CN109028235A - 基于背景建模的智能风速调节式油烟机 - Google Patents

基于背景建模的智能风速调节式油烟机 Download PDF

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CN109028235A CN201811152669.7A CN201811152669A CN109028235A CN 109028235 A CN109028235 A CN 109028235A CN 201811152669 A CN201811152669 A CN 201811152669A CN 109028235 A CN109028235 A CN 109028235A
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Abstract

一种基于背景建模的智能风速调节式油烟机，烟机主体设有：视觉成像模块、处理模块和风速控制模块，视觉成像模块对目标区域进行连续成像，并将成像图片的视频流信息发送至处理模块；处理模块进行处理得到烟雾等级信息，将烟雾等级信息输送至风速控制模块；风速控制模块，根据处理模块发送的烟雾等级信息控制风速调节器进行风速调节。所述视觉成像模块设置有相机、红外补光灯、继电器。处理模块通过背景模型帧差法得到目标区域的当前烟雾区域及当前烟雾区域对应的浓度，再根据烟雾浓度进行烟雾等级量化处理得到烟雾等级信息。本发明可自动调节抽油烟机功率，净化厨房环境。一方面可以有效节约电能，另一方面减少人为操作，提升用户体验。

Description

基于背景建模的智能风速调节式油烟机
技术领域
本发明涉及厨房油烟处理技术领域，特别是涉及一种基于背景建模的智能风速调节式油烟机。
背景技术
厨房是居家必备的配置之一，厨房油烟处理的效果直接影响人们的生活品质。传统吸抽油烟机对风速的控制主要是通过物理按键实现，该方法通过人为操控实现抽油烟机风速调节。此种方法在实际操作中有多种缺点：1.烟雾等级区分不明确，人为操作多会调节大功率防止大烟雾出现，故而造成电力资源极大浪费；2.人为调节抽油烟机风速会有延迟，影响操作体验。
现有自动调速抽油烟机实现了抽油烟机性能上的一大进步，多基于非视觉烟雾检测装置，可判断烟雾检测装置附近烟雾浓度，但该方法无法对整个灶台进行烟雾识别，无法确定烟雾范围，而且对水汽不敏感，故而造成对很小范围但浓度高的烟雾使用最大功率，产生虚警、误报、错报等情况，同时对水汽检测效果较差。
因此，针对现有技术不足，提供一种能够根据厨房烟雾等级情况智能调节烟机风速的油烟机以克服现有技术不足甚为必要。
发明内容
本发明的目的在于避免现有技术的不足之处而提供一种基于背景建模的智能风速调节式油烟机，能够根据厨房油烟等级自动调节风速，净化厨房环境，而且可以有效节约电能，减少人为操作。
本发明的目的通过以下技术措施实现。
提供一种基于背景建模的智能风速调节式油烟机，烟机主体设置有：
视觉成像模块，对目标区域进行连续成像，并将成像图片的视频流信息发送至处理模块；
处理模块，接收视觉成像模块发送的成像图片的视频流信息并进行处理得到烟雾等级信息，将烟雾等级信息输送至风速控制模块；
风速控制模块，根据处理模块发送的烟雾等级信息控制风速调节器进行风速调节。
优选的，所述视觉成像模块设置有相机，相机内置于烟机主体的壳体，且相机的镜头正对灶台目标区域，相机的输出端与处理模块电连接。
优选的，所述视觉成像模块还设置有补光灯，补光灯的照射区域覆盖相机的成像视野范围，补光灯固定于烟机主体的壳体。
优选的，红外补光灯的通断通过继电器控制，所述继电器与所述处理模块电连接。
优选的，所述处理模块通过背景模型帧差法得到目标区域的当前烟雾区域及当前烟雾区域对应的浓度，再根据烟雾浓度进行烟雾等级量化处理得到烟雾等级信息。
