CN108240732B - 一种冰箱及具有特定轮廓的食材统计方法和系统 - Google Patents

一种冰箱及具有特定轮廓的食材统计方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种冰箱及具有特定轮廓的食材统计方法和系统，本发明利用双摄像头获取食材的像素块对应的深度，根据摄像头拍摄的图像信息确定食材的像素块尺寸，并得到食材的像素块对应的实际尺寸，根据食材的像素块对应的实际尺寸和像素块对应的深度信息得到食材的立体轮廓特征信息，进而得到食材的数量。本发明可以直接对储物空间内的食材种类和数量进行统计，便于对食材进行精确的管理，提升用户体验。

Description

一种冰箱及具有特定轮廓的食材统计方法和系统
技术领域
本发明属于冰箱技术领域，具体地说，是涉及一种冰箱及具有特定轮廓的食材统计方法和系统。
背景技术
冰箱作为一种家用电器，已经广泛地使用在了人们的日常生活中。
为了让使用者能够更方便的获知冰箱内物品的储存情况，便于使用者在不用打开冰箱门的情况下，能够看到冰箱内部的储藏物，一般在冰箱内安装一图像获取装置，并在冰箱外部安装一显示装置，通过图像获取装置采集冰箱内的图像信息，再发送至显示装置进行显示。然而，此种方式直接传输图像信息，一方面传输信息量大，占用较多的网络资源；另一方面传输的图像信息需要人工观察判断储藏物的种类和数量，比较麻烦。
发明内容
本发明的目的是提供一种冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，解决了现有冰箱获取图像后直接将图像显示至外部显示装置传输信息量大，且需要人工观察判断储藏物的种类和数量的技术问题。
为实现上述发明目的，本发明提供的空调器的烘干控制方法采用下述技术方案予以实现：
一种冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，所述冰箱的储物空间内安装有两个摄像头，所述方法为：
两个摄像头拍摄并输出图像信息，根据图像信息确定食材的像素块尺寸xi*yi；根据食材的像素块尺寸得到食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）；
两个摄像头获取食材的每个像素块对应的深度zi；
根据食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）和像素块对应的深度信息zi得到食材的立体轮廓尺寸[K（xi*yi）, zi]，得到食材的立体轮廓特征信息;
根据食材的立体轮廓特征信息得到食材的数量；
其中，比例系数K=像素块对应的实际尺寸/图像中像素块尺寸，i=1、2、3……。
如上所述的冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，两个摄像头输出图像信息后，根据图像信息生成食材特征信息，判断食材的立体轮廓特征信息是否包含于所述食材特征信息，若是，得出食材种类及数量，否则，重新生成食材特征信息。
如上所述的冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，在同一存储空间内摄像头位置不变的情况下，比例系数K为定值。
如上所述的冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，在存储空间改变或摄像头的位置改变的情况下，需要重新确定比例系数K。
如上所述的冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，根据食材的立体轮廓特征信息得到食材的数量时，对露出面积大于设定阈值的食材进行计数。
一种冰箱内具有特定轮廓的食材统计系统，所述系统包括：
位于储物空间内的两个摄像头，用于拍摄储物空间内的图像并输出图像信息至所述图像处理模块，用于获取食材的每个像素块对应的深度zi；
图像处理模块，用于根据图像信息确定食材的像素块尺寸xi*yi；根据食材的像素块尺寸得到食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）；根据食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）和像素块对应的深度信息zi得到食材的立体轮廓尺寸[K（xi*yi）, zi]，得到食材的立体轮廓特征信息;根据食材的立体轮廓特征信息得到食材的数量；
其中，比例系数K=像素块对应的实际尺寸/图像中像素块尺寸，i=1、2、3……。
如上所述的冰箱内具有特定轮廓的食材统计系统，所述系统包括：
图像识别模块，用于根据所述图像信息生成食材特征信息并发送至所述图像处理模块；
所述图像处理模块判断食材的立体轮廓特征信息是否包含于所述食材特征信息，若是，得出食材种类及数量，否则，重新生成食材特征信息。
