【技术实现步骤摘要】
用于家用电器的感应开关及其工作方法
[0001]本专利技术涉及智能感应的领域，且更为具体地，涉及一种用于家用电器的感应开关及其工作方法。
技术介绍
[0002]经常下厨的人都知道，在烹饪过程中，双手往往需要频繁地与食物进行接触，因此保持手部的卫生变得尤其重要。在炒菜过程中，根据灶具火力、食材，以及烹饪手法的不同，用户时常需要用手去触碰吸油烟机，以达到调节吸油烟机吸排效果或照明灯亮度的目的。由于目前市场上所有的烟机操控基本都需要人手与产品相接触，因此，用户每次在调节吸油烟机时，经常需要通过洗手或擦手的方式来保持双手的干净卫生，并且每一次洗手不仅是过程繁琐，而且还是对水资源和时间的浪费，不利于节能环保。
[0003]目前，现有的一些设备都是利用红外信号收发电路，通过对人手或运动物体在红外信号收发电路前方的运动过程产生的光信号变化来进行模式识别给产品下发控制指令，以便达到操控产品或机器的目的。但在实际的操作过程中，由于环境因素的影响，例如烹饪过程中所产生的蒸汽和油烟的影响，会使得通过接收到的红外信号的信息来对手势进行模式识...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于家用电器的感应开关，其特征在于，包括：红外检测信息获取单元，用于通过感光开关的红外收发器阵列中各个红外收发器获得被检测对象的红外检测信息，其中，所述红外收发器阵列中每个红外收发器以预定方向发射红外检测信号并接收从所述被检测对象反射回来的红外检测信号，所述红外检测信息为所述红外收发器的发射的红外检测信号和接收的红外检测信号之间的相位差；矩阵构造单元，用于将各个所述红外收发器所采集的红外检测信息基于所述红外收发器阵列的排布方式构造为红外信号矩阵；神经网络单元，用于将所述红外信号矩阵输入卷积神经网络以通过所述卷积神经网络对所述红外信号矩阵进行显式空间编码，以获得用于表示所述待检测对象的高维红外图像特征的第一特征图；全局转换单元，用于使用包含多个级联的全局转换矩阵层的全局转换模型对所述第一特征图的各个特征矩阵进行处理以获得第二特征图；修正单元，用于对所述第二特征图进行基于饱和蒸汽的线性修正以获得第三特征图，其中，基于饱和蒸汽的线性修正基于所述第二特征图中各个位置的特征值和各个所述红外收发器的温度值进行；分类单元，用于将所述第三特征图通过分类器以获得用于确定手势类型的分类结果；以及感应控制单元，用于基于所述分类结果，对与所述感应开关通信的家用电器进行控制。2.根据权利要求1所述的用于家用电器的感应开关，其中，所述神经网络单元，进一步用于对所述红外信号矩阵中各个位置的特征值进行基于最大值的归一化处理；以及，将归一化处理后的所述红外信号矩阵输入卷积神经网络以通过所述卷积神经网络对所述红外信号矩阵进行显式空间编码，以获得所述第一特征图。3.根据权利要求2所述的用于家用电器的感应开关，其中，所述全局转换单元，进一步用于使用包含多个级联的全局转换矩阵层的全局转换模型以如下公式对所述第一特征图的各个特征矩阵进行处理以获得所述第二特征图；所述公式为：F
2i
＝Sigmoid(M
i
×
F
1i
+B
i
)其中，F
1i
为经过每层时的转化之前的特征矩阵，F
2i
为经过每层时的转化之后的特征矩阵，M
i
为每层的转换矩阵，且B
i
为每层的偏置矩阵，Sigmoid(
·
)表示Sigmoid激活函数。4.根据权利要求3所述的用于家用电器的感应开关，其中，所述修正单元，进一步用于对所述第二特征图进行基于如下公式的饱和蒸汽的线性修正以获得所述第三特征图；所述公式为：其中f
i，j
为所述第二特征图的每个位置的特征值，f
′
i，j
为所述第三特征图的每个位置的特征值，且T是每个所述红外收发器的温度值。5.根据权利要求4所述的用于家用电器的感应开关，其中，所述分类单元，包括：编码子单元，用于使用所述分类器的至少一个全连接层对所述第三特征图进行全连接编码以获得分类特征向量；
概率子单元，用于将所述分类特征向量输入Softmax分类函数以获得所述分类特征向量分别归属于多个手势类型标签的多个概率值；以及确定子单元，用于将所述多个概率值中最大者对应的手势类型标签确定为所述分类结果。6.根据权利要求5所述的用于家用...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨林炯，杨丽莉，罗秋萍，沈雅文，
申请(专利权)人：深圳蓝宝利电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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