CN108814501B - 一种洗涤控制的优化方法、装置、电子设备、存储介质 - Google Patents

一种洗涤控制的优化方法、装置、电子设备、存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开一种洗涤控制的优化方法、装置、电子设备、存储介质,涉及智能家居技术领域,能够有效提高洗涤控制程序的优化效率和优化效果,所述方法包括:接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;对所述被洗涤物品的图像信息进行图像分析以便建立识别模型或对已有的识别模型进行调整,其中,所述识别模型用于识别所述被洗涤物品的物品状态,所述物品状态包括以下至少一种:被洗涤物品的类型、数量、材质、污浊程度、干燥程度、摆放状态;基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对所述被洗涤物品的预期洗涤效果。本发明可用于洗涤设备的洗涤程序优化。

Description

一种洗涤控制的优化方法、装置、电子设备、存储介质
技术领域
本发明涉及智能家居技术领域,尤其涉及一种洗涤控制的优化方法、装置、电子设备、存储介质。
背景技术
随着移动通信和物联网技术的发展,智能家居已经逐渐走进千家万户。其中,智能洗涤设备,例如智能洗碗机等能够大大减轻用户的家务负担,受到人们广泛关注。
为了使智能洗碗机能够达到与人工接近的洗涤效果,洗碗机的洗碗控制程序也在进行不断的改进。然而发明人发现,相关领域中,洗碗机在对自身洗碗程序进行优化时,往往需要耗费大量的运算和存储资源,但优化效果却常常不尽如人意,出现优化效率低效果差的情况。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种洗涤控制的优化方法、装置、电子设备、存储介质,能够有效提高洗涤控制程序的优化效率和优化效果。
第一方面,本发明实施例提供一种洗涤控制的优化方法,包括:接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;对所述被洗涤物品的图像信息进行图像分析以便建立识别模型或对已有的识别模型进行调整,其中,所述识别模型用于识别所述被洗涤物品的物品状态,所述物品状态包括以下至少一种:被洗涤物品的类型、数量、材质、污浊程度、干燥程度、摆放状态;基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对所述被洗涤物品的预期洗涤效果。
结合第一方面,在第一方面的第一种实施方式中,所述基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数之后,所述方法还包括:统计每种所述物品状态在其对应的洗涤控制参数控制下完成洗涤所花费的实际洗涤时长;通过机器学习建立洗涤时长预测模型,所述洗涤时长预测模型用于根据所述物品状态预测所述被洗涤物品所需要的预期洗涤时长。
结合第一方面,在第一方面的第二种实施方式中,接收的所述被洗涤物品的图像信息包括所述被洗涤物品在洗涤前、洗涤中、和/或洗涤完成后的任意时刻的至少一张图片和/或至少一段视频。
结合第一方面,在第一方面的第三种实施方式中,所述接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息包括:在洗涤终端进行洗涤的过程中依次接收所述图像信息,或者在洗涤终端洗涤完成后一起接收所述图像信息。
结合第一方面,在第一方面的第四种实施方式中,所述基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数之后,所述方法还包括:将调整完毕的所述识别模型以及不同物品状态对应的洗涤控制参数向洗涤终端发送,以使洗涤终端在本地识别被洗涤物的物品状态并采用相应的洗涤控制参数进行洗涤操作。
结合第一方面,在第一方面的第五种实施方式中,所述基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数之后,所述方法还包括:接收目标洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;根据所述识别模型确定所述目标洗涤终端中所述被洗涤物品的物品状态;根据确定出的所述物品状态配置对应的洗涤控制参数;将配置的所述洗涤控制参数向所述目标洗涤终端发送。
