[发明专利]一种基于烟雾识别的烟机控制方法以及烟机

权利要求书

1.一种基于烟雾识别的烟机控制方法，其特征在于，包括：

获取烹饪区域内的目标图像；

提取所述目标图像对应的前景图像中的烟雾特征；

根据所述烟雾特征确定烹饪烟雾所形成的纹理信息并将所述纹理信息量化为对应的纹理特征数据；

将所述纹理特征数据送入预设的烟雾浓度算法模型进行计算；

根据计算结果确定烟雾浓度以控制烟机工作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标图像对应的前景图像中的烟雾特征的步骤包括：

对所述目标图像进行前景后景分离处理以获取所述目标图像对应的前景图像；通过帧间差分方法确定所述前景图像中的干扰特征；

对所述前景图像中的干扰特征所在的区域进行剔除，并在剔除过后的前景图像中提取所述烟雾特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标图像对应的前景图像中的烟雾特征的步骤还包括：

对所述前景图像进行分割获得相应的子区图像；

将分割后的所述前景图像送入预设的混合分类器进行分类判断以确定各子区图像中烟雾的有无。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述前景图像进行分割获得相应的子区图像的步骤包括：

对所述前景图像进行Gabor小波变换以获取相应的变换结果图，根据所述变换结果图确定烹饪烟雾所形成的纹理信息并将所述纹理信息量化为对应的纹理特征数据。

5.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标图像对应的前景图像中的烟雾特征的步骤还包括：

对所述前景图像进行时域滤波处理以消除所述前景图像中的光影扰动。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述纹理特征数据送入预设的烟雾浓度算法模型进行计算的步骤包括：

统计包含有烟雾的相应子区图像在所有子区图像中的占比；

根据所述纹理特征数据换算出各子区图像中的烟雾浓度值；

累加各子区图像中的烟雾浓度值以获得当前目标图像所对应的烟雾浓度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述纹理特征数据送入预设的烟雾浓度算法模型进行计算的步骤还包括：

Rate＝λ*Mean(∑Subfog-Max(Subfog)-Min(Subfog))；

其中Rate为当前目标图像所对应的烟雾浓度，λ为包含有烟雾的相应子区图像在所有子区图像中的占比，∑Subfog为各子区图像中的烟雾浓度值的累加和，Max(Subfog)为包含有烟雾的相应子区图像中的烟雾浓度最大值，Min(Subfog)为包含有烟雾的相应子区图像中的烟雾浓度最小值，Subfog为烟雾浓度算法模型基于所述纹理特征数据换算得出的各子区图像中的烟雾浓度值，Mean代表求平均。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述纹理特征数据换算出各子区图像中的烟雾浓度值的步骤包括：

还根据所述前景图像的灰度数据和/或所述前景图像的颜色直方图数据换算出各子区图像中的烟雾浓度值。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行前景后景分离处理以获取所述目标图像对应的前景图像的步骤还包括：

通过高斯混合模型对所述目标图像进行前景后景分离处理以获取所述目标图像对应背景图像；

从所述背景图像中提取出相应烹饪区域的背景特征。

10.一种采用权利要求1-9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目标图像；

图像处理模块，用于提取所述目标图像对应的前景图像中的烟雾特征，根据所述烟雾特征确定烹饪烟雾所形成的纹理信息并将所述纹理信息量化为对应的纹理特征数据；

运算模块，用于将所述纹理特征数据送入预设的烟雾浓度算法模型进行计算；以及，

控制模块，用于根据计算结果确定烟雾浓度以控制烟机工作。