CN115679617A - 用于衣物处理设备的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智慧家电技术领域，具体提供一种用于衣物处理设备的控制方法，旨在解决现有衣物处理设备不能无感启动语音模块的问题。为此目的，本发明的控制方法包括下列步骤：通过图像采集模块获取用户的图像；根据图像，判断用户手中是否有衣物；在判定用户手中有衣物的情形下，根据图像确定用户的属性信息；根据属性信息确定第一预设重量；判断衣物处理筒内衣物的已有重量是否达到第一预设重量；根据判断结果，选择性地启动语音模块进行语音提醒或者启动称重模块进行衣物称重，无需用户进行任何操作就能够启动语音模块，实现了无感启动语音模块的目的，提升用户体验。

Description

用于衣物处理设备的控制方法

技术领域

本发明涉及智慧家电技术领域，具体提供一种用于衣物处理设备的控制方法。

背景技术

洗衣机是常见的家用衣物处理设备，根据洗涤方式进行分类，洗衣机可大致分为波轮洗衣机和滚筒洗衣机。以滚筒洗衣机为例，为了满足用户的使用需求，滚筒洗衣机设置了语音交互功能，使滚筒洗衣机能够和用户以语音方式进行人机交互，使得用户能够更加方便地使用洗衣机进行洗衣操作。

但是，现有的滚筒洗衣机在启动语音模块之前，都需要唤醒关键词，例如“小优”等启动指令，滚筒洗衣机接收到该启动指令之后才能够启动语音模块，或者是语音模块的启动按键被按压或触摸之后才能够启动语音模块，并不能够被无感地唤醒，影响了用户的使用体验。

因此，本领域需要一种新的用于衣物处理设备的控制方法来解决上述问题。

发明内容

本发明旨在解决上述技术问题，即，解决现有衣物处理设备不能无感启动语音模块的问题。

本发明提供了一种用于衣物处理设备的控制方法，所述衣物处理设备包括衣物处理筒、图像采集模块、语音模块和称重模块；所述控制方法包括下列步骤：通过所述图像采集模块获取用户的图像；根据所述图像，判断用户手中是否有衣物；在判定用户手中有衣物的情形下，根据所述图像确定用户的属性信息；根据所述属性信息确定第一预设重量；判断所述衣物处理筒内衣物的已有重量是否达到所述第一预设重量；根据判断结果，选择性地启动所述语音模块进行语音提醒或者启动所述称重模块进行衣物称重。

在上述控制方法的优选技术方案中，所述属性信息包括用户的年龄以及身份；“根据所述图像确定用户的属性信息”的步骤具体包括：调用预设模型对所述图像进行分析；根据分析结果，确定所述年龄和所述身份；“根据所述属性信息确定第一预设重量”的步骤具体包括：根据所述身份，判断该用户是否使用过所述衣物处理设备；如果该用户未使用过所述衣物处理设备，则根据所述年龄确定所述第一预设重量，并创建该用户的ID账号；并且/或者如果该用户使用过所述衣物处理设备，则根据该用户的ID账号获取该用户的历史洗护数据；根据所述年龄和所述历史洗护数据确定所述第一预设重量。

在上述控制方法的优选技术方案中，“根据判断结果，选择性地启动所述语音模块进行语音提醒或者启动所述称重模块进行衣物称重”的步骤具体包括：如果所述已有重量达到所述第一预设重量，则启动所述语音模块进行洗涤提醒。

在上述控制方法的优选技术方案中，“根据判断结果，选择性地启动所述语音模块进行语音提醒或者启动所述称重模块进行衣物称重”的步骤还包括：如果所述已有重量未达到所述第一预设重量，则在第一预设时间之后，启动所述称重模块进行衣物称重；获取所述衣物处理筒内衣物的当前重量，并保存所述当前重量；判断所述当前重量是否达到第二预设重量，其中，所述第二预设重量大于所述第一预设重量；根据判断结果，选择性地启动所述语音模块进行语音提醒。

