[发明专利]一种烹饪烟雾的检测方法以及烟机

说明书

本发明揭示了一种烹饪烟雾的图像检测方法，包括：采集预设的烹饪区域内的图像序列；根据图像序列确定烹饪区域内气流相对于烹饪区域的水平投影面的运动方向；根据运动方向确定用于进行烟雾浓度量化的目标区域图像；提取目标区域图像对其中的烟雾图像进行识别并按照预设算法计算烟雾浓度。采用本发明所述的方法，能够判断烹饪过程中是否有风，并区分有风和无风状态，采用不同的算法对烟雾浓度进行计算。本发明同时还揭示了一种烟机，能够根据风向和烟雾浓度智能调节吸风口以及风机转速，大大提升了烟机产品的用户体验。

技术领域

本发明涉及厨房烹饪领域，更具体地说，涉及一种烹饪烟雾的检测方法。本发明同时还揭示了一种烟机。

背景技术

目前基于图像的烟雾检测的方法主要有几种：

1、通过颜色判断，烟雾的R(红)、G(绿)、B(蓝)分量比较集中，趋于一致；YUV代表一种图像格式，Y代表明亮度，U、V代表色度；HIS也代表一种图像格式，I为强度，Y分量变化基本与R，G，B形同，但U，V分量会减少；烟雾是图片颜色变浅，所以饱和度S会减少，I分量是R，G，B的线性组合，所以变化情况基本是：如果烟雾呈现黑色特性，I分量会向像素小的方向移动，如果烟雾呈现灰白色特性，则I分量会向像素增大的方向移动。所以通过分析烟雾颜色空间里各分量的性质，可以将提取的烟雾颜色分量作为表征烟雾的特征。但是这个只适合应用于大烟雾的场景，对于烹饪过程，时常出现的小烟雾，不稳定烟雾，基本无法实现。

2、通过提取画面的特征强度进行判断，例如烟雾条件小，画面模糊，特性明显下降，但是这种方法首先需要确定一个基准的背景特征。但是对于不同的家庭环境，不同的光照条件，烹饪过程，器皿摆放都会影响背景特征的提取。因而很难提供一个稳定的背景特征。所以该方法只适用于强烟雾条件。在强烟雾条件下，画面特征基本完全消失。通过这个方式进行单一强烟雾判断，这对于烟机调整来说用途并不大，因为烹饪过程种出现这种情况的，一般只出现在焖锅之后，突然掀开锅盖才会出现。

3、采用光流检测方法判断，光流检测方法应用烟雾的扩散特性和运动特性，但是这个方法在烹饪过程中进行应用时存在诸多困难需要克服，难以对烟雾的浓度进行判断，因为烹饪过程中，人的运动幅度特性远远高于烟雾，而且弱烟雾的运动特性会被图像形成的噪声干扰。这些噪声可能来源于灯光、阴影，电子噪声等。

除此之外，目前的烟雾图像检测方法通常是在理想环境下进行，没有考虑实际厨房场景下空气流动的影响，不同的风向以及风力会对烟雾图像造成扰动，从而大大影响目前的烟雾图像检测方法的准确度和可靠性。

发明内容

本发明为解决上述现有技术中存在的技术问题，提供了一种烹饪烟雾的图像检测方法，该方法能够在烟雾检测过程中，确定出厨房环境内风力的有无以及风向，并根据有风和无风情况分别采用对应的算法计算烟雾浓度，从而节约了运算资源，并提升了烟雾图像识别的准确性和可靠性。本发明同时还揭示了一种烟机，能够实施所述方法，根据风向以及烟雾浓度智能调节吸风角度以及风机转速。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种烹饪烟雾的图像检测方法，包括：采集预设的烹饪区域内的图像序列；根据图像序列确定烹饪区域内气流相对于烹饪区域的水平投影面的运动方向；根据运动方向确定用于进行烟雾浓度量化的目标区域图像；提取目标区域图像对其中的烟雾图像进行识别并按照预设算法计算烟雾浓度。