【技术实现步骤摘要】
油烟检测方法、装置、存储介质及电子设备
[0001]本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种油烟检测方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]随着信息社会的发展，网络和信息家电越来越多地出现在人们的生活之中，社会和经济水平的发展带动人们对家具品质的追求也越来越高，家居舒适化和智能化的需求越来越强烈。智能厨房是整个智能家居的重要一环，而智能烹饪又是智能厨房的重中之重。通过在抽油烟设备上部署摄像头来获取灶台图像信息，进而再利用各种人工智能的方法来对图像进行分析。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供了一种油烟检测方法、装置、存储介质及电子设备，可以确定在烹饪过程中产生的油烟的区域，解决了油烟区域难以界定的问题，且有效简化油烟区域的确定流程，提高确定准确性。所述技术方案如下：
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种油烟检测方法，所述方法包括：
[0005]获取待检测图像；
[0006]对所述待检测图像进行去油烟处理，得到所述待检测图像对应的还原图像；
[0007...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种油烟检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像进行去油烟处理，得到所述待检测图像对应的还原图像；将所述待检测图像和所述还原图像进行对比，得到所述待检测图像中的油烟区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测图像和所述还原图像进行对比，得到所述待检测图像中的油烟区域之后，还包括：根据所述待检测图像中的油烟区域，控制抽油烟设备的风向。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待检测图像中的油烟区域，控制抽油烟设备的风向，包括：根据所述待检测图像中的油烟区域的中心点所在的位置，控制抽油烟设备的风向。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述油烟区域包括至少两个，所述根据所述待检测图像中的油烟区域，控制抽油烟设备的吸风方向，包括：根据所述待检测图像中每个油烟区域的面积，确定面积最大的油烟区域为目标油烟区域；根据所述目标油烟区域的中心点，控制抽油烟设备的吸风方向。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测图像和所述还原图像进行对比，得到所述待检测图像中的油烟区域，包括：将所述待检测图像和所述还原图像进行像素点的对比，计算每个像素点的差值的绝对值之和；若目标像素点对应的差值的绝对值之和大于预设阈值，则所述目标像素点为油烟区域的像素点。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测图像之前，还包括：获取无油烟的样本图像和所述无油烟的样本图像对应的有油烟样本图像；通过对抗生成网络对所述无油烟的样本图像和所述无油烟的样本图像对应的有油烟样本图像进行训练，得到目标生成器；所述对所述待检测图像进行去油烟处理，得到所述待检测图像对应的还原图像，包括：通过所述目标生成器对所述待检测图像进行去油烟处理，得到所述待检测图像对应的还原图像。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对抗生成网络包括初始生成器和初始判别器；所述通过对抗生成网络对所述无油烟的样本图像和所述无油烟的样本图像对应的有油烟样本图像进行训练，得到目标生成器，包括：通过所述初始生成器将所述有油烟样本图像进行去油烟处理，得到所述有油烟样本图像对应的还原样本图像；通过所述初始判别器判断所述还原样本图像上是否有油烟区域，得到判断结果作为第一损失函数；将所述无油烟的样本图像和所述还原图像进行像素点的对比，得到像素点差值结果作为第二损失函数；根据所述第一损失函数和所述第二损失函数训练所述初始生成器和所述初始判别器，
直至达到预设条件时获取所述目标生成器。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取无油烟的样本图像和所述无油烟的样本图像对应的有油烟样本图像，包括：获取所述无油烟的样本图像和所述无油烟的样本图像对应的多个有油烟样本图像；其中，所述每个有油烟样本图像对应的受油烟污染程度不相同，每个所述有油烟样本图像分别与所述无油烟的样本图像组成一组样本图像，所述对抗生成网络用于对每组样本图像进行训练。9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述初始生成器将所述有油烟样本图像进行去油烟处理，得到所述有油烟样本图像对应的还原样本图像，包括：对所述有油烟样本图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈磊，陈蔚，魏中科，张力潇，
申请(专利权)人：佛山市顺德区美的洗涤电器制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。