[发明专利]智能化侧进风型煤气灶有效

专利信息
申请号: 201811484090.0 申请日: 2018-12-06
公开(公告)号: CN109855121B 公开(公告)日: 2021-04-20
发明(设计)人: 王银仙 申请(专利权)人: 嵊州市悦鑫五金配件经营部
主分类号: F24C3/12 分类号: F24C3/12;A01M29/16
代理公司: 金华大器专利代理事务所(特殊普通合伙) 33345 代理人: 童健
地址: 312400 浙江省绍兴市嵊州市嵊州*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 智能化 侧进风型 煤气灶
【权利要求书】:

1.一种智能化侧进风型煤气灶,所述煤气灶包括:

侧进风型煤气灶,包括开关阀体总成、保护外罩、电磁阀、微动开关、脉冲点火器、热电偶感应针、点火针、进气管和煤气喷嘴,所述开关阀体总成与所述微动开关连接,所述电磁阀与所述开关阀体总成连接,所述热电偶感应针设置在所述点火针的对面,所述煤气喷嘴与所述开关阀体总成连接,所述进气管设置在所述煤气喷嘴的附近,所述脉冲点火器与所述点火针连接;

左右捕获机构,设置在保护外罩上,包括设置在左边的第一捕获设备和设置在右边的第二捕获设备,所述第一捕获设备和所述第二捕获设备分别用于对侧进风型煤气灶前方进行捕获操作,以分别获得第一捕获图像和第二捕获图像;

密度解析设备,与所述左右捕获机构连接,用于接收所述第一捕获图像和所述第二捕获图像,面向所述第一捕获图像和所述第二捕获图像之一,检测所述捕获图像中的各个对象的边缘变化剧烈程度,将边缘变化剧烈程度超过限量的对象所在的区域作为变化密集区域,输出所述捕获图像中的一个或多个变化密集区域;

区域处理设备,与所述密度解析设备连接,用于接收所述一个或多个变化密集区域,将所述一个或多个变化密集区域分别进行色阶调整处理,以获得一个或多个调整后区域;

信号检测设备,与数据统计设备连接,用于接收所述第一捕获图像和所述第二捕获图像各自的一个或多个调整后区域,寻找分别在所述第一捕获图像和所述第二捕获图像中图像位置相同的两个调整后区域以作为第一目标处理区域和第二目标处理区域;

图像挑选设备,与所述信号检测设备连接,用于接收所述第一目标处理区域和所述第二目标处理区域,提取所述第一目标区域的复杂度和所述第二目标区域的复杂度,将所述第一目标区域和所述第二目标区域中复杂度最大的目标区域所对应的捕获图像作为目标处理图像;

在所述信号检测设备中,分别在所述第一捕获图像和所述第二捕获图像中图像位置相同的两个调整后区域存在多组时,选择图像位置最靠近图像中心的两个调整后区域作为第一目标处理区域和第二目标处理区域;

指令提取设备,与所述图像挑选设备连接,用于接收所述目标处理图像,用于基于各种宠物标准外形对所述目标处理图像进行宠物存在性判断,以相应发出存在宠物指令或不存在宠物指令,并在发出宠物指令时,基于各种宠物标准外形对所述目标处理图像进行宠物种类识别以获得参考宠物种类;

目标驱逐设备,与所述指令提取设备连接,用于在接收到所述存在宠物指令时,基于接收到的参考宠物种类播放与参考宠物种类对应的驱逐音频文件;

所述图像挑选设备由数据接收子设备、数据处理子设备和数据发送子设备连接,所述数据处理子设备分别与所述数据接收子设备和所述数据发送子设备连接;

所述密度解析设备包括对象提取子设备,用于接收所述捕获图像,并识别出所述捕获图像中的各个对象。

2.如权利要求1所述的智能化侧进风型煤气灶,其特征在于:

所述密度解析设备包括剧烈程度解析设备,与所述对象提取子设备连接,用于对所述捕获图像中每一个对象的边缘变化剧烈程度进行解析。

3.如权利要求2所述的智能化侧进风型煤气灶,其特征在于,所述煤气灶还包括:

信噪比分析设备和定向滤波设备,位于所述左右捕获机构和所述密度解析设备之间,用于对第一捕获图像和所述第二捕获图像任一作为捕获图像进行相同处理,以获得对应的定向滤波图像,即分别为第一定向滤波图像和第二定向滤波图像,并将第一定向滤波图像和第二定向滤波图像替换第一捕获图像和所述第二捕获图像发送给所述密度解析设备。

4.如权利要求3所述的智能化侧进风型煤气灶,其特征在于:

所述信噪比分析设备,用于接收捕获图像,对所述捕获图像同时执行小波滤波处理、维纳滤波处理、中值滤波处理和高斯低通滤波处理,以分别获得第一滤波图像、第二滤波图像、第三滤波图像和第四滤波图像,同时对所述第一滤波图像、所述第二滤波图像、所述第三滤波图像和所述第四滤波图像进行信噪比分析以分别获得第一信噪比、第二信噪比、第三信噪比和第四信噪比,从所述四个信噪比中选择数值最大的信噪比作为目标信噪比,将目标信噪比对应的滤波图像作为参考处理图像。

5.如权利要求4所述的智能化侧进风型煤气灶,其特征在于:

所述定向滤波设备与所述信噪比分析设备连接,用于对所述参考处理图像进行噪声成分解析以获得所述参考处理图像中各种噪声类型以及分别对应的各个噪声信号成分,在获得的各个噪声信号成分中选择出幅值最大的三个噪声信号成分并按照幅值从大到小排序分别作为第一噪声信号成分、第二噪声信号成分和第三噪声信号成分,从图像滤波模版库中搜索与第一噪声信号成分、第二噪声信号成分和第三噪声信号成分分别对应的图像滤波模版以作为第一滤波模版、第二滤波模版和第三滤波模版,依次采用所述第一滤波模版、所述第二滤波模版和所述第三滤波模版对所述参考处理图像执行滤波处理以获得定向滤波图像。

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