本申请属于智能家电领域，具体涉及一种衣物烘干模型训练方法、烘干控制方法、装置及设备。旨在解决现有烘干衣物的方式容易导致衣物出现烘干过度或者烘干不彻底损伤衣物的问题。本申请通过获取多组训练数据，其中，训练数据包括衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度及衣物理想干燥度，将衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度作为变量，将衣物理想干燥度作为响应量，进行模型训练得到衣物烘干模型。利用衣物烘干模型，根据衣物实际护理过程中采集的护理机当前的温度、湿度及目标衣物材质，计算得到目标干燥度，从而控制衣物护理机按照该目标干燥度烘干目标衣物，使得目标衣物的烘干效果更好，更好的保护衣物。护衣物。护衣物。
【技术实现步骤摘要】
衣物烘干模型训练方法、烘干控制方法、装置及设备
[0001]本申请实施例属于智能家电
，具体涉及一种衣物烘干模型训练方法、烘干控制方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]随着科技的发展和对品质生活要求的提高，用户在选择家电产品时更倾向于选择具有智能化的家电，例如衣物护理机，通过衣物护理机来提高对高端衣物的护理能力。
[0003]现有技术中，用户将待护理的衣物放置入护理机的烘干腔室内后，无论待护理的衣物属于什么材质，都是护理机根据用户在其显示面板上选择的干燥度模式，根据该模式对应的烘干温度和时间控制送风装置输送热风来烘干衣物。
[0004]但是，现有烘干衣物的方式容易导致待护理的衣物出现烘干过度或者烘干不彻底的情况，损伤衣物。
技术实现思路
[0005]为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决现有技术的烘干衣物的方式容易导致待护理的衣物出现烘干过度或者烘干不彻底的情况，损伤衣物的问题，本申请实施例提供了一种衣物烘干模型训练方法、烘干控制方法、装置及设备。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种衣物烘干模型训练方法，包括：
[0007]获取多组训练数据，所述训练数据包括衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度及衣物理想干燥度；
[0008]将所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度作为变量，将所述衣物理想干燥度作为响应量，对监督学习模型进行模型训练，直至损失函数小于预设阈值时，得到衣物烘干模型。
[0009]在上述衣物烘干模型训练方法的优选技术方案中，所述将所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度作为变量，将所述衣物理想干燥度作为响应量，对监督学习模型进行模型训练，直至损失函数小于预设阈值时，得到衣物烘干模型，包括：
[0010]利用预设的目标函数，通过贝叶斯优化算法确定所述监督学习模型初始的运行参数，所述运行参数包括以下至少一种：学习速率、树深度、正则化参数；
[0011]根据所述初始的运行参数，将所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度作为输入数据矩阵，将所述衣物理想干燥度作为输出数据矩阵进行模型训练，得到输出后的衣物预测干燥度；
[0012]将所述衣物预测干燥度与所述衣物理想干燥度输入预设的损失函数，得到损失值；
[0013]若所述损失值小于所述预设阈值，得到所述衣物烘干模型；
[0014]或者，若所述损失值大于或者等于所述预设阈值，调整所述运行参数，直至对应得到的所述损失值小于所述预设阈值。
[0015]在上述衣物烘干模型训练方法的优选技术方案中，所述将所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度作为变量，将所述衣物理想干燥度作为响应量，对监督学习模型进行模型训练，直至损失函数小于预设阈值时，得到衣物烘干模型之前，还包括：
[0016]对所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度及衣物理想干燥度进行数据增强处理；
[0017]对数据增强处理后的所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度及衣物理想干燥度进行归一化处理，得到归一化后的所述训练数据。
[0018]在上述衣物烘干模型训练方法的优选技术方案中，所述获取多组训练数据，所述训练数据包括衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度及衣物理想干燥度，包括：
[0019]获取用户输入的衣物材质；
[0020]在衣物护理机运行过程中，每隔预设时间采集衣物护理机内部的温度和湿度；
[0021]根据所述温度和湿度，从预先存储的温/湿度与理想干燥度的对应关系中，确定所述衣物的理想干燥度。
[0022]第二方面，本申请实施例提供一种衣物烘干控制方法，包括：
[0023]获取用户输入的目标衣物材质；
[0024]每隔第一预设时间采集衣物护理机内部当前的温度和湿度；
[0025]将所述目标衣物材质、所述当前的温度和湿度输入衣物烘干模型进行计算，得到目标干燥度；
[0026]控制所述衣物护理机按照所述目标干燥度烘干所述目标衣物。
[0027]在上述衣物烘干控制方法的优选技术方案中，所述控制所述衣物护理机按照所述目标干燥度烘干所述目标衣物，包括：
[0028]控制送风装置向所述衣物护理机烘干腔室内输送热风；
[0029]每隔第二预设时间检测所述目标衣物的含水量；
[0030]若判断出所述含水量达到所述目标干燥度对应的含水量，则烘干完成；
