一种油烟机的烟雾识别效果修正方法、系统和油烟机技术方案

本申请提出一种油烟机的烟雾识别效果修正方法、系统和油烟机，涉及智能设备改进领域。所述方法包括：获取烹饪油烟的图像信息；根据所述图像信息生成机器标定信息；获取与所述图像信息对应的烹饪油烟识别结果的人工标定信息；对所述人工标定信息进行校验，根据校验结果修正机器标定信息中错误识别的烹饪油烟的位置和/或烹饪油烟量；利用修正后的机器标定信息训练烹饪油烟的图像识别模型。通过用户交互及校验用户反馈的信息提升图像识别检测烟雾的效果。

A Modification Method, System and Fume Machine for Fume Recognition

【技术实现步骤摘要】
一种油烟机的烟雾识别效果修正方法、系统和油烟机
本专利技术涉及智能设备改进领域，具体涉及一种油烟机的烟雾识别效果修正方法、系统和油烟机。
技术介绍
相关技术中，将图像识别技术应用于油烟机进行油烟大小识别是油烟机行业的方向之一，但是一个无法完全克服的难题就是每一个用户厨房环境都不一样，受厨房光线影响无法做到一套油烟识别算法能够精确识别所有厨房烹饪的油烟；另一方面，油烟机加上摄像头后使油烟机更加智能化，但是如何让油烟机的智能更好的为用户所感知，如何让油烟机在烹饪过程中更好与用户形成互动、增加用户对智能烟机的使用粘度，目前行业内没有一个行之有效的方案。
技术实现思路
本专利技术提供一种油烟机的烟雾识别效果修正方法、系统和油烟机，通过用户交互及校验用户反馈的信息提升图像识别检测烟雾的效果。为了实现上述专利技术目的，本专利技术采取的技术方案如下：第一方面，本专利技术提供一种油烟机的烟雾识别效果修正方法，所述油烟机包括图像采集模块、识别模块、通信模块和控制模块，所述方法包括：获取烹饪油烟的图像信息；根据所述图像信息生成机器标定信息；获取与所述图像信息对应的烹饪油烟识别结果的人工标定信息；对所述人工标定信息进行校验，根据校验结果修正机器标定信息中错误识别的烹饪油烟的位置和/或烹饪油烟量；利用修正后的机器标定信息训练烹饪油烟的图像识别模型。优选地，所述的方法，还包括：将烹饪油烟的图像信息按时间段和社区划分，将每个时间段和每个社区的烹饪油烟的图像信息的人工标定信息与机器标定信息比较；将人工标定信息与机器标定信息差异大于或者等于预设阈值的烹饪油烟的图像信息确定为异常环境训练集；利用异常环境训练集训练烹饪油烟的图像识别模型。优选地，对所述人工标定信息进行校验包括：获取用户判断所述机器标定信息中的差异识别位置；获取所述差异识别位置的特征信息与机器标定信息中烟雾集中区域的特征信息相似度；根据相似度确定用户判断的差异识别位置是否为烟雾集中区域。优选地，对所述人工标定信息进行校验还包括：当确定差异识别位置为烟雾集中区域时，将所述差异识别位置的特征信息与人工标定信息的区域的特征信息进行相似度比较，根据相似度确定用户标定的差异识别位置是否存在误标或漏标；当用户存在误标或漏标时，提示用户是否对误标或漏标区域进行标定更正操作。优选地，利用修正后的机器标定信息训练烹饪油烟的图像识别模型包括：将重新确定的烟雾集中区域与所述机器标定信息进行叠加；对叠加后的烹饪油烟的图像信息提取特征信息，并利用所述特征信息对对烹饪油烟的图像识别模型进行训练。优选地，根据相似度确定用户判断的差异识别位置是否为烟雾集中区域包括：对于每个所述差异识别位置，获取所述差异识别位置的特征信息与机器标定信息中与所述差异识别位置邻近的N个烟雾集中区域的特征信息的相似度；按照N个烟雾集中区域与所述差异识别位置的距离对所述相似度进行加权，获得N个烟雾集中区域与所述差异识别位置的距离加权相似度；当距离加权相似度超过设定阈值的数量大于或者等于N2时，确定所述差异识别位置为烟雾集中区域；当距离加权相似度超过设定阈值的数量小于N2时，确定所述差异识别位置不为烟雾集中区域；其中，N为正整数，N2为正整数，且N2＜N。