结合第一方面或第一方面的第一至五中任一种实施方式,在第一方面的第六种实施方式中,所述洗涤控制参数包括以下至少一种:清洗控制参数、漂洗控制参数、烘干控制参数;其中,所述清洗控制参数包括以下至少一种:清洗时长、洗涤剂用量、清洗水温、清洗水压、出水口朝向;所述漂洗控制参数包括以下至少一种:漂洗时长、漂洗水温、漂洗水压、出水口朝向;所述烘干控制参数包括以下至少一种:烘干风速、烘干温度、烘干时间。
第二方面,本发明的实施例还提供一种洗涤控制的优化装置,包括:接收单元,用于接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;分析单元,用于对所述被洗涤物品的图像信息进行图像分析以便建立识别模型或对已有的识别模型进行调整,其中,所述识别模型用于识别所述被洗涤物品的物品状态,所述物品状态包括以下至少一种:被洗涤物品的类型、数量、材质、污浊程度、干燥程度、摆放状态;调整单元,用于基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对所述被洗涤物品的预期洗涤效果。
结合第二方面,在第二方面的第一种实施方式中,所述装置还包括:统计单元,用于在基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数之后,统计不同物品状态在其对应的洗涤控制参数控制下完成洗涤所花费的实际洗涤时长;建立单元,用于通过机器学习建立洗涤时长预测模型,所述洗涤时长预测模型用于根据所述物品状态预测所述被洗涤物品所需要的预期洗涤时长。
结合第二方面,在第二方面的第二种实施方式中,所述接收单元接收的所述被洗涤物品的图像信息包括所述被洗涤物品在洗涤前、洗涤中、和/或洗涤完成后的任意时刻的至少一张图片和/或至少一段视频。
结合第二方面,在第二方面的第二种实施方式中,所述接收单元,具体用于在洗涤终端进行洗涤的过程中依次接收所述图像信息,或者在洗涤终端洗涤完成后一起接收所述图像信息。
结合第二方面,在第二方面的第三种实施方式中,所述装置还包括:第一发送单元,用于将调整完毕的所述识别模型以及不同物品状态对应的洗涤控制参数向洗涤终端发送,以使洗涤终端在本地识别被洗涤物的物品状态并采用相应的洗涤控制参数进行洗涤操作。
结合第二方面,在第二方面的第四种实施方式中,所述接收单元,还用于接收目标洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;所述装置还包括:确定单元,用于根据所述识别模型确定所述目标洗涤终端中所述被洗涤物品的物品状态;配置单元,用于根据所述确定单元确定出的所述物品状态配置对应的洗涤控制参数;第二发送单元,用于将所述配置单元配置的所述洗涤控制参数向所述目标洗涤终端发送。
结合第二方面或第二方面的第一至五中任一种实施方式,在第二方面的第六种实施方式中,所述洗涤控制参数包括以下至少一种:清洗控制参数、漂洗控制参数、烘干控制参数;其中,所述清洗控制参数包括以下至少一种:清洗时长、洗涤剂用量、清洗水温、清洗水压、出水口朝向;所述漂洗控制参数包括以下至少一种:漂洗时长、漂洗水温、漂洗水压、出水口朝向;所述烘干控制参数包括以下至少一种:烘干风速、烘干温度、烘干时间。
第三方面,本发明的实施例还提供一种电子设备,所述电子设备包括:壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路,其中,电路板安置在壳体围成的空间内部,处理器和存储器设置在电路板上;电源电路,用于为上述电子设备的各个电路或器件供电;存储器用于存储可执行程序代码;处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序,用于执行本发明实施例提供的任一种洗涤控制的优化方法。
第四方面,本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现本发明实施例提供的任一种洗涤控制的优化方法。
本发明的实施例提供的洗涤控制的优化方法、装置、电子设备、存储介质,服务端能够接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息并对这些被洗涤物品的图像信息进行图像分析以便建立识别模型或对已有的识别模型进行调整,然后基于识别模型识别出的被洗涤物品的各种物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对被洗涤物品的预期洗涤效果。这样,就能够在研究多种洗涤终端和被洗涤物品的大数据的基础上进行机器学习和模型训练,并将学习出的各种特征向量和参数实时更新,只要一台洗涤终端上传的图片被识别出,同类的其它洗涤终端也可以快速识别出相同结果,不仅避免了洗涤终端重复学习的问题,而且还能够针对被洗涤物品的类型、数量、材质、污浊程度、干燥程度、摆放状态等不同的物品状态,为不同物品状态配置最为适合的洗涤控制参数,从而有效提高了洗涤控制程序的优化效率和优化效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明的实施例提供的洗涤控制的优化方法的一种流程图;
