CN110363348A - 一种衣物晾晒时间预测与提醒方法与系统 - Google Patents

一种衣物晾晒时间预测与提醒方法与系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种衣物晾晒时间预测与提醒方法与系统。获取衣物晾晒的开始时间，获取所在环境下的空气湿度、阳光强度、空气流动速度；晾衣架具有压力传感器，对每一件挂在上面的衣物进行重量检测，获取每一件衣物的重量；通过摄像头，检测衣物面积，获取衣物与衣物之间的晾晒密度，以及获取单件衣物被摊开的程度；根据湿度状态、空气流通、阳光照射时间，作为第一特征数据；根据衣物的大小、材质、湿度，作为第二特征数据；通过预先训练好的深度学习模型，根据第一特征数据与第二特征数据，预测每件衣物的晾干时间；进一步，预测所有衣物的总体晾干时间；将所需的晾干时间告知用户，并给出衣物处理建议。本发明可以根据环境和衣服状况，精准预测衣物晾干时间，优化了用户晾衣的体验，也能为出行中的用户带来方便。

Description

一种衣物晾晒时间预测与提醒方法与系统
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种衣物晾晒时间预测与提醒方法与系统。
背景技术
晾干衣物一般有两种方法，一种是自然晾干，一种是风干。当前的智能晾衣架很多都具有加热和烘干衣物的功能，但是这个过程可能比较耗电、费时费力或者有损衣物。自然晾干是对衣物最好的一种晾晒方法，但它的缺点是自然晾干比较耗时，而且无法预知衣物在多久之后可以被晾干。因此有些人在外出旅游时，并不会随身携带大量衣物。如果第二天需要去旅游，那么当天晚上洗完的衣物就不知道，是否可以在第二天自然晾干，因此可能影响了出行时间。因此，如果有一种预测衣物晾干时间的方法，则可以让出行安排更近合理，知道是否可以在第二天穿上刚洗好的衣物出去。如果确定无法晾干，也可以选择烘干衣物等其他方法，不会因为穿着有湿气的衣物，而感冒或者滋生细菌。
发明内容
本发明提供了一种衣物晾晒时间预测与提醒方法，主要包括以下步骤：
获取衣物晾晒的开始时间，获取所在环境下的空气湿度、阳光强度、空气流动速度；
晾衣架具有压力传感器，对每一件挂在上面的衣物进行重量检测，获取每一件衣物的重量；
通过摄像头，检测衣物面积，获取衣物与衣物之间的晾晒密度，以及获取单件衣物被摊开的程度；
根据湿度状态、空气流通、阳光照射时间等，作为第一特征数据；
根据衣物的大小、材质、湿度，作为第二特征数据；
通过预先训练好的深度学习模型，根据第一特征数据与第二特征数据，预测衣物晾干时间；
获取当前时间，预测所有衣物的总体晾干时间；
提示用户，并给出衣物处理建议。
进一步可选地，如上所述的方法中，所述获取当前衣物所在环境下的时间、空气湿度，阳光强度，获取空气流动速度，主要包括：
获取用户晾衣物的时间，当晾衣架被挂入第一件衣物，导致压力传感器显示增加了重量时，作为用户晾衣物的时间；
通过湿度传感器检测空气湿度，所述湿度传感器与衣物保持预设范围内的距离，使衣物不会浸湿它，使它能够只对空气湿度进行检测；
通过光敏电阻，测量阳光光线强度，并统计衣物被阳光照射的时间；
通过空气流量传感器，测量空气流动速度，获得当前环境下的空气流量。
进一步可选地，如上所述的方法中，所述晾衣架具有压力传感器，对每一件在上面的衣物进行重量检测，获取每一件衣物的重量，主要包括：
晾衣架上的每一个衣钩都安装有压力传感器，能够对每一件衣物的重量进行检测；和/或
晾衣架本身具有压力传感器，可以根据每挂一件衣物上去，所增加的重量，进行每一件衣物的重量计算。
进一步可选地，如上所述的方法中，所述通过摄像头检测衣物面积，获取衣物之间晾晒的密度，以及单件衣物被摊开的程度，主要包括：
晾衣架装有摄像头，可以对衣物与衣物之间的距离，进行计算，检测是否有衣物靠的太近；
摄像头检测衣物形状，通过是否具有遮挡和折叠，检测衣物是否整体摊开。
进一步可选地，如上所述的方法中，所述对衣物、大小、材质、湿度进行识别，主要包括：
