本发明专利技术涉及家用电器领域，提供一种饮水机的控制方法、装置及饮水机，该方法包括：获取目标杯具图像，所述目标杯具图像包括目标冲泡对象；对所述目标杯具图像进行实例分割和裁减处理，得到目标图像；基于所述目标图像，确定所述目标冲泡对象的目标类别信息；基于所述目标类别信息，输出用于控制饮水机出水温度的控制指令。该方法通过实例分割和裁剪处理，使得目标图像的识别更加关注目标冲泡对象的细节内容，提高目标冲泡对象的识别精度和识别速率，识别得到目标冲泡对象的目标类别信息后，输出控制指令调节饮水机的出水温度，提升目标冲泡对象的冲泡品质，进而提升用户的饮用体验。进而提升用户的饮用体验。进而提升用户的饮用体验。
【技术实现步骤摘要】
饮水机的控制方法、装置及饮水机
[0001]本专利技术涉及家用电器
，尤其涉及饮水机的控制方法、装置及饮水机。
技术介绍
[0002]茶、咖啡或奶粉一类的冲泡后饮用产品的品类及数量日益丰富，很好的满足了用户的不同饮用需求。目前，用户通过饮水机取水冲泡产品，饮水机的出水温度固定不变，导致大多数产品都无法利用适宜水温的水进行冲泡，影响产品的冲泡质量和用户的饮用体验。
技术实现思路
[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种饮水机的控制方法，调节饮水机的出水温度，提高饮品冲泡质量，进而提升用户的饮用体验。
[0004]根据本专利技术第一方面实施例的饮水机的控制方法，包括：
[0005]获取目标杯具图像，所述目标杯具图像包括目标冲泡对象；
[0006]对所述目标杯具图像进行实例分割和裁减处理，得到目标图像；
[0007]基于所述目标图像，确定所述目标冲泡对象的目标类别信息；
[0008]基于所述目标类别信息，输出用于控制饮水机出水温度的控制指令。
[0009]根据本专利技术实施例的饮水机的控制方法，通过实例分割确定目标杯具图像中目标冲泡对象的位置，再裁剪目标杯具图像，去除目标杯具图像中非目标冲泡对象部分的干扰，使得裁剪得到的目标图像的识别更加关注目标冲泡对象的细节内容，提高目标冲泡对象的识别精度和识别速率，识别得到目标冲泡对象的目标类别信息后，输出控制指令调节饮水机的出水温度，提升目标冲泡对象的冲泡品质，进而提升用户的饮用体验。
[0010]根据本专利技术的一个实施例，所述基于所述目标图像，确定所述目标冲泡对象的目标类别信息，包括：
[0011]对所述目标图像进行卷积处理，得到第一特征向量；
[0012]对第一特征向量进行池化处理，得到不同维度大小的多个第二特征向量；
[0013]对所述多个第二特征向量进行分类处理，得到所述目标类别信息。
[0014]根据本专利技术的一个实施例，所述对第一特征向量进行池化处理，得到不同维度大小的多个第二特征向量，包括：
[0015]对所述第一特征向量分别进行全局最大池化处理和全局平均池化处理，得到第三特征向量和第四特征向量；
[0016]基于所述第三特征向量和所述第四特征向量，得到最大池化特征向量组和平均池化特征向量组；
[0017]其中，所述最大池化特征向量组包括不同维度大小的多个第二特征向量，所述平均池化特征向量组包括不同维度大小的多个第二特征向量；
[0018]所述对所述多个第二特征向量进行分类处理，得到所述目标类别信息，包括：
[0019]对所述最大池化特征向量组和所述平均池化特征向量组进行分类处理，得到所述目标类别信息。
[0020]根据本专利技术的一个实施例，在所述基于所述第三特征向量和所述第四特征向量，得到最大池化特征向量组和平均池化特征向量组之后，所述方法还包括：
[0021]对所述第三特征向量进行权重提取，得到多个第一权重值；
[0022]对所述第四特征向量进行权重提取，得到多个第二权重值；
[0023]所述对所述最大池化特征向量组和所述平均池化特征向量组进行分类处理，得到所述目标类别信息，包括：
[0024]将所述多个第一权重值分配至所述最大池化特征向量组中对应的所述多个第二特征向量；
[0025]将所述多个第二权重值分配至所述平均池化特征向量组中对应的所述多个第二特征向量；
[0026]对权重分配后的所述最大池化特征向量组和所述平均池化特征向量组进行分类处理，得到所述目标类别信息。
[0027]根据本专利技术的一个实施例，所述对所述目标图像进行卷积处理，得到第一特征向量，包括：
[0028]对所述目标图像进行多层卷积处理，将每一层卷积处理后的图像特征进行下采样；
[0029]将每一层下采样后的图像特征与其下一层卷积处理得到的图像特征进行特征融合；
[0030]获取最后一层卷积处理得到的图像特征，将其作为所述第一特征向量。
[0031]根据本专利技术的一个实施例，所述对所述目标图像进行卷积处理，得到第一特征向量，包括：
[0032]对所述目标图像进行多层卷积处理，将每一层卷积处理后的图像特征进行上采样；
[0033]将每一层上采样后的图像特征与其上一层卷积处理得到的图像特征进行特征融合；
[0034]对特征融合后的图像特征进行卷积处理，将每一层卷积处理后的图像特征进行下采样；
[0035]将每一层下采样后的图像特征与其下一层卷积处理得到的图像特征进行特征融合；
[0036]获取最后一层卷积处理得到的图像特征，将其作为所述第一特征向量。