图2为本发明的实施例提供的洗涤控制的优化方法的一种详细流程图;
图3为本发明的实施例提供的洗涤控制的优化装置的一种结构示意图;
图4为本发明的实施例提供的电子设备的一种结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
第一方面,本发明实施例提供一种洗涤控制的优化方法,能够有效提高洗涤控制程序的优化效率和优化效果。
具体的,本发明的实施例提供的洗涤控制的优化方法可以应用在网络系统中。可选的,该网络系统可以包括至少一个洗涤终端、至少一个服务端以及它们之间的网络连接。其中,各洗涤终端可以将各自的被洗涤物品的图像信息向服务端发送,服务端可以基于接收到的大量图像信息进行学习和建模,针对被洗涤物品的不同状态优化相应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对被洗涤物品的预期洗涤效果。
图1为本发明的实施例提供的洗涤控制的优化方法的一种流程图,如图1所示,本实施例的洗涤控制的优化方法,基于服务端,可以包括:
S11,接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;
其中,洗涤终端可以为具有图像获取功能的各种洗涤设备,例如洗碗机等。洗涤终端的具体型号不限,既可以是同种品牌或型号,也可以是不同品牌或型号。可选的,服务端可以基于接收到的图像信息对各种型号的洗涤终端进行分类,从而针对每种洗涤终端上传的图像信息进行归类后进一步处理。可以理解的,洗涤终端的数量越大,图像信息量越充分,得到的处理结果也就越具有通用性。
S12,对所述被洗涤物品的图像信息进行图像分析以便建立识别模型或对已有的识别模型进行调整,其中,所述识别模型用于识别所述被洗涤物品的物品状态,所述物品状态可以包括以下至少一种:被洗涤物品的类型、数量、材质、污浊程度、干燥程度、摆放状态;
本步骤中,建立或调整好的识别模型能够根据输入到识别模型的图像信息确定出图像中的被洗涤物品的物品状态,也就是说,识别模型能够从图像信息中分辨出被洗涤物品的类型、数量、材质、污浊程度、干燥程度、摆放状态等。例如,在本发明的一个实施例中,识别模型可以根据一张图片或几张不同角度的图片确定出被洗涤物品的类型是盘子和碗筷,其中盘子3个,碗2个,筷子2双,盘子和碗的材质是陶瓷,筷子的材质是金属和塑料,盘子的污浊程度是“严重油污”,碗筷的污浊程度是“中等油污”,盘子和碗的摆放状态是摆放整齐等。
可选的,识别模型可以通过基于神经网络的有监督学习获得,例如,可预先通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对训练样本的训练获得。每个训练样本的标签可以包括训练样本中的物品元素的种类、名称、以及物品元素的数量和/或大小。作为示例,通过基于神经网络的有监督学习获得识别模型的过程可包括步骤:获取训练样本;对所述训练样本进行卷积和池化处理,得到所述训练样本的特征向量;基于所述训练样本的特征向量,以最大化准确率为优化目标进行模型训练,以得到特征信息识别模型。其中,卷积和池化处理的过程可循环多次。
S13,基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对所述被洗涤物品的预期洗涤效果。
可以理解的,被洗涤物品的物品状态不同,将其洗涤干净所花费的时间、水量、洗涤策略等可能都不相同。为了能够以最小的资源消耗达到对被洗涤物品的预期洗涤效果,在本发明的实施例中,可以基于识别模型能够识别出的被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数。
举例说明,在本发明的一个实施例中,如果识别模型识别出的一种物品状态为只有水溶性的污渍但没有油污,则洗涤控制参数中洗涤剂用量可以为0,如果识别出的一种物品状态为有油污,则可以根据油污程度控制洗涤剂用量并适当升高清洗水温等。如果识别出的一种物品状态为材质为玻璃或陶瓷,则洗涤控制参数中可以用较高的水温和较小的机械振动,如果材质为塑料,则可以用较低的水温和较大的机械振动等。
