[发明专利]一种基于烟雾检测的烟机控制方法以及烟机

权利要求书

1.一种基于烟雾检测的烟机控制方法，其特征在于，包括：

获取烹饪区域内的包含有烟雾特征的原始图像；

对所述原始图像进行处理以获得消除所述烟雾特征后的去雾图像；

根据所述原始图像以及所述去雾图像获取浓度量化参数以确定烟雾浓度信息；以及通过小波分解及高低频特性筛选获取位置量化参数以确定烟雾位置信息；

所述烟雾浓度信息以及烟雾位置信息组成烟雾信息；

根据所述烟雾信息智能调整烟机的吸力和风向，并对食材、用户烹饪动作作出识别和响应；

所述浓度量化参数至少包括以下两者或两者以上：所述灰度最小值图像的均值方差比Param1；所述原始图像与所述去雾图像的彩色图像相似度Param2；对所述原始图像和去雾图像进行边缘检测和差分处理获得的边缘参数Param3；提取所述原始图像与去雾图像之间的纹理变化信息获得的纹理参数Param4；通过小波分解及高低频特性筛选获得的高低频信息比Param5。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，对所述原始图像进行处理以获得消除所述烟雾特征后的去雾图像的步骤包括：

灰度图像获取步骤，通过三基色通道的最值计算获取所述原始图像中对应的灶台区域图像的灰度最大值图像以及灰度最小值图像；

去雾优化系数计算步骤，通过预设算法根据所述灰度最大值图像以及所述灰度最小值图像计算获得相应的去雾优化系数；

去雾图像获取步骤，根据雾图模型以及所述去雾优化系数求解获得相应的去雾图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设算法包括：

对所述灰度最大值图像进行二值化处理，并对二值化处理后的结果图进行分块处理，分别计算每一子块图像的对比度系数Con_i；对所述灰度最小值图像进行相同分块处理，分别计算每一子块图像的灰度均值Mean_i和灰度标准差STD_i；计算每一子块图像的去雾优化系数ω_i，其中

I_max为相应子块图像所具有的最大灰度值，I_min为相应子块图像所具有的最小灰度值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述去雾图像获取步骤包括：

根据所述去雾优化系数ω_i确定相应子块图像的透射图对应点的像素灰度值t_i(x,y)；

将透射图对应点的像素灰度值t_i(x,y)代入雾图模型求解获得去雾后相应子块图像对应点的像素灰度值J_i(x,y)；

根据去雾后相应子块图像对应点的像素灰度值J_i(x,y)获得去雾后的各子块图像，并对去雾后的各子块图像进行合成获得所述去雾图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始图像以及所述去雾图像确定烹饪过程中的烟雾信息的步骤还包括：

对所述浓度量化参数以及所述位置量化参数构成的量化参数组合进行函数处理以表征烟雾浓度的大小并确定烟雾的集中区域，所述函数处理包括均方差处理、离群点检测和/或逻辑组合处理。

6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述去雾图像对烹饪关联物品以及烹饪关联行为进行识别。

7.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述灰度图像获取步骤之前还包括：

区域提取步骤，在所述原始图像中定位出灶台所在区域并进行背景剔除处理以获得所述灶台区域图像。

8.一种采用权利要求1-7中任一项所述方法进行控制的烟机，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于获取烹饪区域内的包含有烟雾特征的原始图像；

去雾模块，用于对所述原始图像进行处理以获得消除所述烟雾特征后的去雾图像；

烟雾信息获取模块，用于根据所述原始图像以及所述去雾图像确定烹饪过程中的烟雾信息，所述烟雾信息包括烟雾浓度信息以及烟雾位置信息；

根据所述烟雾信息智能调整烟机的吸力和风向，并对食材、用户烹饪动作作出识别和响应。