如上所述的冰箱内具有特定轮廓的食材统计系统，所述图像处理模块用于存储所述比例系数K。
一种冰箱，所述冰箱包括上述的食材统计系统。
如上所述的冰箱，所述两个摄像头位于所述储物空间的上方，所述两个摄像头之间具有一定的间距。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：本发明利用双摄像头获取食材的像素块对应的深度，根据摄像头拍摄的图像信息确定食材的像素块尺寸，并得到食材的像素块对应的实际尺寸，根据食材的像素块对应的实际尺寸和像素块对应的深度信息得到食材的立体轮廓特征信息，进而得到食材的数量。本发明可以直接对储物空间内的食材种类和数量进行统计，便于对食材进行精确的管理，提升用户体验。
结合附图阅读本发明的具体实施方式后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
图1是本发明具体实施例1食材统计方法的流程图。
图2是本发明具体实施例1统计系统的原理框图。
图3是本发明具体实施例2食材统计方法的流程图。
图4是本发明具体实施例2统计系统的原理框图。
图5是本发明具体实施例比例系数获取方法的流程图。
图6是本发明具体实施例冰箱储物空间的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步详细的说明。
实施例1
本实施例提出了一种冰箱，包括储物空间1，在储物空间1内存放具有特定轮廓的食材。具有特定轮廓的食材是指具备明显轮廓信息的蔬菜水果等，例如，橙子、苹果、土豆、卷心菜等。
本实施例适用于存储空间1内存储特定种类的食材的情况，即食材的种类已知且唯一的情况。例如，存储空间1仅用于存储橙子。
本实施例的冰箱包括具有特定轮廓的食材统计系统，如图2、6所示，冰箱具有特定轮廓的食材统计系统包括：两个摄像头、图像处理模块。下面对各个模块进行具体说明：
两个摄像头2，位于储物空间1内，设置在在储物空间1的上方，且两个摄像头2之间具有一定的间距。
两个摄像头2用于拍摄储物空间1内的图像并输出图像信息至图像处理模块。两个摄像头2可定时拍摄储物空间1内的图像并输出图像信息至图像处理模块。当然，为了减少摄像头2的拍摄次数，节省能源，优选将摄像头2与门体开关检测装置联动，门体开关检测装置检测门体每开关一次，控制摄像头2拍摄一次，其余时间不拍摄。为了进一步减少摄像头2的启动时间，节省能源，优选将摄像头2与门体开关检测装置联动，门体开关检测装置检测门体每开关一次，控制摄像头2启动并拍摄一次，其余时间摄像头2处于待机状态。
两个摄像头2，还用于获取食材的每个像素块对应的深度zi。其中，每个像素块是图像处理模块根据图像信息确定的食材的像素块，像素块的尺寸大小可根据实际情况调节，例如，可以选取3*3、4*4、5*5、1*3、2*3、3*4、3*5、4*5等尺寸。深度zi是指像素块与两个摄像头所在平面之间的距离。
图像处理模块，用于根据图像信息确定食材的像素块尺寸xi*yi；根据食材的像素块尺寸得到食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）；根据食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）和像素块对应的深度信息zi得到食材的立体轮廓尺寸[K（xi*yi）, zi]，得到食材的立体轮廓特征信息;根据食材的立体轮廓特征信息得到食材的数量。
其中，图像处理模块用于存储比例系数K。比例系数K=像素块对应的实际尺寸/图像中像素块尺寸，比例系数K为事先根据同一存储空间内摄像头位置固定的情况下通过上述公式计算得到的。在同一存储空间内摄像头位置不变的情况下，比例系数K为定值；在存储空间改变或摄像头的位置改变的情况下，需要重新根据上述公式确定比例系数K。
i=1、2、3……。i为像素块的数量。
如图1所示，本实施例还提出了一种冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，具体包括如下步骤：
S1、两个摄像头拍摄并输出图像信息。
S2、根据图像信息确定食材的像素块尺寸xi*yi。
其中，像素块的尺寸大小可根据实际情况调节，例如，可以选取3*3、4*4、5*5、1*3、2*3、3*4、3*5、4*5等尺寸。i=1、2、3……。i为像素块的数量。
S3、根据食材的像素块尺寸得到食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）。
比例系数K为事先根据同一存储空间内摄像头位置固定的情况下通过如下公式计算得到的：
比例系数K=像素块对应的实际尺寸/图像中像素块尺寸。
在同一存储空间内摄像头位置不变的情况下，比例系数K为定值。
在存储空间改变或摄像头的位置改变的情况下，需要重新根据上述公式确定比例系数K。
S4、两个摄像头获取食材的每个像素块对应的深度zi。