优选的，所述处理模块将所接收的成像图片按照成像时刻和帧序进行标记，第y帧成像图片P对应的成像时刻是Ty、对应的帧序是y，y为自然数；
相机采集的目标区域以区域S表示，任意一帧成像图片为对应区域S的成像；
成像图片P由m*n个像素构成，成像图片P的像素灰度值以矩阵PH表示，PH＝{Phi,j}，phi,j代表成像图片P中第i行、第j列像素对应的灰度值，m、n均为自然数，1≤i≤m，1≤j≤n；
所述处理模块通过背景模型帧差法得到当前烟雾区域及当前烟雾区域对应的浓度，再根据烟雾浓度进行烟雾等级量化处理得到烟雾等级信息，具体是这样处理的：
a.背景建模
选取连续F帧成像图片作为背景建模采样图像组，选取背景建模采样图像中每个像素点处的灰度最小值，组成背景模型图像M；
背景建模采样图像组包括背景建模采样图像B1、背景建模采样图像B2、......、背景建模采样图像BF，F为自然数且F不小于3，当前帧成像图片的帧序大于任意一个背景建模采样图像的帧序；
背景建模采样图像B1的像素灰度值以矩阵B1H表示，B1H＝{b1hi,j}，b1hi,j代表背景建模采样图像B1中第i行、第j列像素对应的灰度值；
背景建模采样图像B2的像素灰度值以矩阵B2H表示，B2H＝{b2hi,j}，b2hi,j代表背景建模采样图像B2中第i行、第j列像素对应的灰度值；
......
背景建模采样图像BF的像素灰度值以矩阵BFH表示，BFH＝{bFhi,j}，bFhi,j代表背景建模采样图像BF中第i行、第j列像素对应的灰度值；
背景模型图像M的像素灰度值以矩阵MH表示，MH＝{mhi,j}，mhi,j代表背背景模型图像M中第i行、第j列像素对应的灰度值；
mhi,j＝min(b1hi,j、b2hi,j、......、bFhi,j)。
b.做差处理
将当前帧成像图片与背景模型图像M做差，得到当前烟雾的区域与浓度，再根据烟雾浓度进行烟雾等级量化处理得到烟雾等级信息。
优选的，将当前帧成像图片与背景模型图像M做差，得到当前烟雾的区域与浓度，再根据烟雾浓度进行烟雾等级量化处理得到烟雾等级信息，具体过程如下：
S1，将当前帧成像图片分为K*Q个子区域，对每个子区域进行烟雾检测并判断每个子区域的油烟等级，得到每个子区域对应的油烟等级，K、Q均为自然数；
S2，根据所有子区域的油烟等级信息对整体区域的油烟等级进行加权求和；
S3，根据加权求和结果判断整体油烟等级。
优选的，步骤S1中，对每个子区域进行烟雾检测并判断油烟等级具体通过如下方式进行：
将当前帧的油烟图像与与背景模型图像M进行帧差处理；
计算帧差后的子区域的灰度值均值，子区域的灰度值均值等于子区域中所有像素点的灰度值的绝对值之和与像素的总个数相除得到的商；
当子区域的灰度值均值小于a时，判定子区域的烟雾等级为无烟，以X1表示；
当子区域的灰度值均值为b时，判定子区域的烟雾等级为小烟，以X2表示；
当子区域的灰度值均值为c时，判定子区域的烟雾等级为中烟，以X3表示；
当子区域的灰度值均值大于d时，判定子区域的烟雾等级为大烟，以X4表示，其中，a、b、c、d均为正数，且a<b<c<d，a≤5，6≤b≤15，16≤c≤20。
优选的，步骤S2将整体区域的油烟等级进行加权求和，具体通过如下公式进行：
T＝a0*T0+a1*T1+a2*T2+a3*T3；
其中，T为加权求和结果，T0是统计的所有子区域中油烟等级为X0的子区域数量，a0为无烟的权重系数，T1是统计的所有子区域中油烟等级为X1的子区域数量，a1为小烟的权重系数，T2是统计的所有子区域中油烟等级为X2的子区域数量，a2为中烟的权重系数，T3是统计的所有子区域中油烟等级为X3的子区域数量，a3为大烟的权重系数；
步骤S3具体是将T值与整体油烟判定阈值进行比较，判断整体油烟等级；
整体油烟判定阈值为和和均为正数，当T小于时，判定整体油烟等级为无烟；