在上述控制方法的优选技术方案中，“根据判断结果，选择性地启动所述语音模块进行语音提醒”的步骤具体包括：如果所述当前重量达到所述第二预设重量，则启动所述语音模块进行超重提醒。

在上述控制方法的优选技术方案中，所述语音模块具有发音模式和识音模式；“启动所述语音模块”的步骤具体包括：控制所述语音模块进入所述发音模式。

在上述控制方法的优选技术方案中，在“控制所述语音模块进入所述发音模式”之后，或者在判定所述当前重量未达到所述第二预设重量的情形下，所述控制方法还包括：控制所述语音模块进入所述识音模式。

在上述控制方法的优选技术方案中，所述语音模块还具有节能模式；所述控制方法还包括：在所述语音模块进入所述识音模式的第二预设时间内，判断所述语音模块是否接收到有效控制指令；如果所述语音模块没有接收到所述有效控制指令，则控制所述语音模块退出所述识音模式，进入所述节能模式；并且/或者如果所述语音模块接收到所述有效控制指令，则使所述衣物处理设备按照所述有效控制指令运行；其中，所述有效控制指令至少包括开始洗涤指令、停止洗涤指令、开机指令、关机指令、待机指令、休眠指令。

在上述控制方法的优选技术方案中，所述衣物处理设备还包括人体检测模块；在“通过所述图像采集模块获取用户的图像”之前，所述控制方法还包括：通过所述人体检测模块检测是否有用户进入预设范围内；如果有用户进入所述预设范围内，则启动所述图像采集模块。

在上述控制方法的优选技术方案中，所述控制方法还包括：如果用户手中没有衣物，则关闭所述图像采集模块。

在本发明的控制方法的优选技术方案中，通过图像采集模块获取用户的图像；根据图像，判断用户手中是否有衣物；在判定用户手中有衣物的情形下，根据图像确定用户的属性信息；根据属性信息确定第一预设重量；判断洗涤筒内衣物的已有重量是否达到第一预设重量；根据判断结果，选择性地启动语音模块进行语音提醒或者启动称重模块进行衣物称重。

相对于现有技术中需要唤醒关键词等启动指令，才能够启动语音模块的技术方案，本发明根据用户的图像判断用户手中是否有衣物，从而能够准确地判定用户的目的；在判定用户手中有衣物的情形下，说明用户有向洗涤筒内添加衣物的打算，则判断洗涤筒内衣物的已有重量是否达到第一预设重量，根据判断结果，选择性地启动语音模块进行语音提醒或者启动称重模块进行衣物称重，在此过程中，无需用户进行任何操作就能够启动语音模块，实现了无感启动语音模块的目的，提升用户体验。而且，第一预设重量是基于用户的属性信息来确定，使得第一预设重量更符合用户的使用需求和洗涤习惯，能够更准确地判断是否启动语音模块。

此外，还能够无感启动称重模块，获取洗涤筒内的衣物的重量，将该重量作为下一次判断是否启动语音模块的衣物的重量，能够更好地实现无感启动语音模块的目的。

进一步地，如果该用户未使用过洗衣机，说明该用户是一个新用户，洗衣机没有存储关于该用户的任何信息，则根据用户年龄确定第一预设重量，满足了不同年龄的用户对衣物洗涤重量的需求，并且创建该用户的ID账号，以便存储该用户本次及以后的洗涤数据，为用户下一次洗涤衣物提供数据参考。如果该用户使用过洗衣机，说明该用户是一个老用户，洗衣机存储有关于该用户的历史洗护数据，则根据用户的年龄和历史洗护数据确定第一预设重量，不仅考虑了不同年龄的用户对衣物洗涤重量的需求，而且还结合了历史洗护数据，即考虑了用户的洗涤习惯，使得确定地第一预设重量能够更好地契合用户的需求。通过上述方法，满足了不同身份用户的需求，进一步提高了用户体验。

