[发明专利]基于动作识别的油烟机控制方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于动作识别的油烟机控制方法，其特征在于，所述油烟机控制方法包括：

对烹饪过程中获取的实时烹饪图像进行识别得到烹饪动作；

调节所述油烟机的档位以与所述烹饪动作相匹配。

2.如权利要求1所述的基于动作识别的油烟机控制方法，其特征在于，所述对烹饪过程中获取的烹饪图像进行识别得到烹饪动作的步骤具体包括：

基于2D卷积神经网络算法对历史烹饪图像进行训练，得到烹饪动作识别模型，所述烹饪动作识别模型以历史烹饪图像为输入，以烹饪动作的概率为输出；

将所述实时烹饪图像输入所述烹饪动作识别模型，得到不同烹饪动作的概率值；

将与最大概率值对应的烹饪动作确定为当前烹饪动作；

所述调节所述油烟机的档位以与所述烹饪动作相匹配的步骤具体包括：

调节所述油烟机的档位以与所述当前烹饪动作相匹配。

3.如权利要求2所述的基于动作识别的油烟机控制方法，其特征在于，所述历史烹饪图像包括多段视频图像数据，每段视频图像数据包括烹饪动作的类型标签，所述基于2D卷积神经网络算法对历史烹饪图像进行训练，得到烹饪动作识别模型的步骤具体包括：

对所述视频图像数据进行变维操作，以将时间参数与训练样本量参数并维得到降一维的视频图像数据；

对所述降一维的视频图像数据进行2D卷积操作和2D最大池化操作，得到第一中间图像数据；

将所述第一中间图像数据输入至少一个残差模块进行变维操作、转置操作和空洞卷积操作，输出第二中间图像数据；

对所述第二中间图像数据进行2D平均池化操作、全连接操作和softmax操作，然后返回将所述第一中间图像数据输入至少一个残差模块进行变维操作、转置操作和空洞卷积操作，输出第二中间图像数据的步骤，直至输出的烹饪动作的概率的判断结果与每段视频图像数据的类型标签一致，以训练得到所述烹饪动作识别模型。

4.如权利要求3所述的基于动作识别的油烟机控制方法，其特征在于，所述将所述第一中间图像数据输入至少一个残差模块进行变维操作、转置操作和空洞卷积操作，输出第二中间图像数据的步骤具体包括：

对所述第一中间图像数据进行2D卷积操作以降低所述第一中间图像数据的数据通道数量由初始数值至预设数值；

对降低数据通道数量后的第一中间图像数据至少一次依次执行变维操作、转置操作、空洞卷积操作、转置操作、变维操作、2D卷积操作得到数据通道数量为初始数值的第二中间图像数据。

5.如权利要求1所述的基于动作识别的油烟机控制方法，其特征在于，所述油烟机控制方法还包括：

预设烹饪动作与油烟机档位调节的对应关系；

所述调节所述油烟机的档位以与所述烹饪动作相匹配的步骤具体包括：

根据所述对应关系调节所述油烟机的档位以与所述烹饪动作相匹配。

6.如权利要求5所述的基于动作识别的油烟机控制方法，其特征在于，所述烹饪动作包括升档动作和降档动作，所述对应关系具体包括：

若确定所述烹饪动作为升档动作且所述油烟机的当前运行档位不为最高档位，则升高所述油烟机的档位；

若确定所述烹饪动作为降档动作且所述油烟机的当前运行档位不为最低档位，则降低所述油烟机的档位；

若确定所述烹饪动作为降档动作且所述油烟机的当前运行档位为最低档位，则保持所述油烟机在所述最低档位运行；

若确定所述烹饪动作为升档动作且所述油烟机的当前运行档位为最高档位，则保持所述油烟机在所述最高档位运行一预设时间后降低一个挡位运行。

7.如权利要求6所述的基于动作识别的油烟机控制方法，其特征在于，所述升档动作包括升高火力旋钮档位、掀锅盖、下料和翻炒中的至少一个，所述降档动作包括降低火力旋钮档位、盖锅盖和起锅中的至少一个。

8.一种基于动作识别的油烟机控制系统，其特征在于，所述油烟机控制系统包括：

识别模块，用于对烹饪过程中获取的实时烹饪图像进行识别得到烹饪动作；

调节模块，用于调节所述油烟机的档位以与所述烹饪动作相匹配。