可选的,本步骤中,预期洗涤效果可以根据用户的不同偏好进行设置,例如有的用户更加注重清洁效果,则可以适当增大清洗时长、水压等,有的用户更注重节能环保则可以减少洗涤剂的用量、适当减少清洗时长、水压等。但无论用户的偏好如何,洗涤控制参数的调整都能够达到每种用户偏好的预期效果。
本发明的实施例提供的洗涤控制的优化方法,服务端能够接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息并对这些被洗涤物品的图像信息进行图像分析以便建立识别模型或对已有的识别模型进行调整,然后基于识别模型识别出的被洗涤物品的各种物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对被洗涤物品的预期洗涤效果。这样,就能够在研究多种洗涤终端和被洗涤物品的大数据的基础上进行机器学习和模型训练,并将学习出的各种特征向量和参数实时更新,只要一台洗涤终端上传的图片被识别出,同类的其它洗涤终端也可以快速识别出相同结果,不仅避免了洗涤终端重复学习的问题,而且还能够针对被洗涤物品的类型、数量、材质、污浊程度、干燥程度、摆放状态等不同的物品状态,为不同物品状态配置最为适合的洗涤控制参数,从而有效提高了洗涤控制程序的优化效率和优化效果。
可选的,在步骤S11中,服务端接收的被洗涤物品的图像信息可以包括所述被洗涤物品在洗涤前、洗涤中、和/或洗涤完成后的任意时刻的至少一张图片和/或至少一段视频。具体而言,由于在洗涤过程中,被洗涤物品的物品状态可能不断的发生变化,为了了解物品状态随着洗涤进程是如何变化的,服务端可以接收洗涤前的一张或多张照片,洗涤中间隔预设时长采集的多张照片以及洗涤完成后采集的一张或多张照片,通过对这些照片的对比了解洗涤进程和洗涤效果。
可选的,接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息可以包括:在洗涤终端进行洗涤的过程中依次接收所述图像信息,或者在洗涤终端洗涤完成后一起接收所述图像信息。本发明的实施例对此不做限定。
接收到洗涤终端发送的图像信息后,在步骤S12中,服务端可以对接收到的各种图像信息进行图像分析,进而识别出被洗涤物品的物品状态。通过图像分析建立或调整识别模型的具体方法可以多种多样。举例说明,作为一种可选的实施方式,如果是利用被洗涤物品的图像信息建立识别模型,则可以对至少一部分图像信息进行人工标记形成标记样本,然后利用标记样本进行训练,形成洗涤物识别模型;如果是利用被洗涤物品的图像信息对已有的识别模型进行调整,则可以将被洗涤物品的图像信息进行降噪、轮廓识别等处理后,输入已有的识别模型,从而形成大量预测结果,根据这些预测结果对识别模型进行调整。当然,在本发明的其它实施例中,识别模型的建立或调整也可以根据其它方案来实现,本发明的实施例对此不做限定。
进一步的,利用被洗涤物品的图像信息建立识别模型或者对已有的识别模型进行调整后,可以在步骤S13中,针对该识别模型能够识别出的不同物品状态调整相应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对所述被洗涤物品的预期洗涤效果。
根据用户的不同功能选择,洗涤终端的洗涤过程一般可以包括清洗过程、漂洗过程和烘干过程中的一种或多种。其中,清洗过程可以加入洗涤剂,以便对物品进行更有效的去污,漂洗过程中可以用大量的清水将洗涤剂连同污渍一起清除,烘干过程可以对被洗涤物品进行烘干,以便于储藏。
与这些洗涤过程相对应,本发明的实施例中,可选的,洗涤控制参数也可以包括以下一种或多种:清洗控制参数、漂洗控制参数、烘干控制参数。其中,可选的,清洗控制参数可以包括以下一种或多种:清洗时长、洗涤剂用量、清洗水温、清洗水压、出水口朝向;漂洗控制参数可以包括以下一种或多种:漂洗时长、漂洗水温、漂洗水压、出水口朝向;烘干控制参数可以包括以下一种或多种:烘干风速、烘干温度、烘干时间。
本步骤中,如果被洗涤物品的物品状态不同,则对应的洗涤控制参数也不同。例如,如果被洗涤物品的类型为水果,则可能先会用清水泡一段时间再开始洗涤,以便去除果皮上残留的农药,加入的洗涤剂可能为专门清洗果蔬的洗涤剂,洗涤的水温也不会太高以便使水果保持新鲜口感,也可能会省略烘干程序。如果被洗涤物品为餐具,且餐具的摆放状态不整齐,则洗涤水压可能会调节的比较高,出水口朝向可能会进行多角度的变换等以便可以对餐具进行多角度的强力冲洗,从而避免餐具摆放不整齐导致的洗涤死角等。
需要说明的是,在本发明的实施例中,进行洗涤控制参数的调整时,可以综合被洗涤物品的多项物品状态等,将其作为特征向量构建一个统一的控制模型,通过该控制模型实现洗涤控制参数的调整。进一步的,该控制模型的各项特征向量及对应的权重都可以通过机器学习进行优化调整。