深度zi是指像素块与两个摄像头所在平面之间的距离。
S5、根据食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）和像素块对应的深度信息zi得到食材的立体轮廓尺寸[K（xi*yi）, zi]，得到食材的立体轮廓特征信息。
S6、根据食材的立体轮廓特征信息得到食材的数量。
本实施例根据食材的立体轮廓特征信息得到食材的数量时，对露出面积大于设定阈值的食材进行计数。
如图5所示，本实施例中比例系数K的获取方法包括如下步骤：
A1、获取参考物体的深度信息Z。
A2、两个摄像头拍摄并输出图像信息，根据图像信息得到参考物体的像素块尺寸x*y。
A3、测量参考物体与像素块对应的实际尺寸。
即测量参考物体与两个摄像头所在平面的距离为z的部分参考物体实际尺寸。
A4、根据比例系数K计算公式得到比例系数。
比例系数K=像素块对应的实际尺寸/图像中像素块尺寸。
本实施例由于储物空间内存储食材的种类唯一，因而，存储食材的种类已经确定，只需统计存储食材的数量即可，本实施例可以储物空间的食材数量进行统计，以便于用户对食材进行精确的管理，提升用户体验。
实施例2
由于现有冰箱的储物空间中经常混合存储多种食材，本实施例主要针对储物空间中混合存储多种食材的情况进行食材种类和数量的统计。本实施例冰箱的储物空间食材的种类不唯一。
本实施例的冰箱包括具有特定轮廓的食材统计系统，如图4、6所示，冰箱具有特定轮廓的食材统计系统包括：两个摄像头、图像处理模块和图像识别模块。下面对各个模块进行具体说明：
两个摄像头2，位于储物空间1内，设置在在储物空间1的上方，且两个摄像头2之间具有一定的间距。
两个摄像头2用于拍摄储物空间1内的图像并输出图像信息至图像处理模块。两个摄像头2可定时拍摄储物空间1内的图像并输出图像信息至图像处理模块。当然，为了减少摄像头2的拍摄次数，节省能源，优选将摄像头2与门体开关检测装置联动，门体开关检测装置检测门体每开关一次，控制摄像头2拍摄一次，其余时间不拍摄。为了进一步减少摄像头2的启动时间，节省能源，优选将摄像头2与门体开关检测装置联动，门体开关检测装置检测门体每开关一次，控制摄像头2启动并拍摄一次，其余时间摄像头2处于待机状态。
两个摄像头2，还用于获取食材的每个像素块对应的深度zi。其中，每个像素块是图像处理模块根据图像信息确定的食材的像素块，像素块的尺寸大小可根据实际情况调节，例如，可以选取3*3、4*4、5*5、1*3、2*3、3*4、3*5、4*5等尺寸。深度zi是指像素块与两个摄像头所在平面之间的距离。
图像识别模块，用于根据两个摄像头2输出的图像信息生成食材特征信息并发送至图像处理模块。图像识别模块中存储有食材种类识别模型，根据图像信息与食材种类识别模型对比提取食材的特征信息（例如，食材的轮廓大小、轮廓形状、颜色、纹理等信息）。
图像处理模块，用于根据图像信息确定食材的像素块尺寸xi*yi；根据食材的像素块尺寸得到食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）；根据食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）和像素块对应的深度信息zi得到食材的立体轮廓尺寸[K（xi*yi）, zi]，得到食材的立体轮廓特征信息;
其中，图像处理模块用于存储比例系数K。比例系数K=像素块对应的实际尺寸/图像中像素块尺寸，比例系数K为事先根据同一存储空间内摄像头位置固定的情况下通过上述公式计算得到的。在同一存储空间内摄像头位置不变的情况下，比例系数K为定值；在存储空间改变或摄像头的位置改变的情况下，需要重新根据上述公式确定比例系数K。
i=1、2、3……。i为像素块的数量。
图像处理模块判断食材的立体轮廓特征信息是否包含于食材特征信息，若是，得出食材种类及数量，否则，重新生成食材特征信息。
如图3所示，本实施例还提出了一种冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，具体包括如下步骤：
S1、两个摄像头拍摄并输出图像信息。
S2、根据图像信息确定食材的像素块尺寸xi*yi。
其中，像素块的尺寸大小可根据实际情况调节，例如，可以选取3*3、4*4、5*5、1*3、2*3、3*4、3*5、4*5等尺寸。i=1、2、3……。i为像素块的数量。
S3、根据食材的像素块尺寸得到食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）。
比例系数K为事先根据同一存储空间内摄像头位置固定的情况下通过如下公式计算得到的：
比例系数K=像素块对应的实际尺寸/图像中像素块尺寸。
在同一存储空间内摄像头位置不变的情况下，比例系数K为定值；
在存储空间改变或摄像头的位置改变的情况下，需要重新根据上述公式确定比例系数K。
S4、两个摄像头获取食材的每个像素块对应的深度zi。