当T的范围在大于等于而小于时，判定整体油烟等级为小烟；
当T的范围在大于等于而小于时，判定整体油烟等级为中烟；
当T的范围在大于等于时，判定整体油烟等级为大烟；
的取值范围为90-110，的取值范围为130-170，的取值范围为280-320。
优选的，上述的基于背景建模的智能风速调节式油烟机，相机装配有设置有防水、防雾、防油烟镜片；所述处理模块采用STM32芯片或者其它型号的芯片。
本发明的基于背景建模的智能风速调节式油烟机，通过背景建模可以清晰判断烟雾区域和烟雾浓度，通过处理模块量化烟雾等级，进而控制风机风速，实现智能控制抽油烟机工作，达到净化厨房和减少人为操作的目的；通过风速的自动调节，从降低抽油烟机的电能消耗实现了节能目的。本发明可自动调节抽油烟机功率，净化厨房环境。一方面可以有效节约电能，另一方面减少人为操作，提升用户体验。
说明书附图
利用附图对本发明作进一步的说明，但附图中的内容不构成对本发明的任何限制。
图1是通过本发明一种基于背景建模的智能风速调节式油烟机的结构示意图。
图2是图1的另一角度的结构示意图。
在图1、图2中，包括：
烟机主体100、相机200、红外补光灯300、灶台400。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步说明。
实施例1。
一种基于背景建模的智能风速调节式油烟机，如图1、图2所示，烟机主体100设置有：
视觉成像模块，装配于烟机主体100，对目标区域进行连续成像，并将成像图片的视频流信息发送至处理模块；
处理模块，接收视觉成像模块发送的成像图片的视频流信息并进行处理得到烟雾等级信息，将烟雾等级信息输送至风速控制模块；
风速控制模块，根据处理模块发送的烟雾等级信息控制风速调节器进行风速调节。
具体的，视觉成像模块设置有相机200，相机200内置于烟机主体100的壳体，且相机200的镜头正对灶台400目标区域，相机200的输出端与处理模块电连接。相机200用于对灶台400区域进行拍摄成像，并将所拍摄的图片发送至处理模块进行处理。
为了确保成像质量，视觉成像模块还设置有补光灯300，补光灯300的照射区域覆盖相机200的成像视野范围，补光灯300固定于烟机主体100的壳体。需要说明的是，补光灯优选红外补光灯，当然也可以为其它的补光灯。补光灯的位置可以分布于相机两侧，也可以分布于相机周围，也可以与相机集成到一起。也可以设置为不在烟机主体、位于相机周围的其它位置。
本实施例中，选择红外补光灯作，红外补光灯300分布于相机200的两侧位置。红外灯的设置，可在相机200成像时对成像区域进行照射，红外补光灯300可以让烟雾特征更佳明显，在视觉中更容易检测。没有红外补光灯300照射条件下烟雾特征不明显。红外补光灯300的通断通过继电器控制，继电器与处理模块电连接并通过处理模块控制。
相机200装配有防水、防雾、防油烟镜片及防模糊玻璃，避免实际使用中烟罩上方的水汽、油烟对相机200造成影响，方模糊玻璃能够确保相机200在不同环境下都能够有效成像。
本实施例中视觉成像模块装配于烟机主体，需要说明的是，视觉成像模块的安装位置不局限于本实施例中烟机主体，也可以装配于者烟机安装的墙壁或者装配于灶台周围或者设置于其它烟机主体的周围位置，只要能够满足视觉成像模块能够对灶台对应位置的目标区域成像即可。
此外，烟机主体100外壳也设置有防尘、防水、防油功能层，使烟机主体100在使用中不受到烟、尘、水雾的影响。
处理模块通过背景模型帧差法得到目标区域的当前烟雾区域及当前烟雾区域对应的浓度，再根据烟雾浓度进行烟雾等级量化处理得到烟雾等级信息。
处理模块将所接收的成像图片按照成像时刻和帧序进行标记，第y帧成像图片P对应的成像时刻是Ty、对应的帧序是y，y为自然数。
相机采集的目标区域以区域S表示，任意一帧成像图片为对应区域S的成像。