通过摄像头，获取衣物图片，计算衣物大小；
通过检测表面光泽与粗糙度，判断衣物材质；
通过将湿度传感器，放置在衣物中间，采集各个衣物的湿度情况；并且根据衣物湿度判断所述衣物是否已经晾干。
进一步可选地，如上所述的方法中，所述通过预先训练好的深度学习模型，根据第一特征数据与第二特征数据，预测衣物晾干时间，主要包括：
根据第一特征数据训练好的模型，预测所述特征环境下，衣物的晾干时间；或者
根据第二特征数据训练好的模型，预测所述特征环境下，衣物的晾干时间；或者
根据第一特征数据与第二特征数据，联合起来训练好的模型，预测所述特征环境下，衣物的晾干时间；
进一步可选地，如上所述的方法中，所述获取当前时间，预测所有衣物的总体晾干时间，提示用户，并给出衣物处理建议，主要包括：
获取当前时间，根据晾干时间，预测所有衣物的总体晾干时间。对最不容易晾干的衣物，进行提醒；
根据晾干时间，询问用户是否能接受所述晾干时间长度，若否，建议用户进行全部烘干或者只烘干最不容易晾干的衣物；
晾衣架根据衣物相互之间的晾晒距离，自动摊开相互靠得太近或被折叠的衣物；
本发明公开了一种衣物晾晒时间预测与提醒系统，所述系统包括：
晾晒环境获取模块，用于获取晾晒环境信息；
衣物属性获取模块，用于获取衣物本身的相关属性；
模型预测模块，用于预测衣物所需要的晾晒时间；
提醒模块，用于自动提醒用户衣物是否需要烘干衣物、提醒用户对如何改善晾晒方法。
本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本发明可以根据环境和衣服状况，精准预测衣物晾干时间，当用户需要出行时，可以提前预知是否第二天能有衣服可以换，或者能提前收衣服。针对特殊的难干衣服也能预测它的晾干时间，必要时进行针对性处理。本发明优化了用户晾衣的体验，也能为出行中的用户带来方便。
附图说明
图1为本发明的衣物晾晒时间预测与提醒方法实施例的流程图；
图2为本发明的衣物晾晒时间预测与提醒系统实施例的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
图1为本发明的一种衣物晾晒时间预测与提醒方法的流程图。如图1所示，本实施例的一种衣物晾晒时间预测与提醒方法，具体可以包括如下步骤：
步骤101，获取当前衣物所在环境下的时间、空气湿度，阳光强度，获取空气流动速度。
衣物被晒干的时间与在什么时候开始进行晾晒衣服有很大的关系，例如，中午晾衣服，因为光照强烈，一定比晚上晾衣服干得快。因此首先获取的是，衣物晾晒的开始时间。
获取用户开始晾衣物的时间的方法是，当晾衣架被挂上衣物，导致压力传感器显示增加了重量时，可以作为用户晾衣物的开始时间；
通过湿度传感器检测空气湿度。所述湿度传感器与衣物保持预设范围内的距离，使衣物不会浸湿它，使它能够只对空气湿度进行检测；湿度传感器不能放在被衣服滴水浸湿的地方，否则无法准确判断空气湿度，可以放在室内，或者通过当地天气预报接口获取空气湿度和温度，温度也可以与湿度一起作为一个影响特征。
通过光敏电阻，测量阳光光线强度，并统计衣物被阳光照射的时间；光敏电阻也是光照传感器，它可以计算光照强度，并且也可以根据光照强度，统计被照射的时间。
通过空气流量传感器，测量空气流动速度，获得当前环境下的空气流量。通过检测阳台或者室内的空气流动速度，也可以作为预测衣服晾干时间的特征。
步骤2，衣架具有压力传感器，对每一件在上面的衣物进行重量检测，获取每一件衣物的重量。
晾衣架上的每一个衣钩都安装有压力传感器，能够对每一件衣物的重量进行检测；例如晾衣架上面挂着的衣架，压力传感器安装在衣架上，再通过网络传输到终端进行重量计算。也可以是每一个晾衣架上的挂钩都带有压力传感器，它能对每一个挂在上面的物体进行重量检测。另一种更近节省成本的方法是，晾衣架上只需要一个压力传感器，它可以根据每挂一件衣物上去，所增加的重量，就进行一次衣物的重量的计算，这样也可以根据位置和晾衣架传感器上每一件衣服增加重量，获取到衣服重量。
