容器识别方法、设备及计算机可读存储介质技术

本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种容器识别方法、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：当接收到容器识别任务时，获取饮水机采集的待识别容器图像；对所述待识别容器图像进行预处理，并从预处理后的所述待识别容器图像中提取出感兴趣区域；从所述感兴趣区域提取待识别容器的特征；将提取的所述特征分别输入至训练好的针对不同容器类型的各个SVM分类器进行分析，以得出所述待识别容器的类型作为识别结果。本申请实现了容器类型的智能识别。

【技术实现步骤摘要】
容器识别方法、设备及计算机可读存储介质
本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种容器识别方法、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着生活水平的不断提高，饮水机也越来越普及，人们对饮水机的功能要求也越来越高。用户使用容器在饮水机的取水区域接水时，需要结合肉眼观察手动调节适合该种容器的水温水量等，较为不便。因此，为了控制饮水机的智能出水，如何智能识别容器类型，是目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种容器识别方法、设备及计算机可读存储介质，旨在实现容器类型的智能识别。为实现上述目的，本申请提供一种容器识别方法，所述方法包括：当接收到容器识别任务时，获取饮水机采集的待识别容器图像；对所述待识别容器图像进行预处理，并从预处理后的所述待识别容器图像中提取出感兴趣区域；从所述感兴趣区域提取待识别容器的特征；将提取的所述特征分别输入至训练好的针对不同容器类型的各个SVM分类器进行分析，以得出所述待识别容器的类型作为识别结果。此外，为实现上述目的，本申请还提供一种容器识别设备，所述容器识别设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的容器识别程序，其中所述容器识别程序被所述处理器执行时，实现如上所述的容器识别方法的步骤。此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有容器识别程序，其中所述容器识别程序被处理器执行时，实现如上述的容器识别方法的步骤。本申请提供一种容器识别方法、设备及计算机可读存储介质，当接收到容器识别任务时，首先饮水机采集的待识别容器图像，再对待识别容器图像进行预处理，并从预处理后的待识别容器图像中提取出感兴趣区域，然后从该感兴趣区域提取待识别容器的特征，将提取的特征分别输入至训练好的针对不同容器类型的各个SVM分类器进行分析，以得出所述待识别容器的类型作为识别结果，实现了基于SVM分类器对待识别容器进行智能识别，能显著提升容器类型的识别精度，实现了便捷、快速、准确地容器类型识别。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请各实施例涉及的移动终端的硬件结构示意图；图2为本申请容器识别方法一实施例的流程示意图；图3为本申请容器识别方法一实施例涉及的饮水机示意图；图4为本申请容器识别方法一实施例涉及的细化流程示意图。本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本申请实施例涉及的容器识别方法主要应用于容器识别设备，该容器识别设备可以是云端服务器。参照图1，图1为本申请实施例方案中涉及的云端服务器的硬件结构示意图。本申请实施例中，云端服务器可以包括处理器1001(例如中央处理器CentralProcessingUnit、CPU)，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)；网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)；存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储。本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对本申请的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。继续参照图1，图1中确定为一种可读计算机可读存储介质计算机可读存储介质的存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块以及容器识别程序。在图1中，网络通信模块主要用于连接饮水机，与饮水机进行数据通信；而处理器1001可以调用存储器1005中存储的容器识别程序，并执行本申请实施例提供的容器识别方法的步骤。其中，在一个实施例中，所述处理器用于运行存储在存储器中的容器识别程序，以实现如下步骤：当接收到容器识别任务时，获取饮水机采集的待识别容器图像；对所述待识别容器图像进行预处理，并从预处理后的所述待识别容器图像中提取出感兴趣区域；从所述感兴趣区域提取待识别容器的特征；将提取的所述特征分别输入至训练好的针对不同容器类型的各个SVM分类器进行分析，以得出所述待识别容器的类型作为识别结果。在一些实施例中，所述处理器实现所述对所述待识别容器图像进行预处理，包括：对所述待识别容器图像进行灰度化处理；对灰度化处理后的所述待识别容器图像进行平滑去噪处理；对平滑去噪处理后的所述待识别容器图像进行二值化处理。在一些实施例中，所述处理器实现所述从预处理后的所述待识别容器图像中提取出感兴趣区域，包括：采用预设边缘检测算法确定预处理后的所述待识别容器图像中待识别容器部分的上边界、左边界和下边界构成的最小外接矩形区域；提取所述最小外接矩形区域，作为感兴趣区域。在一些实施例中，所述处理器实现所述从预处理后的所述待识别容器图像中提取出感兴趣区域，包括：计算预处理后的所述待识别容器图像中每列的像素和；根据所述每列的像素和，确定第一目标列和第二目标列；计算所述第一目标列和第二目标列之间的最大外切矩阵得到感兴趣区域。在一些实施例中，所述处理器实现所述将提取的所述特征分别输入至训练好的针对不同容器类型的各个SVM分类器进行分析，以得出所述待识别容器的类型作为识别结果，包括：将提取的所述特征分别输入至训练好的针对不同容器类型的各个SVM分类器进行分析，得出所述待识别容器属于各个SVM分类器对应的容器类型的概率；将所述待识别容器属本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种容器识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n当接收到容器识别任务时，获取饮水机采集的待识别容器图像；/n对所述待识别容器图像进行预处理，并从预处理后的所述待识别容器图像中提取出感兴趣区域；/n从所述感兴趣区域提取待识别容器的特征；/n将提取的所述特征分别输入至训练好的针对不同容器类型的各个SVM分类器进行分析，以得出所述待识别容器的类型作为识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种容器识别方法，其特征在于，所述方法包括：
当接收到容器识别任务时，获取饮水机采集的待识别容器图像；
对所述待识别容器图像进行预处理，并从预处理后的所述待识别容器图像中提取出感兴趣区域；
从所述感兴趣区域提取待识别容器的特征；
将提取的所述特征分别输入至训练好的针对不同容器类型的各个SVM分类器进行分析，以得出所述待识别容器的类型作为识别结果。


2.根据权利要求1所述的容器识别方法，其特征在于，所述对所述待识别容器图像进行预处理，包括：
对所述待识别容器图像进行灰度化处理；
对灰度化处理后的所述待识别容器图像进行平滑去噪处理；
对平滑去噪处理后的所述待识别容器图像进行二值化处理。


3.根据权利要求1所述的容器识别方法，其特征在于，所述从预处理后的所述待识别容器图像中提取出感兴趣区域，包括：
采用预设边缘检测算法确定预处理后的所述待识别容器图像中待识别容器部分的上边界、左边界和下边界构成的最小外接矩形区域；
提取所述最小外接矩形区域，作为感兴趣区域。


4.根据权利要求1所述的容器识别方法，其特征在于，所述从预处理后的所述待识别容器图像中提取出感兴趣区域，包括：
计算预处理后的所述待识别容器图像中每列的像素和；
根据所述每列的像素和，确定第一目标列和第二目标列；
计算所述第一目标列和第二目标列之间的最大外切矩阵得到感兴趣区域。


5.根据权利要求1所述的容器识别方法，其特征在于，所述将提取的所述特征分别输入至训练好的针对不同容器类型的各个SVM分类器进行分析，以得出所述待识别容器的类型作为识别结果，包括：
将提取的所述特征分别输入至训练好的针对不同容器类型的各个SVM分类器进行分析，得出所述待识别容器属于各个SVM分类器对应的容器类型的概率；
将所述待识别容器属于各...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小平，林勇进，吴雪良，
申请(专利权)人：佛山市云米电器科技有限公司，陈小平，
类型：发明
国别省市：广东;44