深度zi是指像素块与两个摄像头所在平面之间的距离。
S5、根据食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）和像素块对应的深度信息zi得到食材的立体轮廓尺寸[K（xi*yi）, zi]，得到食材的立体轮廓特征信息。
在步骤S1之后还包括步骤S6。
S6、根据图像信息生成食材特征信息。
食材特征信息一般包括食材的轮廓大小、轮廓形状、颜色、纹理等信息。
S7、判断食材的立体轮廓特征信息是否包含于所述食材特征信息，若是，进入步骤S8，否则，进入步骤S6。
S8、根据食材的立体轮廓特征信息和食材特征信息得到食材的种类及数量。
本实施例根据食材的立体轮廓特征信息得到食材的数量时，对露出面积大于设定阈值的食材进行计数。
本实施例可对储物空间内存储的食材的种类和数量进行统计，以便于用户对食材进行精确的管理，提升用户体验。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其进行限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的普通技术人员来说，依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明所要求保护的技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，其特征在于，所述冰箱的储物空间内安装有两个摄像头，所述方法为：
两个摄像头拍摄并输出图像信息，根据图像信息确定食材的像素块尺寸xi*yi；根据食材的像素块尺寸得到食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）；
两个摄像头获取食材的每个像素块对应的深度zi；
根据食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）和像素块对应的深度信息zi得到食材的立体轮廓尺寸[K（xi*yi）, zi]，得到食材的立体轮廓特征信息;
根据食材的立体轮廓特征信息得到食材的数量；
其中，比例系数K=像素块对应的实际尺寸/图像中像素块尺寸，i=1、2、3……。
2.根据权利要求1所述的冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，其特征在于，两个摄像头输出图像信息后，根据图像信息生成食材特征信息，判断食材的立体轮廓特征信息是否包含于所述食材特征信息，若是，得出食材种类及数量，否则，重新生成食材特征信息。
3.根据权利要求1或2所述的冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，其特征在于，在同一存储空间内摄像头位置不变的情况下，比例系数K为定值。
4.根据权利要求1或2所述的冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，其特征在于，在存储空间改变或摄像头的位置改变的情况下，需要重新确定比例系数K。
5.根据权利要求1或2所述的冰箱内具有特定轮廓的食材统计方法，其特征在于，根据食材的立体轮廓特征信息得到食材的数量时，对露出面积大于设定阈值的食材进行计数。
6.一种冰箱内具有特定轮廓的食材统计系统，其特征在于，所述系统包括：
位于储物空间内的两个摄像头，用于拍摄储物空间内的图像并输出图像信息至图像处理模块，用于获取食材的每个像素块对应的深度zi；
图像处理模块，用于根据图像信息确定食材的像素块尺寸xi*yi；根据食材的像素块尺寸得到食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）；根据食材的像素块对应的实际尺寸为K（xi*yi）和像素块对应的深度信息zi得到食材的立体轮廓尺寸[K（xi*yi）, zi]，得到食材的立体轮廓特征信息;根据食材的立体轮廓特征信息得到食材的数量；
其中，比例系数K=像素块对应的实际尺寸/图像中像素块尺寸，i=1、2、3……。
7.根据权利要求6所述的冰箱内具有特定轮廓的食材统计系统，其特征在于，所述系统包括：
图像识别模块，用于根据所述图像信息生成食材特征信息并发送至所述图像处理模块；
所述图像处理模块判断食材的立体轮廓特征信息是否包含于所述食材特征信息，若是，得出食材种类及数量，否则，重新生成食材特征信息。
8.根据权利要求6或7所述的冰箱内具有特定轮廓的食材统计系统，其特征在于，所述图像处理模块用于存储所述比例系数K。
9.一种冰箱，其特征在于，所述冰箱包括权利要求6-7任意一项所述的系统。
10.根据权利要求9所述的冰箱，其特征在于，所述两个摄像头位于所述储物空间的上方，所述两个摄像头之间具有一定的间距。
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