可选的,在本发明的一个实施例中,也可以根据被洗涤物品的物品状态,以及预先建立的物品状态与洗涤模式之间的映射关系确定洗涤模式,根据洗涤模式确定或调整相应的洗涤控制参数。
进一步的,本发明的实施例提供的洗涤控制的优化方法不仅能够基于不同的物品状态调整相应的洗涤控制参数,还能够预测对于一定物品状态和洗涤控制参数,将被洗涤物品洗涤到预习效果需要花费的时长,从而给用户一个精确的等待时间预期。具体而言,在本发明的一个实施例中,基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数之后,本发明的实施例提供的洗涤控制的优化方法还可以包括:
统计每种所述物品状态在其对应的洗涤控制参数控制下完成洗涤所花费的实际洗涤时长;
通过机器学习建立洗涤时长预测模型,所述洗涤时长预测模型用于根据所述物品状态预测所述被洗涤物品所需要的预期洗涤时长。
例如,服务端可以从接收到的各洗涤终端发送来的图像信息中,筛选出200条被洗涤物品为轻度污浊程度到重度污浊程度的数量不同的餐具的案例,并对这200条案例中的被洗涤物品配置了相应的洗涤控制参数,然后统计达到预期的清洗效果时,各案例中洗涤过程所花费的实际洗涤时长。用这些数据进行训练,得到餐具数量、污浊程度与预期洗涤时长之间的映射模型,从而能够在被洗涤物品被放置在洗涤终端时,就预测出洗涤这些物品需要多长时间,给用户一个等待预期,进一步的,还可以通过机器识别及深度学习,提高预测洗涤时长的精确度,从而进一步提升用户体验。
进一步的,完成步骤S13之后,还可以将调整好的识别模型以及对应的洗涤控制参数向洗涤终端发送,从而使洗涤终端可以在本地识别洗涤物并采用合适的洗涤控制参数。可选的,洗涤终端也可以不进行洗涤物识别,而是直接将洗涤过程中的图像信息发送到服务器,由服务器统一识别和配置洗涤控制参数后下发到洗涤终端。
具体而言,在本发明的一个实施例中,在步骤S13基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数之后,本发明的实施例提供的洗涤控制的优化方法还可以包括:
将调整完毕的所述识别模型以及不同物品状态对应的洗涤控制参数向洗涤终端发送,以使洗涤终端在本地即可识别被洗涤物的物品状态并采用相应的洗涤控制参数进行洗涤操作。
可选的,在本发明的另一个实施例中,在步骤S13基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数之后,本发明的实施例提供的洗涤控制的优化方法还可以包括:
接收目标洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;
根据识别模型确定目标洗涤终端中被洗涤物品的物品状态;
根据确定出的物品状态配置对应的洗涤控制参数;
将配置的洗涤控制参数向所述目标洗涤终端发送。
下面通过具体的实施例对本发明实施例提供的洗涤控制的优化方法进行详细说明。
如图2所示,本发明的实施例提供的洗涤控制的优化方法可以包括:
S201、服务端接收服务范围内的多个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;
S202、服务端对被洗涤物品的图像信息进行图像分析,以对已有的识别模型进行调整;其中,识别模型可以用于识别被洗涤物品的物品状态,例如被洗涤物品的类型、数量、材质、污浊程度、干燥程度、摆放状态等;
S203、服务端基于识别模型识别出的被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对被洗涤物品的预期洗涤效果;
可选的,可以根据各种物品状态提取特征向量来训练控制模型,控制模型的输出即为各种洗涤控制参数。通过优化该控制模型来调整每种物品状态对应的洗涤控制参数。
S204、服务端接收目标洗涤终端A发送的被洗涤物品的图像信息;
S205、服务端根据上述调整好的识别模型确定目标洗涤终端中被洗涤物品的物品状态,例如物品状态可以为10个塑料餐盘、轻度污染、无油、摆放杂乱;
S206、服务端根据确定出的物品状态配置对应的洗涤控制参数,例如可以为不使用洗涤剂、中等水压冲洗、出水口朝向大角度变换、低温烘干等;
S207、服务端将配置的洗涤控制参数向目标洗涤终端A发送;
S208、服务端接收目标洗涤终端A发送的反馈信息,该反馈信息指示采用上述洗涤控制参数洗涤后,洗涤效果达到用户预期效果时实际花费了8分钟;
S209、服务端根据该反馈信息对预期洗涤时长的预测模型进行优化;
S210、服务端将识别模型以及识别模型识别出的物品状态所对应的洗涤控制参数向与目标洗涤终端A同类型的多个洗涤终端发送,以使这些洗涤终端能够在本地进行被洗涤物品的识别和洗涤控制参数配置。
