果;
獲取指令識別模型還包括:在基本模型算法中還設置有震蕩抑制層,其中,震蕩抑制層用于采用對數抑制法對回歸過程中的震蕩進行抑制,回歸過程為對篩選結果進行回歸得到識別出的控制指令的過程;
獲取目標對家電進行控制的圖像包括:獲取目標對家電進行控制的多個圖像;確定多個圖像中的特征;確定特征置信度高于預定值的特征所在的圖像為目標對家電進行控制的圖像,其中,特征置信度用于標識特征為對家電進行控制的明顯程度;
依據識別出的控制指令對家電進行控制包括:輸出識別出的控制指令;接收到對家電進行控制的語音指令;在確定識別出的控制指令的優先級高于語音指令的情況下,依據識別出的控制指令對家電進行控制。
2.一種家電控制裝置,其特征在于,包括:
第一獲取模塊,用于獲取目標對家電進行控制的圖像;
識別模塊,用于使用指令識別模型識別出圖像中對家電進行控制的控制指令,其中,指令識別模型為使用多組數據通過機器學習訓練得出的,多組數據中的每組數據均包括:圖像和圖像中對家電進行控制的控制指令;圖像中對家電進行控制的控制指令的指令數量為一種或者多種,在多種控制指令為相同的控制指令的情況下,對任意一個控制指令進行執行;在多種控制指令分別屬于不同動作的控制指令的情況下,對多種指令分別進行執行;在多種控制指令中存在互相矛盾的控制指令的情況下,執行優先級最高的控制指令,并舍棄與優先級最高的控制指令相矛盾的控制指令;
控制模塊,用于依據識別出的控制指令對家電進行控制;
裝置還包括:第二獲取模塊,用于采用以下方式獲取指令識別模型,第二獲取模塊包括:第一確定單元,用于確定指令識別模型的基本模型算法;第一設置單元,用于在基本模型算法中設置多個卷積層以及篩選層,其中,卷積層用于獲取對圖像進行識別的多個識別結果,篩選層用于對多個識別結果進行篩選,得到篩選結果;
第二獲取模塊還包括:第二設置單元,用于在基本模型算法中還設置有震蕩抑制層,其中,震蕩抑制層用于采用對數抑制法對回歸過程中的震蕩進行抑制,回歸過程為對篩選結果進行回歸得到識別出的控制指令的過程;
第一獲取模塊包括:獲取單元,用于獲取目標對家電進行控制的多個圖像;第二確定單元,用于確定多個圖像中的特征;第三確定單元,用于確定特征置信度高于預定值的特征所在的圖像為目標對家電進行控制的圖像,其中,特征置信度用于標識特征為對家電進行控制的明顯程度;
依據識別出的控制指令對家電進行控制包括:輸出識別出的控制指令;接收到對家電進行控制的語音指令;在確定識別出的控制指令的優先級高于語音指令的情況下,依據識別出的控制指令對家電進行控制。
3.一種存儲介質,其特征在于,存儲介質包括存儲的程序,其中,在程序運行時控制存儲介質所在設備執行權利要求1的家電控制方法。
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