成像图片P由m*n个像素构成，成像图片P的像素灰度值以矩阵PH表示，PH＝{Phi,j}，phi,j代表成像图片P中第i行、第j列像素对应的灰度值，m、n均为自然数，1≤i≤m，1≤j≤n。
处理模块通过背景模型帧差法得到当前烟雾区域及当前烟雾区域对应的浓度，再根据烟雾浓度进行烟雾等级量化处理得到烟雾等级信息，具体是这样处理的：
a.背景建模
选取连续F帧成像图片作为背景建模采样图像组，选取背景建模采样图像中每个像素点处的灰度最小值，组成背景模型图像M。
背景建模采样图像组包括背景建模采样图像B1、背景建模采样图像B2、......、背景建模采样图像BF，F为自然数且F不小于3，当前帧成像图片的帧序大于任意一个背景建模采样图像的帧序。需要说明的是，F的数量可以根据具体需要灵活选择，通常选择靠近当前成像时刻前的连续多帧成像图片作为背景建模采样图像组，所得到的油烟等级信息更准确。
背景建模采样图像B1的像素灰度值以矩阵B1H表示，B1H＝{b1hi,j}，b1hi,j代表背景建模采样图像B1中第i行、第j列像素对应的灰度值；
背景建模采样图像B2的像素灰度值以矩阵B2H表示，B2H＝{b2hi,j}，b2hi,j代表背景建模采样图像B2中第i行、第j列像素对应的灰度值；
......
背景建模采样图像BF的像素灰度值以矩阵BFH表示，BFH＝{bFhi,j}，bFhi,j代表背景建模采样图像BF中第i行、第j列像素对应的灰度值。
背景模型图像M的像素灰度值以矩阵MH表示，MH＝{mhi,j}，mhi,j代表背背景模型图像M中第i行、第j列像素对应的灰度值；
mhi,j＝min(b1hi,j、b2hi,j、......、bFhi,j)。
b.做差处理
将当前帧成像图片与背景模型图像M做差，得到当前烟雾的区域与浓度，再根据烟雾浓度进行烟雾等级量化处理得到烟雾等级信息，具体过程如下：
S1，将当前帧成像图片分为K*Q个子区域，对每个子区域进行烟雾检测并判断每个子区域的油烟等级，得到每个子区域对应的油烟等级，K、Q均为自然数；
S2，根据所有子区域的油烟等级信息对整体区域的油烟等级进行加权求和；
S3，根据加权求和结果判断整体油烟等级。
步骤S1中，对每个子区域进行烟雾检测并判断油烟等级具体通过如下方式进行：
将当前帧的油烟图像与与背景模型图像M进行帧差处理；
计算帧差后的子区域的灰度值均值，子区域的灰度值均值等于子区域中所有像素点的灰度值的绝对值之和与像素的总个数相除得到的商；
当子区域的灰度值均值小于a时，判定子区域的烟雾等级为无烟，以X1表示；
当子区域的灰度值均值为b时，判定子区域的烟雾等级为小烟，以X2表示；
当子区域的灰度值均值为c时，判定子区域的烟雾等级为中烟，以X3表示；
当子区域的灰度值均值大于d时，判定子区域的烟雾等级为大烟，以X4表示，其中，a、b、c、d均为正数，且a<b<c<d，a≤5，6≤b≤15，16≤c≤20。
步骤S2将整体区域的油烟等级进行加权求和，具体通过如下公式进行：
T＝a0*T0+a1*T1+a2*T2+a3*T3；
其中，T为加权求和结果，T0是统计的所有子区域中油烟等级为X0的子区域数量，a0为无烟的权重系数，T1是统计的所有子区域中油烟等级为X1的子区域数量，a1为小烟的权重系数，T2是统计的所有子区域中油烟等级为X2的子区域数量，a2为中烟的权重系数，T3是统计的所有子区域中油烟等级为X3的子区域数量，a3为大烟的权重系数。
步骤S3具体是将T值与整体油烟判定阈值进行比较，判断整体油烟等级；
整体油烟判定阈值为和和均为正数，当T小于时，判定整体油烟等级为无烟；
当T的范围在大于等于而小于时，判定整体油烟等级为小烟；
当T的范围在大于等于而小于时，判定整体油烟等级为中烟；
当T的范围在大于等于时，判定整体油烟等级为大烟；