进一步地，如果已有重量达到第一预设重量，说明洗涤筒内的已有衣物较多，可以进行洗涤了，再添加衣物的话，有可能会超重，进而影响洗涤效果，此时，则启动语音模块进行洗涤提醒，以免用户继续添加衣物，实现了无感启动语音模块的目的。

进一步地，如果已有重量未达到第一预设重量，说明洗涤筒内的已有衣物较少，可以继续添加衣物，则在第一预设时间之后，即用户将手中的衣物放入洗涤筒内之后，启动称重模块进行衣物称重；获取洗涤筒内衣物的当前重量，并保存当前重量；根据当前重量，选择性地启动语音模块进行语音提醒，从而更好地实现无感启动语音模块的目的。

进一步地，如果当前重量达到第二预设重量，说明洗涤筒内的当前衣物非常多，已经超重，有可能会影响洗涤效果，此时，则启动语音模块进行超重提醒，以提醒用户将部分衣物取出，更好地实现了无感启动语音模块的目的。

进一步地，在“控制语音模块进入发音模式”之后，或者在“获取洗涤筒内衣物的当前重量”之后，控制语音模块进入识音模式，用户就能够通过语音模块与洗衣机进行语音交互，进一步提高了用户体验。

附图说明

下面参照附图并结合洗衣机来描述本发明的控制方法，附图中：

图1是本发明的控制方法的流程图一；

图2是本发明的确定第一预设重量的控制方法的流程图；

图3是本发明的选择性地启动语音模块或者启动称重模块的控制方法的流程图；

图4是本发明的选择性地启动语音模块的控制方法的流程图；

图5是本发明的控制方法的流程图二；

图6是本发明的控制方法的流程图三；

图7是本发明的判断用户手中是否有衣物的控制方法的流程图一；

图8是本发明的调用深度学习模型对图像进行分析的控制方法的流程图；

图9是本发明的判断用户手中是否有衣物的控制方法的流程图二；

图10是本发明的控制方法的逻辑图。

具体实施方式

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。例如，尽管本申请是结合洗衣机来描述的，但是，本发明的技术方案并不局限于此，该控制方法显然也可以应用于干衣机、护理机、洗干一体机等其他衣物处理设备，这种改变并不偏离本发明的原理和范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

基于背景技术中提出的技术问题，本发明提供了一种用于洗衣机的控制方法，旨在根据用户的图像判断用户手中是否有衣物，从而能够准确地判定用户的目的；在判定用户手中有衣物的情形下，说明用户有向洗涤筒内添加衣物的打算，则判断洗涤筒内衣物的已有重量是否达到第一预设重量，根据判断结果，选择性地启动语音模块进行语音提醒或者启动称重模块进行衣物称重，在此过程中，无需用户进行任何操作就能够启动语音模块，实现了无感启动语音模块的目的，提升用户体验。而且，第一预设重量是基于用户的属性信息来确定，使得第一预设重量更符合用户的使用需求和洗涤习惯，能够更准确地判断是否启动语音模块。

此外，还能够无感启动称重模块，获取洗涤筒内的衣物的重量，将该重量作为下一次判断是否启动语音模块的衣物的重量，能够更好地实现无感启动语音模块的目的。

首先，对本发明的洗衣机进行描述。

本发明的洗衣机包括箱体、设置在箱体内的洗涤筒和称重模块、以及设置在箱体上的图像采集模块、语音模块、人体检测模块和控制模块。其中，洗涤筒包括设置在箱体内的外筒和可转动地设置在外筒内的内筒，外筒用于盛放洗涤水，内筒用于盛放衣物。

其中，图像采集模块、语音模块、称重模块、人体检测模块均和控制模块连接，图像采集模块用于采集用户的图像；语音模块用于发送语音提示以及与用户进行人机交互；称重模块用于内筒内衣物的重量；人体检测模块用于检测洗衣机的预设范围内是否有用户；控制模块用于根据人体检测模块的检测结果控制图像采集模块拍摄用户的图像、以及控制预设模型对用户的图像进行分析，根据分析结果来判断用户的手中是否有衣物，并根据判断结果，选择性地启动语音模块进行语音提醒或者启动称重模块进行衣物称重。

