[發(fā)明專利]一種基于紅外圖像的冰箱門把手加熱控制系統(tǒng)及方法

在審

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• 申請日: 2021-05-10
• 公開（公告）號: CN113205098A
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 焦其意;陸濤;蔡訓(xùn)儒
• 申請（專利權(quán)）人: 合肥美菱物聯(lián)科技有限公司
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/38;G06K9/46;F25D23/02;G01V8/10;G05D23/20;G06K9/00
• 代理公司: 合肥洪雷知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 34164
• 代理人: 孫小華

1.一種基于紅外圖像的冰箱門把手加熱控制系統(tǒng)，其特征在于，包括安裝在冰箱門體上的紅外圖像采集儀和溫度傳感器，所述紅外圖像采集儀，用于檢測出人體與冰箱間的距離和位置；所述溫度傳感器，用于監(jiān)測出冰箱所處的環(huán)境溫度；

設(shè)置在冰箱門體上的門把手；

安裝在門把手內(nèi)部的加熱終端和安裝在冰箱門體內(nèi)部的檢測終端，所述檢測終端，用于獲取人體距離和位置信息，分析不斷變化的距離參數(shù)及人體位置參數(shù)，判斷用戶是經(jīng)過冰箱，還是要使用冰箱；

所述檢測終端的輸出端與加熱終端連接；

所述加熱終端，用于接收檢測終端發(fā)送的加熱指令對冰箱門把手進(jìn)行加熱

其中，所述紅外圖像采集儀和溫度傳感器均與檢測終端的輸入端電性連接。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于紅外圖像的冰箱門把手加熱控制系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測終端內(nèi)部設(shè)置有

設(shè)定單元，所述設(shè)定單元，用于根據(jù)前方行人獲取行人與冰箱本體之間的距離，將其設(shè)定為標(biāo)定距離；

意圖判斷單元，所述意圖判斷單元，用于判斷標(biāo)定距離是否小于預(yù)設(shè)距離，并計算出用戶的意圖是否為使用冰箱。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于紅外圖像的冰箱門把手加熱控制系統(tǒng)，其特征在于，所述溫度傳感器采集冰箱周圍的環(huán)境溫度并將溫度上傳至檢測終端，并與檢測終端的設(shè)定單元中預(yù)先設(shè)定的最低啟動溫度進(jìn)行比較；

當(dāng)環(huán)境溫度大于預(yù)設(shè)的啟動溫度時，則不啟動紅外圖像采集儀；

當(dāng)環(huán)境溫度小于預(yù)設(shè)的啟動溫度時，則啟動紅外圖像采集儀。

4.一種基于紅外圖像的冰箱門把手加熱控制方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1：紅外圖像采集儀實(shí)時采集冰箱門體前用戶的紅外圖像信息并傳輸給檢測終端；

步驟S2：檢測終端對當(dāng)前用戶的紅外圖像依次進(jìn)行圖像分割、目標(biāo)識別、特征點(diǎn)提取，獲取人體距離冰箱的距離；

步驟S3：檢測終端對人體的距離及位置信息進(jìn)行分析判斷用戶意圖；

若用戶意圖判斷為無意經(jīng)過冰箱，則不做處理；

若用戶意圖判斷為使用冰箱，則執(zhí)行步驟S4；

步驟S4：檢測終端向加熱終端發(fā)送加熱指令；

步驟S5：加熱終端啟動，對冰箱門把手進(jìn)行加熱。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于紅外圖像的冰箱門把手加熱控制方法，其特征在于，所述步驟S1之前，還需對冰箱所處的環(huán)境溫度進(jìn)行監(jiān)測，具體步驟如下：

步驟S01：預(yù)先在檢測終端上設(shè)置加熱終端啟動的最低溫度；

步驟S02：溫度傳感器實(shí)時采集冰箱周圍的環(huán)境溫度信息傳輸給檢測終端；

步驟S03：檢測終端對環(huán)境溫度信息進(jìn)行分析判斷；

若環(huán)境溫度大于預(yù)設(shè)的最低溫度，則不啟動紅外圖像采集儀；

若環(huán)境溫度小于預(yù)設(shè)的最低溫度，則啟動紅外圖像采集儀。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于紅外圖像的冰箱門把手加熱控制方法，其特征在于，所述步驟S2中，圖像分割先要獲取最大距離：

式中，M為紅外圖像總的灰度級；P_i為i灰度級出現(xiàn)的概率，這里以頻率近似；T為分割門限，進(jìn)行粗分割，然后對邊緣處進(jìn)行局部二次分割，具體算法如下：

步驟S21：對圖像f(x,y)進(jìn)行中值濾波，消除噪聲干擾；

步驟S22：利用最大舉例法對圖像f(x,y)二值化，并將其內(nèi)部點(diǎn)掏空提取邊緣得到圖像I(x,y)；

步驟S23：參照圖像I(x,y)的邊緣信息，在圖像f(x,y)中以各自目標(biāo)邊緣為中心，取其鄰域，再次通過最大距離法求當(dāng)前鄰域的閾值，并將當(dāng)前鄰域二值化得到圖像bw1(x,y)；

步驟S24：在邊緣點(diǎn)鄰域沒有覆蓋的區(qū)域，根據(jù)空白區(qū)域大小分為多個正方形窗口，窗口可以小部分重疊，每個窗口中確定一個灰度均值，與鄰近窗口內(nèi)閾值進(jìn)行比較，確定該閾值是否可歸于含邊界點(diǎn)窗口，若是，則合并；若否，則取值為0，重復(fù)步驟S23；

步驟S25：重復(fù)步驟S24,直至再無窗口合并，圖像bw1(x,y)完全二值化。