[0037]根据本专利技术的一个实施例，所述基于所述目标图像，确定所述目标冲泡对象的目标类别信息，包括：
[0038]将所述目标图像输入至目标分类模型，获得所述目标分类模型输出的所述目标类别信息；
[0039]其中，所述目标分类模型为，以样本图像为样本，以预先确定的与所述样本图像中样本冲泡对象对应的类别信息为样本标签，训练得到。
[0040]根据本专利技术第二方面实施例的饮水机的控制装置，包括：
[0041]获取模块，用于获取目标杯具图像，所述目标杯具图像包括目标冲泡对象；
[0042]第一处理模块，用于对所述目标杯具图像进行实例分割和裁减处理，得到目标图像；
[0043]第二处理模块，用于基于所述目标图像，确定所述目标冲泡对象的目标类别信息；
[0044]第三处理模块，用于基于所述目标类别信息，输出用于控制饮水机出水温度的控制指令。
[0045]根据本专利技术第三方面实施例的饮水机，包括：
[0046]摄像头，所述摄像头用于采集目标杯具图像；
[0047]如上述的饮水机的控制装置，所述饮水机的控制装置与所述摄像头电连接。
[0048]根据本专利技术第四方面实施例的电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述饮水机的控制方法的步骤。
[0049]根据本专利技术第五方面实施例的非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述饮水机的控制方法的步骤。
[0050]根据本专利技术第六方面实施例的计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述饮水机的控制方法的步骤。
[0051]本专利技术实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果之一：
[0052]通过实例分割确定目标杯具图像中目标冲泡对象的位置，再裁剪目标杯具图像，去除目标杯具图像中非目标冲泡对象部分的干扰，使得裁剪得到的目标图像的识别更加关注目标冲泡对象的细节内容，提高目标冲泡对象的识别精度和识别速率，识别得到目标冲泡对象的目标类别信息后，输出控制指令调节饮水本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种饮水机的控制方法，其特征在于，包括：获取目标杯具图像，所述目标杯具图像包括目标冲泡对象；对所述目标杯具图像进行实例分割和裁减处理，得到目标图像；基于所述目标图像，确定所述目标冲泡对象的目标类别信息；基于所述目标类别信息，输出用于控制饮水机出水温度的控制指令。2.根据权利要求1所述的饮水机的控制方法，其特征在于，所述基于所述目标图像，确定所述目标冲泡对象的目标类别信息，包括：对所述目标图像进行卷积处理，得到第一特征向量；对第一特征向量进行池化处理，得到不同维度大小的多个第二特征向量；对所述多个第二特征向量进行分类处理，得到所述目标类别信息。3.根据权利要求2所述的饮水机的控制方法，其特征在于，所述对第一特征向量进行池化处理，得到不同维度大小的多个第二特征向量，包括：对所述第一特征向量分别进行全局最大池化处理和全局平均池化处理，得到第三特征向量和第四特征向量；基于所述第三特征向量和所述第四特征向量，得到最大池化特征向量组和平均池化特征向量组；其中，所述最大池化特征向量组包括不同维度大小的多个第二特征向量，所述平均池化特征向量组包括不同维度大小的多个第二特征向量；所述对所述多个第二特征向量进行分类处理，得到所述目标类别信息，包括：对所述最大池化特征向量组和所述平均池化特征向量组进行分类处理，得到所述目标类别信息。4.根据权利要求3所述的饮水机的控制方法，其特征在于，在所述基于所述第三特征向量和所述第四特征向量，得到最大池化特征向量组和平均池化特征向量组之后，所述方法还包括：对所述第三特征向量进行权重提取，得到多个第一权重值；对所述第四特征向量进行权重提取，得到多个第二权重值；所述对所述最大池化特征向量组和所述平均池化特征向量组进行分类处理，得到所述目标类别信息，包括：将所述多个第一权重值分配至所述最大池化特征向量组中对应的所述多个第二特征向量；将所述多个第二权重值分配至所述平均池化特征向量组中对应的所述多个第二特征向量；对权重分配后的所述最大池化特征向量组和所述平均池化特征向量组进行分类处理，得到所述目标类别信息。5.根据权利要求2所述的饮水机的控制方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行卷积处理，得到第一特征向量，包括：对所述目标图像进行多层卷积处理，将每一层卷积处理后的图像特征进行下采样...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈磊，陈蔚，魏中科，
申请(专利权)人：芜湖美的厨卫电器制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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