优选地，图像采集模块可以是但不限于摄像头、照相机等。

优选地，语音模块可以是但不限于SDK模块，NV020S模块、YQ5969模块、NRK10B等模块。

优选地，称重模块可以是但不限于称重传感器、称重计量器等。

优选地，人体检测模块是红外传感器，采用红外传感器能够准确地检测用户的位置信息。当然，人体检测模块还可以是雷达传感器或激光传感器。无论采取何种传感器检测用户的位置信息，任何一种传感器所对应的具体检测方法不应对本发明构成限制。

接下来参见图1和图2，对本发明的控制方法进行描述。其中，图1是本发明的控制方法的流程图一；图2是本发明的确定第一预设重量的控制方法的流程图。

如图1所示，本发明的控制方法包括以下步骤：

S100、通过图像采集模块获取用户的图像；

S200、根据图像，判断用户手中是否有衣物；

S300、在判定用户手中有衣物的情形下，根据图像确定用户的属性信息；

S400、根据属性信息确定第一预设重量；

S500、判断衣物处理筒内衣物的已有重量是否达到第一预设重量；

S600、根据判断结果，选择性地启动语音模块进行语音提醒或者启动称重模块进行衣物称重。

步骤S100中，洗衣机通过摄像头、照相机等图像采集模块拍摄用户的图像。

进一步地，在判定用户手中没有衣物的情形下，执行步骤S700；

S700、关闭图像采集模块。

在判定用户手中没有衣物的情形下，说明用户不准备洗衣，可能只是经过洗衣机，此时，则关闭图像获取模块，节约电能。

在判定用户手中有衣物的情形下，说明用户有向洗涤筒内添加衣物的打算，则执行步骤S300，根据图像确定用户的属性信息，其中，用户的属性信息包括用户的年龄以及身份。

如图2所示，洗衣机上预先存储有预设模型和数据库，预设模型包括分类模型和目标检测模型；步骤S300中，“根据图像确定用户的属性信息”的步骤具体包括：

S311、调用预设模型对图像进行分析；

S312、根据分析结果，确定年龄和身份。

实施例一：识别用户的年龄

步骤S311和步骤S312中，调用分类模型对用户的图像进行识别，识别出用户的年龄，并将识别到的年龄存储至与该用户相对于的ID账户，当该用户再次洗涤衣物时，可以直接调取该用户的年龄。其中，分类模型可以采用SENet算法、Keras算法、VGG算法和AtoC算法等其他算法识别用户的年龄，无论分类模型采用何种算法，任何一种算法对应的识别用户的年龄的具体方法都不应对本发明构成任何的限制。

优选地，用户的年龄分为多个阶段，例如，婴幼儿阶段、少年阶段、青少年阶段、青年阶段、中年阶段和老年阶段。当然，年龄阶段的划分不限于上述列举的划分方式，本领域技术人员可以在实际应用中灵活地调整和设定，例如将年龄阶段划分为未成年阶段、成年阶段和老年阶段，本领域技术人员可以根据启动语音模块的需求灵活地调整和设置年龄阶段的划分方式。

进一步地，婴幼儿阶段的年龄区间为0～6岁；少年阶段的年龄区间为6～12岁；青少年阶段的年龄区间为12～18岁；青年阶段的年龄区间为18～40岁；中年阶段的年龄区间为40～65岁；老年阶段的年龄区间为65岁以上。

实施例二：识别用户的身份

步骤S311和步骤S312中，调用目标检测模型对用户的图像进行识别，以识别出用户的图像中的用户以及该用户所在该图像中的位置，并根据位置将用户的图像的背景去除，以得到主体图像。进一步地，提取主体图像的第一向量矩阵，从数据库提取每个历史用户图像的第二向量矩阵，计算第一向量矩阵与每个第二向量矩阵之间的相似度，其中，相似度采用余弦距离表示，也可以采用欧拉距离表示，例如，第一向量矩阵与3个第二向量矩阵之间的余弦距离分别为0.95、0.6、0.3；或者，第一向量矩阵与3个第二向量矩阵之间的余弦距离分别为0.7、0.4、0.1。