的取值范围为90-110，的取值范围为130-170，的取值范围为280-320。
处理模块可以采用STM32芯片，也可以选择其它型号的芯片。
本发明的基于背景建模的智能风速调节式油烟机，通过相机200采集灶台400上方目标区域位置的成像图片，通过STM32芯片控制继电器的通断，在相机200成像时使得红外补光灯300打开，在相机200不成像时控制红外补光灯300关闭。相机200将成像图片发送至处理模块。
处理模块通过背景建模可以清晰判断烟雾区域和烟雾浓度，通过处理模块量化烟雾等级，进而控制风机风速，实现智能控制抽油烟机工作，达到净化厨房和减少人为操作的目的；通过风速的自动调节，从降低抽油烟机的电能消耗实现了节能目的。本发明可自动调节抽油烟机功率，净化厨房环境。一方面可以有效节约电能，另一方面减少人为操作，提升用户体验。
需要说明的是，本发明提供的根据成像图片得到烟雾等级的方法只是一种实现方式，也可以选择其他方式。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (10)

1.一种基于背景建模的智能风速调节式油烟机，其特征在于，烟机主体设置有：
视觉成像模块，对目标区域进行连续成像，并将成像图片的视频流信息发送至处理模块；
处理模块，接收视觉成像模块发送的成像图片的视频流信息并进行处理得到烟雾等级信息，将烟雾等级信息输送至风速控制模块；
风速控制模块，根据处理模块发送的烟雾等级信息控制风速调节器进行风速调节。
2.根据权利要求1所述的基于背景建模的智能风速调节式油烟机，其特征在于，所述视觉成像模块设置有相机，相机内置于烟机主体的壳体，且相机的镜头正对灶台目标区域，相机的输出端与处理模块电连接。
3.根据权利要求2所述的基于背景建模的智能风速调节式油烟机，其特征在于，所述视觉成像模块还设置有补光灯，补光灯的照射区域覆盖相机的成像视野范围，补光灯固定于烟机主体的壳体。
4.根据权利要求3所述的基于背景建模的智能风速调节式油烟机，其特征在于，补光灯的通断通过继电器控制，所述继电器与所述处理模块电连接。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的基于背景建模的智能风速调节式油烟机，其特征在于，所述处理模块通过背景模型帧差法得到目标区域的当前烟雾区域及当前烟雾区域对应的浓度，再根据烟雾浓度进行烟雾等级量化处理得到烟雾等级信息。
6.根据权利要求5所述的基于背景建模的智能风速调节式油烟机，其特征在于，
所述处理模块将所接收的成像图片按照成像时刻和帧序进行标记，第y帧成像图片P对应的成像时刻是Ty、对应的帧序是y，y为自然数；
相机采集的目标区域以区域S表示，任意一帧成像图片为对应区域S的成像；
成像图片P由m*n个像素构成，成像图片P的像素灰度值以矩阵PH表示，PH＝{Phi,j}，phi,j代表成像图片P中第i行、第j列像素对应的灰度值，m、n均为自然数，1≤i≤m，1≤j≤n；
所述处理模块通过背景模型帧差法得到当前烟雾区域及当前烟雾区域对应的浓度，再根据烟雾浓度进行烟雾等级量化处理得到烟雾等级信息，具体是这样处理的：
a.背景建模
选取连续F帧成像图片作为背景建模采样图像组，选取背景建模采样图像中每个像素点处的灰度最小值，组成背景模型图像M；
背景建模采样图像组包括背景建模采样图像B1、背景建模采样图像B2、......、背景建模采样图像BF，F为自然数且F不小于3，当前帧成像图片的帧序大于任意一个背景建模采样图像的帧序；
背景建模采样图像B1的像素灰度值以矩阵B1H表示，B1H＝{b1hi,j}，b1hi,j代表背景建模采样图像B1中第i行、第j列像素对应的灰度值；
背景建模采样图像B2的像素灰度值以矩阵B2H表示，B2H＝{b2hi,j}，b2hi,j代表背景建模采样图像B2中第i行、第j列像素对应的灰度值；
......