第二方面,本发明的实施例还提供一种洗涤控制的优化装置,能够有效提高洗涤控制程序的优化效率和优化效果。
如图3所示,本发明的实施例提供的洗涤控制的优化装置,可以包括:
接收单元31,用于接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;
分析单元32,用于对所述被洗涤物品的图像信息进行图像分析以便建立识别模型或对已有的识别模型进行调整,其中,所述识别模型用于识别所述被洗涤物品的物品状态,所述物品状态包括以下至少一种:被洗涤物品的类型、数量、材质、污浊程度、干燥程度、摆放状态;
调整单元33,用于基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对所述被洗涤物品的预期洗涤效果。
本发明的实施例提供的洗涤控制的优化装置,服务端能够接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息并对这些被洗涤物品的图像信息进行图像分析以便建立识别模型或对已有的识别模型进行调整,然后基于识别模型识别出的被洗涤物品的各种物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对被洗涤物品的预期洗涤效果。这样,就能够在研究多种洗涤终端和被洗涤物品的大数据的基础上进行机器学习和模型训练,并将学习出的各种特征向量和参数实时更新,只要一台洗涤终端上传的图片被识别出,同类的其它洗涤终端也可以快速识别出相同结果,不仅避免了洗涤终端重复学习的问题,而且还能够针对被洗涤物品的类型、数量、材质、污浊程度、干燥程度、摆放状态等不同的物品状态,为不同物品状态配置最为适合的洗涤控制参数,从而有效提高了洗涤控制程序的优化效率和优化效果。
可选的,本发明的实施例提供的洗涤控制的优化装置还可以包括:
统计单元,用于在基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数之后,统计不同物品状态在其对应的洗涤控制参数控制下完成洗涤所花费的实际洗涤时长;
建立单元,用于通过机器学习建立洗涤时长预测模型,所述洗涤时长预测模型用于根据所述物品状态预测所述被洗涤物品所需要的预期洗涤时长。
可选的,接收单元31接收的所述被洗涤物品的图像信息包括所述被洗涤物品在洗涤前、洗涤中、和/或洗涤完成后的任意时刻的至少一张图片和/或至少一段视频。
可选的,接收单元31,可具体用于在洗涤终端进行洗涤的过程中依次接收所述图像信息,或者在洗涤终端洗涤完成后一起接收所述图像信息。
可选的,本发明的实施例提供的洗涤控制的优化装置还可以包括:第一发送单元,用于将调整完毕的所述识别模型以及不同物品状态对应的洗涤控制参数向洗涤终端发送,以使洗涤终端在本地识别被洗涤物的物品状态并采用相应的洗涤控制参数进行洗涤操作。
可选的,接收单元31,还可以用于接收目标洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;
本发明的实施例提供的洗涤控制的优化装置还可以包括:
确定单元,用于根据所述识别模型确定所述目标洗涤终端中所述被洗涤物品的物品状态;
配置单元,用于根据所述确定单元确定出的所述物品状态配置对应的洗涤控制参数;
第二发送单元,用于将所述配置单元配置的所述洗涤控制参数向所述目标洗涤终端发送。
可选的,所述洗涤控制参数包括以下至少一种:清洗控制参数、漂洗控制参数、烘干控制参数;
其中,所述清洗控制参数包括以下至少一种:清洗时长、洗涤剂用量、清洗水温、清洗水压、出水口朝向;
所述漂洗控制参数包括以下至少一种:漂洗时长、漂洗水温、漂洗水压、出水口朝向;
所述烘干控制参数包括以下至少一种:烘干风速、烘干温度、烘干时间。
第三方面,本发明实施例提供一种电子设备,能够有效提高洗涤控制程序的优化效率和优化效果。
如图4所示,本发明的实施例提供的一种电子设备,可以包括:壳体41、处理器42、存储器43、电路板44和电源电路45,其中,电路板44安置在壳体41围成的空间内部,处理器42和存储器43设置在电路板44上;电源电路45,用于为上述电子设备的各个电路或器件供电;存储器43用于存储可执行程序代码;处理器42通过读取存储器43中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序,用于执行前述任一实施例所述的洗涤控制的优化方法。
处理器42对上述步骤的具体执行过程以及处理器42通过运行可执行程序代码来进一步执行的步骤,可以参见前述实施例的描述,在此不再赘述。
