[發明專利]洗衣機的洗滌控制方法、裝置、計算機設備和存儲介質在審
| 申請號: | 201910441133.5 | 申請日: | 2019-05-24 |
| 公開(公告)號: | CN110331551A | 公開(公告)日: | 2019-10-15 |
| 發明(設計)人: | 袁正波;韓怡茹;尹相宇;向麟昀 | 申請(專利權)人: | 珠海格力電器股份有限公司 |
| 主分類號: | D06F33/02 | 分類號: | D06F33/02;D06F39/00 |
| 代理公司: | 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662 | 代理人: | 韓來兵 |
| 地址: | 519070*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 洗滌 洗衣機 衣物量 計算機設備 衣物 存儲介質 洗滌控制 衣物類型 指令 圖像 計算衣物 內部衣物 清洗衣物 輸出圖像 圖像輸入 用戶體驗 預測模型 預設 發送 拍攝 申請 | ||
1.一種洗衣機的洗滌控制方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取包含待清洗衣物的圖像;
將所述圖像輸入已訓練的衣物預測模型,輸出所述圖像對應的衣物類別和衣物量;
根據預設對應關系,獲取與所述衣物類別和所述衣物量對應的目標洗滌策略;
生成與所述目標洗滌策略對應的洗滌指令,發送所述洗滌指令,以使洗衣機執行所述洗滌指令。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
獲取重力傳感器采集的與所述圖像對應的重力數據;
根據所述重力數據更新所述衣物量。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述已訓練的衣物預測模型包括卷積層、RPN和預測層,所述卷積層的輸出作為所述區域生成層的輸入,所述區域生成層的輸出作為所述預測層的輸入,所述將所述圖像輸入已訓練的衣物預測模型,輸出所述圖像對應的衣物類別和衣物量,包括:
將所述圖像輸入所述已訓練的衣物預測模型的中的卷積層,通過所述卷積層進行卷積運算,得到卷積特征圖集合;
將所述卷積圖特征集合輸入區域生成層,輸出至少一個目標區域和對應的位置信息;
將各個所述目標區域和對應的位置信息輸入預測層,輸出各個所述目標區域對應的預測結果,所述預測結果包括衣物類型、位置信息和掩碼信息;
根據各個所述目標區域的預測結果確定所述圖像的衣物類型;
根據各個所述目標區域的掩碼信息確定所述衣物量。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述預測層包括分類層和掩碼層,所述將各個所述目標區域輸入預測層,輸出各個所述目標區域對應的預測結果,包括:
將各個所述目標區域輸入分類層,根據各個所述目標區域的紋理特征確定所述衣物類別和所述位置信息;
將所述目標區域輸入所述掩碼層,輸出所述目標區域的所述掩碼信息。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,生成所述已訓練的衣物預測模型,包括:
獲取包含多個訓練圖像的訓練集合,各個所述訓練圖像攜帶標簽,所述標簽包含真實衣物類型、真實位置信息和真實衣物量;
構建初始衣物預測模型;
將各個所述訓練圖像輸入所述初始衣物預測模型,輸出各個所述訓練圖像對應的預測結果,所述預測結果包括預測衣物類型、預測位置信息和預測衣物量;
計算所述預測結果與所述標簽的差異度;
當所述差異度小于或等于預設差異度時,得到所述已訓練的衣物預測模型。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
當所述差異度大于所述預設差異度時,根據所述差異度更新所述初始衣物預測模型的模型參數;
采用更新了模型參數的初始衣物預測模型對所述訓練圖像進行再次預測,直至更新了模型參數的初始衣物預測模型得到的預測結果,與所述標簽之間的差異度小于或等于所述預設差異度時,得到所述已訓練的衣物預測模型。
7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
接收語音數據,根據所述語音數據生成對應的控制指令,所述控制指令用于控制洗衣機的狀態。
8.根據權利要求1至7中任一項所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
獲取所述洗衣機的歷史洗滌策略,和歷史衣物類別、歷史衣物量的歷史對應關系;
根據所述歷史對應關系,更新所述預設對應關系。
9.一種洗衣機的洗滌控制裝置,其特征在于,所述裝置包括:
圖像獲取模塊,用于獲取包含待清洗衣物的圖像;
預測模塊,用于將所述圖像輸入已訓練的衣物預測模型,輸出圖像對應的衣物類別和對應的衣物量;
洗滌控制模塊,用于獲取與所述衣物類別和所述衣物量對應的目標洗滌策略,生成與所述目標洗滌策略對應的洗滌指令,發送所述洗滌指令,以使洗衣機執行所述洗滌指令。
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