步骤3，通过摄像头检测衣物面积，获取衣物之间晾晒的密度，以及单件衣物被摊开的程度。
晾衣架装有摄像头，可以对衣物与衣物之间的距离，进行计算，检测是否有衣物靠的太近；如果在晾晒过程中，衣服靠得太近，也会影响晾干时间。
摄像头检测衣物形状，通过是否具有遮挡和折叠，检测衣物是否整体摊开。晾晒过程中，如果衣物揉成一坨，没有完全摊开，它的晾干时间，也会受到影响。而这一步是用户可以进行改善的，当衣物需要的晾干时间过长时，系统会监控衣物是否出现上述的衣物靠太近和没有完全摊开，根据这两种情况，对用户进行提醒。
步骤4，对衣物、大小、材质、湿度进行识别。
通过摄像头，获取衣物图片，计算衣物大小；因为大件的衣物不太容易干。
通过检测表面光泽与粗糙度，判断衣物材质；是否容易干还跟材质相关，例如棉质的衣服，就比尼龙材质的衣服更难干。
通过将湿度传感器，放置在衣物上，采集各个衣物的湿度情况；并且根据衣物湿度判断所述衣物是否已经晾干。因为针对衣物的湿度传感器，不能是检测空气的，而是检测衣服的，因此必须要能接触衣服。因此该湿度传感器设计在衣架上，通过接触到衣服而感知它是否已经晾干。衣架具有湿度传感器，根据湿度传感器，检测每件衣物的湿度。确认该衣物是否已经被晾干。将晾干的衣物的时间作为标注值。
步骤5，所述通过预先训练好的深度学习模型，根据第一特征数据与第二特征数据，预测衣物晾干时间，主要包括：
根据第一特征数据训练好的模型，预测所述特征环境下，衣物的晾干时间；或者
根据第二特征数据训练好的模型，预测所述特征环境下，衣物的晾干时间；或者
根据第一特征数据与第二特征数据联合起来训练模型，并根据该模型预测所述特征环境下，衣物的晾干时间；联合的方法是将第一特征与第二特征进行拼接。
融合之后的特征矩阵类似于以下格式：
晾衣开始时间 空气湿度 空气流通 阳光照射时间 大小 材质 质量 是否靠得太紧 是否完全摊开 标注值
晾衣样本一 8:00 40% 30立方米每小时 5小时 0.2平米 尼龙 200克 否 是 5.3小时晾干
晾衣样本二 20:00 55% 10立方米每小时 3小时 0.3平米 棉衣 400克 是 是 11．7小时晾干
上述特征经过预处理，进行归一化等方法处理，统一到一个数值维度上，然后经过词向量计算，再经过卷积池化，输入到深度学习模型中。深度学习方法，可以采用卷积神经网络进行分类计算。
上述根据第一特征、第二特征和融合特征三种方法，可以对特征更加多次的抽取与融合实验。并进行三次预测结果的比较。在结果中，挑选预测正确率最优质的模型，采用该模型进行预测。或者对三个模型进行投票。当有两个或以上的模型的预测数值相同时，采纳这个预测结果。
步骤6，所述获取当前时间，预测所有衣物的总体晾干时间，提示用户，并给出衣物处理建议，主要包括：
获取当前时间，根据晾干时间，预测所有衣物的总体晾干时间；对最不容易晾干的衣物，进行提醒；因为经常的时候，是大多数衣服都干了，而只有一两件很难干的衣服还不干。可以让系统对这种难干的衣服进行晾干时间的预测统计，如果晾干时间超出了用户的接受范围，可以再进行针对特殊衣服的针对性处理。
根据晾干时间，询问用户是否能接受所述晾干时间长度，若否，建议用户进行全部烘干或者只烘干最不容易晾干的衣物；
根据衣物相互之间的晾晒距离，提醒摊开靠得太近或被折叠的衣物；如果有衣物因为晾晒的方法不对，导致不容易干，系统可以针对性的对用户进行提醒。提醒方法可以采用语音提醒，或者采用显示屏提示，提醒装置安装于晾衣架上。需要的晾干时间，也显示于晾衣架上，这样用户可以一目了然的知道当前环境和当前衣物状况下的具体晾衣时间，方便了用户做出行规划。该系统也让用户清楚，大概什么时候可以收衣物。比较最容易干和最难干的衣物，大概相差的时间。是否有衣物需要晾更久。避免大部分衣物干了之后，一次性收衣物后，穿了没有干透的衣物，产生病菌。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (8)

1.一种衣物晾晒时间预测与提醒方法，其特征在于，所述方法包括：