背景建模采样图像BF的像素灰度值以矩阵BFH表示，BFH＝{bFhi,j}，bFhi,j代表背景建模采样图像BF中第i行、第j列像素对应的灰度值；
背景模型图像M的像素灰度值以矩阵MH表示，MH＝{mhi,j}，mhi,j代表背背景模型图像M中第i行、第j列像素对应的灰度值；
mhi,j＝min(b1hi,j、b2hi,j、......、bFhi,j)。
b.做差处理
将当前帧成像图片与背景模型图像M做差，得到当前烟雾的区域与浓度，再根据烟雾浓度进行烟雾等级量化处理得到烟雾等级信息。
7.根据权利要求6所述的基于背景建模的智能风速调节式油烟机，其特征在于，
将当前帧成像图片与背景模型图像M做差，得到当前烟雾的区域与浓度，再根据烟雾浓度进行烟雾等级量化处理得到烟雾等级信息，具体过程如下：
S1，将当前帧成像图片分为K*Q个子区域，对每个子区域进行烟雾检测并判断每个子区域的油烟等级，得到每个子区域对应的油烟等级，K、Q均为自然数；
S2，根据所有子区域的油烟等级信息对整体区域的油烟等级进行加权求和；
S3，根据加权求和结果判断整体油烟等级。
8.根据权利要求7所述的基于背景建模的智能风速调节式油烟机，其特征在于，
步骤S1中，对每个子区域进行烟雾检测并判断油烟等级具体通过如下方式进行：
将当前帧的油烟图像与与背景模型图像M进行帧差处理；
计算帧差后的子区域的灰度值均值，子区域的灰度值均值等于子区域中所有像素点的灰度值的绝对值之和与像素的总个数相除得到的商；
当子区域的灰度值均值小于a时，判定子区域的烟雾等级为无烟，以X1表示；
当子区域的灰度值均值为b时，判定子区域的烟雾等级为小烟，以X2表示；
当子区域的灰度值均值为c时，判定子区域的烟雾等级为中烟，以X3表示；
当子区域的灰度值均值大于d时，判定子区域的烟雾等级为大烟，以X4表示，其中，a、b、c、d均为正数，且a<b<c<d，a≤5，6≤b≤15，16≤c≤20。
9.根据权利要求8所述的基于背景建模的智能风速调节式油烟机，其特征在于，
步骤S2将整体区域的油烟等级进行加权求和，具体通过如下公式进行：
T＝a0*T0+a1*T1+a2*T2+a3*T3；
其中，T为加权求和结果，T0是统计的所有子区域中油烟等级为X0的子区域数量，a0为无烟的权重系数，T1是统计的所有子区域中油烟等级为X1的子区域数量，a1为小烟的权重系数，T2是统计的所有子区域中油烟等级为X2的子区域数量，a2为中烟的权重系数，T3是统计的所有子区域中油烟等级为X3的子区域数量，a3为大烟的权重系数；
步骤S3具体是将T值与整体油烟判定阈值进行比较，判断整体油烟等级；
整体油烟判定阈值为和和均为正数，当T小于时，判定整体油烟等级为无烟；
当T的范围在大于等于而小于时，判定整体油烟等级为小烟；
当T的范围在大于等于而小于时，判定整体油烟等级为中烟；
当T的范围在大于等于时，判定整体油烟等级为大烟；
的取值范围为90-110，的取值范围为130-170，的取值范围为280-320。
10.根据权利要求9所述的基于背景建模的智能风速调节式油烟机，其特征在于，相机装配有设置有防水、防雾、防油烟镜片；所述处理模块采用STM32芯片。
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