控制冰箱温度的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种控制冰箱温度的方法及装置。其中，该方法包括：基于图像识别模型识别冰箱内部存储的食物，得到识别结果，其中，图像识别模型为基于包含了不同食物的历史图片训练得到的卷积神经网络模型；基于食物的识别结果，确定与识别结果对应的最佳存储温度；基于最佳存储温度对冰箱进行调节。本发明专利技术解决了现有技术中通过手动设置冰箱的工作温度的方法，无法基于冰箱内部的情况进行调整，导致工作温度不准确的技术问题。

Method and device of controlling refrigerator temperature

【技术实现步骤摘要】
控制冰箱温度的方法及装置
本专利技术涉及冰箱控制领域，具体而言，涉及一种控制冰箱温度的方法及装置。
技术介绍
冰箱是一种常见的家用电器，用于存储食物，对食物进行保鲜，以延长事物的寿命。现有的冰箱，一般只能根据用户手动调档，或者根据用户预设温度进行自动调档，但是在实际使用过程中，用户也经常无法确定冰箱的最佳工作温度，尤其在冰箱内事物的种类多样的情况下，导致冰箱的工作温度对存储的食物并不是最佳存储温度，导致是保鲜效果差。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种控制冰箱温度的方法及装置，以至少解决现有技术中通过手动设置冰箱的工作温度的方法，无法基于冰箱内部的情况进行调整，导致工作温度不准确的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种控制冰箱温度的方法，包括：基于图像识别模型识别冰箱内部存储的食物，得到识别结果，其中，所述图像识别模型为基于包含了不同食物的历史图片训练得到的卷积神经网络模型；基于所述食物的识别结果，确定与所述识别结果对应的最佳存储温度；基于所述最佳存储温度对所述冰箱进行调节。可选的，所述识别结果为所述食物的种类。可选的，在所述种类为多种的情况下，基于多种所述食物的种类，确定与多种食物的所述种类对应的最佳存储温度包括：分别确定多种所述食物的种类对应的存储温度；根据多种所述存储温度确定所述最佳存储温度。可选的，基于所述最佳存储温度对所述冰箱进行调节包括：确定冰箱的当前温度；根据所述当前温度和所述最佳存储温度生成控制指令；根据所述控制指令对冰箱进行调节。可选的，根据多种所述存储温度确定所述最佳存储温度包括：对所述存储温度进行温度等级的划分，并确定各个温度等级的存储温度的食物种类；确定食物种类的数量占比超过一定阈值的温度等级为主要温度等级；根据主要温度等级确定最佳存储温度。可选的，根据主要温度等级确定最佳存储温度包括：确定主要温度等级中的各个食物的种类，以及食物的种类对应的存储温度；对多个所述存储温度求期望值确定最佳存储温度。可选的，在基于图像识别模型识别冰箱内部存储的食物，得到识别结果之前包括：获取冰箱内部食物的图像信息。根据本专利技术实施例的另一个方面，提供了一种控制冰箱温度的装置，包括：识别模块，用于基于图像识别模型识别冰箱内部存储的食物，得到识别结果，其中，所述图像识别模型为基于包含了不同食物的历史图片训练得到的卷积神经网络模型；确定模块，用于基于所述食物的识别结果，确定与所述识别结果对应的最佳存储温度；调节模块，用于基于所述最佳存储温度对所述冰箱进行调节。根据本专利技术实施例的另一个方面，提供了一种存储介质，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的方法。根据本专利技术实施例的另一个方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的方法。在本专利技术实施例中，采用对冰箱内部的食材的图像进行获取的方式，通过基于图像识别模型识别冰箱内部存储的食物，得到识别结果，其中，所述图像识别模型为基于包含了不同食物的历史图片训练得到的卷积神经网络模型；基于所述食物的识别结果，确定与所述识别结果对应的最佳存储温度；基于所述最佳存储温度对所述冰箱进行调节，达到了对冰箱的温度进行有效调节的目的，从而实现了根据冰箱内的食物种类对冰箱的工作温度进行调整的技术效果，进而解决了现有技术中通过手动设置冰箱的工作温度的方法，无法基于冰箱内部的情况进行调整，导致工作温度不准确的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种控制冰箱温度的方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种控制冰箱温度的装置的结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。根据本专利技术实施例，提供了一种控制冰箱温度的方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。图1是根据本专利技术实施例的一种控制冰箱温度的方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤S102，基于图像识别模型识别冰箱内部存储的食物，得到识别结果，其中，图像识别模型为基于包含了不同食物的历史图片训练得到的卷积神经网络模型；步骤S104，基于食物的识别结果，确定与识别结果对应的最佳存储温度；步骤S106，基于最佳存储温度对冰箱进行调节。通过上述步骤，采用对冰箱内部的食材的图像进行获取的方式，通过基于图像识别模型识别冰箱内部存储的食物，得到识别结果，其中，图像识别模型为基于包含了不同食物的历史图片训练得到的卷积神经网络模型；基于食物的识别结果，确定与识别结果对应的最佳存储温度；基于最佳存储温度对冰箱进行调节，达到了对冰箱的温度进行有效调节的目的，从而实现了根据冰箱内的食物种类对冰箱的工作温度进行调整的技术效果，进而解决了现有技术中通过手动设置冰箱的工作温度的方法，无法基于冰箱内部的情况进行调整，导致工作温度不准确的技术问题。上述图像识别模型，是使用多组数据通过机器学习训练得出的，例如，卷积神经网络识别模型，等能够进行机器学习的识别模型，例如，通过多组数据进行训练，直至模型收敛，拥有输入数据与输出数据之间的识别能力。多组数据中的每组数据均包括：食物的图像和图像对应的识别结果。上述图像为食物的图像，上述图像可以是由图像采集装置拍摄的冰箱内食物的照片，上述图像采集装置可以是照相机，摄像机等。上述图像还可以是由红外成像装置采集的冰箱内食物的红外图像，上述红外成像装置可以是红外相机，红外摄像机。上述图像还可以是频谱分析装置生成的食物的频谱图。上述事物的图像用于图像识别模型进行识别，从而获得冰箱内食物的识别本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种控制冰箱温度的方法，其特征在于，包括：/n基于图像识别模型识别冰箱内部存储的食物，得到识别结果，其中，所述图像识别模型为基于包含了不同食物的历史图片训练得到的卷积神经网络模型；/n基于所述食物的识别结果，确定与所述识别结果对应的最佳存储温度；/n基于所述最佳存储温度对所述冰箱进行调节。/n

【技术特征摘要】
1.一种控制冰箱温度的方法，其特征在于，包括：
基于图像识别模型识别冰箱内部存储的食物，得到识别结果，其中，所述图像识别模型为基于包含了不同食物的历史图片训练得到的卷积神经网络模型；
基于所述食物的识别结果，确定与所述识别结果对应的最佳存储温度；
基于所述最佳存储温度对所述冰箱进行调节。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别结果为所述食物的种类。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述种类为多种的情况下，基于多种所述食物的种类，确定与多种食物的所述种类对应的最佳存储温度包括：
分别确定多种所述食物的种类对应的存储温度；
根据多种所述存储温度确定所述最佳存储温度。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述最佳存储温度对所述冰箱进行调节包括：
确定冰箱的当前温度；
根据所述当前温度和所述最佳存储温度生成控制指令；
根据所述控制指令对冰箱进行调节。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据多种所述存储温度确定所述最佳存储温度包括：
对所述存储温度进行温度等级的划分，并确定各个温度等级的存储温度的食物种类；
确定食物种类的数量占比超过一定阈值的温度等级为...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩广，冯德兵，万会，唐思，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44