[0031]若未达到，则重复执行控制送风装置向所述衣物护理机烘干腔室内输送热风的步骤。
[0032]第三方面，本申请实施例提供一种衣物烘干模型训练装置，包括：
[0033]获取模块，用于获取多组训练数据，所述训练数据包括衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度及衣物理想干燥度；
[0034]训练模块，用于将所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度作为变量，将所述衣物理想干燥度作为响应量，对监督学习模型进行模型训练，直至损失函数小于预设阈值时，得到衣物烘干模型。
[0035]第四方面，本申请实施例提供一种衣物烘干控制装置，包括：
[0036]获取模块，用于获取用户输入的目标衣物材质；
[0037]检测模块，用于每隔第一预设时间采集衣物护理机内部当前的温度和湿度；
[0038]处理模块，用于将所述目标衣物材质、所述当前的温度和湿度输入衣物烘干模型进行计算，得到目标干燥度；
[0039]控制模块，用于控制所述衣物护理机按照所述目标干燥度烘干所述目标衣物。
[0040]第五方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器及存储器；
[0041]所述存储器用于存储所述处理器的可执行指令；
[0042]其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面任一项所述的衣物烘干模型训练方法。
[0043]第六方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器及存储器；
[0044]所述存储器用于存储所述处理器的可执行指令；
[0045]其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第二方面任一项所述的衣物烘干控制方法。
[0046]第七方面，本申请实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现第一方面任一项所述的衣物烘干模型训练方法，和/或，实现第二方面任一项所述的衣物烘干控制方法。
[0047]第八方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现第一方面任一项所述的衣物烘干模型训练方法，和/或，实现第二方面任一项所述的衣物烘干控制方法。
[0048]本领域技术人员能够理解的是，本申请实施例提供的一种衣物烘干模型训练方法、烘干控制方法、装置及设备，通过获取多组训练数据，其中，训练数据包括衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种衣物烘干模型训练的方法，其特征在于，包括：获取多组训练数据，所述训练数据包括衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度及衣物理想干燥度；将所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度作为变量，将所述衣物理想干燥度作为响应量，对监督学习模型进行模型训练，直至损失函数小于预设阈值时，得到衣物烘干模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度作为变量，将所述衣物理想干燥度作为响应量，对监督学习模型进行模型训练，直至损失函数小于预设阈值时，得到衣物烘干模型，包括：利用预设的目标函数，通过贝叶斯优化算法确定所述监督学习模型初始的运行参数，所述运行参数包括以下至少一种：学习速率、树深度、正则化参数；根据所述初始的运行参数，将所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度作为输入数据矩阵，将所述衣物理想干燥度作为输出数据矩阵进行模型训练，得到输出后的衣物预测干燥度；将所述衣物预测干燥度与所述衣物理想干燥度输入预设的损失函数，得到损失值；若所述损失值小于所述预设阈值，得到所述衣物烘干模型；或者，若所述损失值大于或者等于所述预设阈值，调整所述运行参数，直至对应得到的所述损失值小于所述预设阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度作为变量，将所述衣物理想干燥度作为响应量，对监督学习模型进行模型训练，直至损失函数小于预设阈值时，得到衣物烘干模型之前，还包括：对所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度及衣物理想干燥度进行数据增强处理；对数据增强处理后的所述衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度及衣物理想干燥度进行归一化处理，得到归一化后的所述训练数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取多组训练数据，所述训练数据包括衣物材质、衣物护理机内部温度、衣物护理机内部湿度及衣物理想干燥度，包括：获取用户输入的衣物材质；在衣物护理机运行过程中，每隔预设时间采集衣物护理机内部的温度和湿度；根据所述温度和湿度，从预先存储的温/湿度与理想干燥度的对应关系中，确定所述衣物的理想干燥度。5.一种衣物烘干控制方法，其特征在于，包括：获取用户输入的目标衣物材质；每隔第一预设时间采集衣物...
【专利技术属性】
技术研发人员：王增超，高鑫，张先旦，高秋英，
申请(专利权)人：海尔智家股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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