优选地，确定所述差异识别位置为烟雾集中区域之后还包括：按照相似度最高的烟雾集中区域的浓度等级信息确定所述差异识别位置的浓度等级信息。优选地，获取烹饪油烟的图像信息包括：对烹饪视频按时间段划分，筛选出目的时间段的烹饪视频子集；对所述烹饪视频子集进行图像采集，获得一帧或者多帧烟雾图像；采用帧间差分的方式将与当前烟雾图像的像素差值小于或者等于预设像素阈值的烟雾图像删除；基于机器标定信息的准确度，从每个准确度等级中确定多帧烟雾图像。第二方面，本专利技术提供一种油烟机，包括：图像采集模块、识别模块、通信模块、控制模块和训练模块；所述图像采集模块，设置为获取烹饪油烟的图像信息；所述识别模块，设置为根据所述图像信息生成机器标定信息；所述通信模块，设置为获取与所述图像信息对应的烹饪油烟识别结果的人工标定信息；所述控制模块，设置为对所述人工标定信息进行校验，根据校验结果修正机器标定信息中错误识别的烹饪油烟的位置和/或烹饪油烟量；所述训练模块，设置为利用修正后的机器标定信息训练烹饪油烟的图像识别模型。第三方面，本专利技术提供油烟机的烟雾识别效果修正系统，包括：油烟机和云端服务器；所述油烟机包括图像采集模块、识别模块通信模块和控制模块；所述油烟机获取烹饪油烟的图像信息；所述油烟机或者所述云端服务器根据所述图像信息生成机器标定信息；所述油烟机或者所述云端服务器获取与所述图像信息对应的烹饪油烟识别结果的人工标定信息；所述云端服务器对所述人工标定信息进行校验，根据校验结果修正机器标定信息中错误识别的烹饪油烟的位置和/或烹饪油烟量；所述云端服务器利用修正后的机器标定信息训练烹饪油烟的图像识别模型。本专利技术通过对烹饪过程进行图像采集获取图像信息，通过用户终端或者云端服务器反馈的识别结果人工标定信息，进行用户与油烟机或者用户与云端服务器的交互，对用户反馈的标定信息进行校验，得到修正后的烹饪油烟的位置和/或烹饪油烟量，以此为依据修正烹饪油烟的图像识别模型；实现烟雾识别效果交互及校验用户反馈的信息提升油烟机烟雾识别效果。具有如下有益效果：1、本专利技术通过与用户或者云端服务器操作人员的交互设计，获得人工标定的烹饪油烟识别结果准确性反馈，对用户反馈的标定信息进行校验，得到修正后的烹饪油烟的位置和/或烹饪油烟量，不断提升油烟机的油烟大小自动识别准确率；2、本专利技术油烟机通过图像采集装置获取图像信息，油烟机或者云端服务器识别油烟大小，通过手机APP或者内嵌于油烟机的平板显示屏幕，用户可以对整个烹饪过程的烹饪视频任意一帧烟雾图像的识别结果进行评判或者打分；3、用户可以通过上述显示终端对油烟机或者云端服务器的油烟识别结果进行纠正，由油烟机或者云端服务器对用户反馈的人工标定信息进行校验，根据校验结果修正机器标定信息中错误识别的烹饪油烟的位置和/或烹饪油烟量，使烹饪油烟的图像识别模型可以根据不同用户厨房环境具有针对性的更精确的识别；4、本专利技术统计各时间段和各社区的烹饪油烟的图像信息的人工标定信息；将人工标定信息与机器标定信息差异过大的图像信息为异常环境训练集；再利用异常环境训练集训练烹饪油烟的图像识别模型，可以使得图像识别模型适应各类烹饪环境；提升油烟机的油烟大小自动识别准确率；5、本专利技术对用户判断的差异识别位置进行相似度比较；根据比较结果确定用户判断的差异识别位置是否为烟雾集中区域，判断用户的反馈是否正确；从而修正烹饪油烟的图像识别模型；6、本专利技术在进行人工标定时，预先将烹饪油烟的图像信息划分为N个区域，利用划分的标定位置区域，圈定或者选择烟雾集中区域所在的标定位置区域，进而简化用户操作，提高用户对油烟机的使用粘度；7、本专利