该电子设备以多种形式存在,包括但不限于:
(1)移动通信设备:这类设备的特点是具备移动通信功能,并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机,以及低端手机等。
(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴,有计算和处理功能,一般也具备移动上网特性。这类终端包括:PDA、MID和UMPC设备等,例如iPad。
(3)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如iPod),掌上游戏机,电子书,以及智能玩具和便携式车载导航设备。
(4)服务器:提供计算服务的设备,服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等,服务器和通用的计算机架构类似,但是由于需要提供高可靠的服务,因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
(5)其他具有数据交互功能的电子设备。
第四方面,本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现前述实施例提供的任一种洗涤控制的优化方法,因此也能实现相应的技术效果,前文已经进行了详细说明,此处不再赘述。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个......”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
尤其,对于装置实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
为了描述的方便,描述以上装置是以功能分为各种单元/模块分别描述。当然,在实施本发明时可以把各单元/模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory,RAM)等。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (14)

1.一种洗涤控制的优化方法,其特征在于,应用于服务端,所述服务端用于与多个洗涤终端网络连接,所述方法,包括:
接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;
对所述被洗涤物品的图像信息进行图像分析以便建立识别模型或对已有的识别模型进行调整,其中,所述识别模型用于识别所述被洗涤物品的物品状态,所述物品状态包括以下至少一种:被洗涤物品的类型、数量、材质、污浊程度、干燥程度、摆放状态;
基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对所述被洗涤物品的预期洗涤效果;
统计每种所述物品状态在其对应的洗涤控制参数控制下完成洗涤所花费的实际洗涤时长;
通过机器学习建立洗涤时长预测模型,所述洗涤时长预测模型用于根据所述物品状态预测所述被洗涤物品所需要的预期洗涤时长;
将所述识别模型以及所述识别模型识别出的物品状态所对应的洗涤控制参数向与目标洗涤终端同类型的多个洗涤终端发送,以使所述多个洗涤终端能够在本地进行被洗涤物品的识别和洗涤控制参数配置。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,接收的所述被洗涤物品的图像信息包括所述被洗涤物品在洗涤前、洗涤中、和/或洗涤完成后的任意时刻的至少一张图片和/或至少一段视频。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息包括:
在洗涤终端进行洗涤的过程中依次接收所述图像信息,或者在洗涤终端洗涤完成后一起接收所述图像信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数之后,所述方法还包括:
将调整完毕的所述识别模型以及不同物品状态对应的洗涤控制参数向洗涤终端发送,以使洗涤终端在本地识别被洗涤物的物品状态并采用相应的洗涤控制参数进行洗涤操作。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数之后,所述方法还包括:
接收目标洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;
根据所述识别模型确定所述目标洗涤终端中所述被洗涤物品的物品状态;