其中，第一向量矩阵和第二向量矩阵均是n维向量，例如256维向量、512维向量等，本领域技术人员在实际应用中可以根据计算要求灵活地调整和设置第一向量矩阵和第二向量矩阵的维数。

进一步地，判断相似度是否大于预设相似度，如果相似度大于预设相似度，例如预设余弦距离是0.9，将计算得到的余弦距离0.95、0.6、0.3分别与0.9进行比较，其中，0.95大于0.8，大于预设余弦距离，说明该用户与3个历史用户中的其中一个的相似度极高，因此，可以判定该用户衣物是老用户。或者，如果相似度小于或等于预设相似度，将计算得到的余弦距离0.7、0.4、0.1分别与0.9进行比较，均小于0.9，小于预设余弦距离，说明该用户与3个历史用户的相似度较低，该用户和与其对比的3个历史用户均不是同一个用户，因此，可以判定该用户衣物是新用户。

优选地，目标检测模型可以采用ResNet50算法并结合损失函数triplet loss对用户的图像进行识别，以识别出用户的身份。当然，目标检测模型也可以采用FasterR-CNN算法、SPPNet算法、SSD算法和YOLO算法等其他算法对用户的图像进行识别，以识别出用户的身份，无论目标检测模型采用何种算法，任何一种算法对应的识别用户的身份的具体方法都不应对本发明构成任何的限制。

需要说明的是，上述列举的余弦距离和预设余弦距离只是示例性地，不是限制性地，本领域技术人员在实际应用中可以根据实际的衣物图片计算余弦距离，以及根据实际的精度要求灵活地调整预设余弦距离。

继续参阅图2，步骤S400中，“根据属性信息确定第一预设重量”的步骤具体包括：

S411、根据身份，判断该用户是否使用过洗衣机；若否，则执行步骤S412；若是，则执行步骤S413；

S412、根据年龄确定第一预设重量，并创建该用户的ID账号；

S413、根据该用户的ID账号获取该用户的历史洗护数据；

S414、根据年龄和历史洗护数据确定第一预设重量。

步骤S411中，如果步骤S312中判定用户是新用户，则用户未使用过该洗衣机；如果步骤S312中判定用户是老用户，则用户使用过该洗衣机。

步骤S412中，如果该用户未使用过洗衣机，说明该用户是一个新用户，洗衣机没有存储关于该用户的任何信息，则根据用户年龄确定第一预设重量，满足了不同年龄的用户对衣物洗涤重量的需求，并且创建该用户的ID账号，以便存储该用户本次及以后的洗涤数据，为用户下一次洗涤衣物提供数据参考。

进一步地，根据用户的年龄确定用户的年龄所处的阶段，进而根据用户的年龄所处的阶段确定第一预设重量。其中，婴幼儿阶段对应的第一预设重量为3kg，青年阶段对应的第一预设重量为3.5kg，中年阶段对应的第一预设重量为4kg，老年阶段对应的第一预设重量为4.5kg，少年阶段和青少年阶段对应的第一预设重量为5kg。比较可知，婴幼儿阶段对应的第一预设重量小于青年阶段对应的第一预设重量、青年阶段对应的第一预设重量小于中年阶段对应的第一预设重量、中年阶段对应的第一预设重量小于老年阶段对应的第一预设重量、老年阶段对应的第一预设重量小于少年阶段和青少年阶段对应的第一预设重量。当然，不同年龄阶段对应的第一预设重量及其之间的关系不限于上述列举的关系，可以根据用户的实际使用需求等灵活地调整和设置。