技术利用修正后的烹饪油烟的图像信息对烹饪油烟的图像识别模型进行训练，提高用户家庭厨房环境下的识别准确率、让修正操作过程更合乎用户操作习惯或至少不影响用户正常使用，同时达到整个交互过程更具互动性、趣味性；8、本专利技术通过向用户展示烹饪过程中采集的烹饪油烟的图像信息或根据图像信息机器标定的烹饪油烟的位置和/或烹饪油烟量，使得用户可以直观感知油本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种油烟机的烟雾识别效果修正方法，其特征在于，所述油烟机包括图像采集模块、识别模块、通信模块和控制模块，所述方法包括：获取烹饪油烟的图像信息；根据所述图像信息生成机器标定信息；获取与所述图像信息对应的烹饪油烟识别结果的人工标定信息；对所述人工标定信息进行校验，根据校验结果修正机器标定信息中错误识别的烹饪油烟的位置和/或烹饪油烟量；利用修正后的机器标定信息训练烹饪油烟的图像识别模型。

【技术特征摘要】
1.一种油烟机的烟雾识别效果修正方法，其特征在于，所述油烟机包括图像采集模块、识别模块、通信模块和控制模块，所述方法包括：获取烹饪油烟的图像信息；根据所述图像信息生成机器标定信息；获取与所述图像信息对应的烹饪油烟识别结果的人工标定信息；对所述人工标定信息进行校验，根据校验结果修正机器标定信息中错误识别的烹饪油烟的位置和/或烹饪油烟量；利用修正后的机器标定信息训练烹饪油烟的图像识别模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：将烹饪油烟的图像信息按时间段和社区划分，将每个时间段和每个社区的烹饪油烟的图像信息的人工标定信息与机器标定信息比较；将人工标定信息与机器标定信息差异大于或者等于预设阈值的烹饪油烟的图像信息确定为异常环境训练集；利用异常环境训练集训练烹饪油烟的图像识别模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述人工标定信息进行校验包括：获取用户判断所述机器标定信息中的差异识别位置；获取所述差异识别位置的特征信息与机器标定信息中烟雾集中区域的特征信息相似度；根据相似度确定用户判断的差异识别位置是否为烟雾集中区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述人工标定信息进行校验还包括：当确定差异识别位置为烟雾集中区域时，将所述差异识别位置的特征信息与人工标定信息的区域的特征信息进行相似度比较，根据相似度确定用户标定的差异识别位置是否存在误标或漏标；当用户存在误标或漏标时，提示用户是否对误标或漏标区域进行标定更正操作。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用修正后的机器标定信息训练烹饪油烟的图像识别模型包括：将重新确定的烟雾集中区域与所述机器标定信息进行叠加；对叠加后的烹饪油烟的图像信息提取特征信息，并利用所述特征信息对对烹饪油烟的图像识别模型进行训练。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据相似度确定用户判断的差异识别位置是否为烟雾集中区域包括：对于每个所述差异识别位置，获取所述差异识别位置的特征信息与机器标定信息中与所述差异识别位置邻近的N个烟雾集中区域的特征信息的相似度；按照N个烟雾集中区域与所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王旭宁，孙金彪，李宏峰，
申请(专利权)人：杭州九阳小家电有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33