根据确定出的所述物品状态配置对应的洗涤控制参数;
将配置的所述洗涤控制参数向所述目标洗涤终端发送。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,所述洗涤控制参数包括以下至少一种:清洗控制参数、漂洗控制参数、烘干控制参数;
其中,所述清洗控制参数包括以下至少一种:清洗时长、洗涤剂用量、清洗水温、清洗水压、出水口朝向;
所述漂洗控制参数包括以下至少一种:漂洗时长、漂洗水温、漂洗水压、出水口朝向;
所述烘干控制参数包括以下至少一种:烘干风速、烘干温度、烘干时间。
7.一种洗涤控制的优化装置,其特征在于,应用于服务端,所述服务端用于与多个洗涤终端网络连接,所述装置,包括:
接收单元,用于接收至少一个洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;
分析单元,用于对所述被洗涤物品的图像信息进行图像分析以便建立识别模型或对已有的识别模型进行调整,其中,所述识别模型用于识别所述被洗涤物品的物品状态,所述物品状态包括以下至少一种:被洗涤物品的类型、数量、材质、污浊程度、干燥程度、摆放状态;
调整单元,用于基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数,以便以最小的资源消耗达到对所述被洗涤物品的预期洗涤效果;
统计单元,用于在基于所述识别模型识别出的所述被洗涤物品的物品状态,调整不同物品状态对应的洗涤控制参数之后,统计不同物品状态在其对应的洗涤控制参数控制下完成洗涤所花费的实际洗涤时长;
建立单元,用于通过机器学习建立洗涤时长预测模型,所述洗涤时长预测模型用于根据所述物品状态预测所述被洗涤物品所需要的预期洗涤时长;
发送单元,用于将所述识别模型以及所述识别模型识别出的物品状态所对应的洗涤控制参数向与目标洗涤终端同类型的多个洗涤终端发送,以使所述多个洗涤终端能够在本地进行被洗涤物品的识别和洗涤控制参数配置。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述接收单元接收的所述被洗涤物品的图像信息包括所述被洗涤物品在洗涤前、洗涤中、和/或洗涤完成后的任意时刻的至少一张图片和/或至少一段视频。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述接收单元,具体用于在洗涤终端进行洗涤的过程中依次接收所述图像信息,或者在洗涤终端洗涤完成后一起接收所述图像信息。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,还包括:
第一发送单元,用于将调整完毕的所述识别模型以及不同物品状态对应的洗涤控制参数向洗涤终端发送,以使洗涤终端在本地识别被洗涤物的物品状态并采用相应的洗涤控制参数进行洗涤操作。
11.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,
所述接收单元,还用于接收目标洗涤终端发送的被洗涤物品的图像信息;
所述装置还包括:
确定单元,用于根据所述识别模型确定所述目标洗涤终端中所述被洗涤物品的物品状态;
配置单元,用于根据所述确定单元确定出的所述物品状态配置对应的洗涤控制参数;
第二发送单元,用于将所述配置单元配置的所述洗涤控制参数向所述目标洗涤终端发送。
12.根据权利要求7至11中任一项所述的装置,其特征在于,所述洗涤控制参数包括以下至少一种:清洗控制参数、漂洗控制参数、烘干控制参数;
其中,所述清洗控制参数包括以下至少一种:清洗时长、洗涤剂用量、清洗水温、清洗水压、出水口朝向;
所述漂洗控制参数包括以下至少一种:漂洗时长、漂洗水温、漂洗水压、出水口朝向;
所述烘干控制参数包括以下至少一种:烘干风速、烘干温度、烘干时间。
13.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路,其中,电路板安置在壳体围成的空间内部,处理器和存储器设置在电路板上;电源电路,用于为上述电子设备的各个电路或器件供电;存储器用于存储可执行程序代码;处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序,用于执行前述权利要求1至6任一项所述的洗涤控制的优化方法。
14.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现前述权利要求1至6中任一项所述的洗涤控制的优化方法。
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