获取衣物晾晒的开始时间，获取所在环境下的空气湿度、阳光强度、空气流动速度；
晾衣架具有压力传感器，对每一件挂在上面的衣物进行重量检测，获取每一件衣物的重量；
通过摄像头，检测衣物面积，获取衣物与衣物之间的晾晒密度，以及获取单件衣物被摊开的程度；
根据湿度状态、空气流通、阳光照射时间，作为第一特征数据；
根据衣物的大小、材质、湿度，作为第二特征数据；
通过预先训练好的深度学习模型，根据第一特征数据与第二特征数据，预测每件衣物的晾干时间；
进一步，预测所有衣物的总体晾干时间；
将所需的晾干时间告知用户，并给出衣物处理建议。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取衣物所在环境下的时间、空气湿度，阳光强度，获取空气流动速度，主要包括：
获取用户晾衣物的时间，当晾衣架被挂入第一件衣物，导致压力传感器显示增加了重量时，作为用户晾衣物的时间；
通过湿度传感器检测空气湿度，所述湿度传感器与衣物保持预设范围内的距离，使湿衣物不会浸湿它，使它能够只对空气湿度进行检测；
通过光敏电阻，测量阳光光线强度，并统计衣物被阳光照射的时间；
通过空气流量传感器，测量空气流动速度，获得当前环境下的空气流量。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述晾衣架具有压力传感器，对每一件在上面的衣物进行重量检测，获取每一件衣物的重量，主要包括：
晾衣架上的每一个衣钩都安装有压力传感器，能够对每一件衣物的重量进行检测；和/或
晾衣架本身具有压力传感器，可以根据每挂一件衣物上去，所增加的重量，进行每一件衣物的重量计算。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过摄像头检测衣物面积，获取衣物之间晾晒的密度，以及单件衣物被摊开的程度，主要包括：
晾衣架装有摄像头，可以对衣物与衣物之间的距离，进行计算，检测是否有衣物之间的距离小于预设的阈值；
摄像头检测衣物形状，通过是否具有遮挡和折叠，检测衣物是否整体摊开。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对衣物、大小、材质、湿度进行识别，主要包括：
通过摄像头，获取衣物图片，计算衣物大小；
通过检测表面光泽与粗糙度，判断衣物材质；
通过将湿度传感器，放置在衣物中间，采集各个衣物的湿度情况；并且根据衣物湿度判断所述衣物是否已经晾干。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过预先训练好的深度学习模型，根据第一特征数据与第二特征数据，预测衣物晾干时间，主要包括：
根据第一特征数据训练好的模型，预测所述特征环境下，衣物的晾干时间；或者
根据第二特征数据训练好的模型，预测所述特征环境下，衣物的晾干时间；或者
根据第一特征数据与第二特征数据，联合起来训练好的模型，预测所述特征环境下，衣物的晾干时间。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所需的晾干时间告知用户，并给出衣物处理建议，主要包括：
获取当前时间，根据晾干时间，预测所有衣物的总体晾干时间;对最不容易晾干的衣物，进行提醒；
根据晾干时间，询问用户是否能接受所述晾干时间长度，若否，建议用户进行全部烘干或者只烘干最不容易晾干的衣物；
根据衣物相互之间的晾晒距离，提醒摊开靠得太近或被折叠的衣物；
所述提醒装置方法采用语音提醒，装置安装于晾衣架上。
8.一种衣物晾晒时间预测与提醒系统，其特征在于，所述系统包括：
晾晒环境获取模块，用于获取晾晒环境信息；
衣物属性获取模块，用于获取衣物本身的相关属性；
模型预测模块，用于预测衣物所需要的晾晒时间；
提醒模块，用于自动提醒用户衣物是否需要烘干或者提醒用户对改善晾晒方法。
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