例如，检测到的用户的年龄为28岁，处于青年阶段，则对应的第一预设重量为3.5kg。

步骤S413和步骤S414中，如果该用户使用过洗衣机，说明该用户是一个老用户，已经创建过该用户的ID账号，且洗衣机存储有关于该用户的历史洗护数据，则从根据该用户的ID账号获取该用户的历史洗护数据，并根据用户的年龄和历史洗护数据确定第一预设重量，不仅考虑了不同年龄的用户对衣物洗涤重量的需求，而且还结合了历史洗护数据，即考虑了用户的洗涤习惯，使得确定地第一预设重量能够更好地契合用户的需求。

其中，历史洗护数据包括历史洗涤程序、历史预设重量、历史水位、历史水温、历史洗涤次数等其他洗护数据。

进一步地，根据用户的年龄确定用户的年龄所处的阶段，进而根据用户的年龄所处的阶段确定年龄对应的第一预设重量；根据该用户的ID账号获取该用户设定的历史第一预设重量，将获取到的两个第一预设重量进行比较，确定最大值，将最大值确定为最终第一预设重量，满足了用户更多地洗涤衣物的需求。

例如，检测到的用户的年龄为42岁，处于中年阶段，则对应的第一预设重量为4kg；获取到的历史预设重量为4.2kg，将4kg和4.2kg进行比较，4.2kg＞4kg，将4.2kg确定为第一预设重量。

需要说明的是，上述过程中，步骤S300和步骤S700没有先后顺序，是并列的，仅仅和用户手中是否有衣物的判断结果相关，根据不同的判断结果执行对应的步骤即可。步骤S412和步骤S413没有先后顺序，是并列的，仅仅和用户是否使用过洗衣机的判断结果相关，根据不同的判断结果执行对应的步骤即可。

下面参照图3和图4，对本发明的选择性地启动语音模块或者启动称重模块的控制方法进行描述。其中，图3是本发明的选择性地启动语音模块或者启动称重模块的控制方法的流程图；图4是本发明的选择性地启动语音模块的控制方法的流程图。

如图3所示，步骤S600中，“根据判断结果，选择性地启动语音模块进行语音提醒或者启动称重模块进行衣物称重”的步骤具体包括：

如果已有重量达到第一预设重量，则执行步骤S611；

如果已有重量未达到第一预设重量，则执行步骤S612；

S611、启动语音模块进行洗涤提醒；

S612、在第一预设时间之后，启动称重模块进行衣物称重；

S613、获取衣物处理筒内衣物的当前重量，并保存当前重量；

S614、判断当前重量是否达到第二预设重量，其中，第二预设重量大于第一预设重量；

S615、根据判断结果，选择性地启动语音模块进行语音提醒。

步骤S611中，如果已有重量达到第一预设重量，例如，第一预设重量为3.5kg，检测到的已有重量为3.6kg，略大于第一预设重量，说明洗涤筒内的已有衣物较多，可以进行洗涤了，再添加衣物的话，有可能会超重，进而影响洗涤效果，此时，则启动语音模块进行洗涤提醒，以免用户继续添加衣物，实现了无感启动语音模块的目的。

优选地，语音模块具有发音模式和识音模式，在语音模块进入发音模式时，可以通过语音模块发出提醒，本领域技术人员可以根据具体的应用场景灵活设置语音提醒的内容。在语音模块进入识音模式时，可以通过语音模块收集环境声音，如收集用户发出的各种指令，如开始洗涤指令、停止洗涤指令、开机指令、关机指令、待机指令、休眠指令等。

进一步地，“启动语音模块”的步骤具体包括：控制语音模块进入发音模式，进一步控制语音模块发出“洗涤衣物”的提醒，能够及时提醒用户开始洗涤衣物，以免用户继续添加衣物，确保了洗涤效果。当然，语音模块也可以通过不同的铃音等其他方式来发送不同的提示信息，本领域技术人员可以灵活选择具体的提醒方式。

步骤S612中，在第一预设时间之后，例如20s、30s或40s之后，启动称重模块进行衣物称重，使得用户有足够的时间将手中的衣物放入内筒内，使得称重模块启动之后称量的是添加衣物后的重量。

步骤S613中，获取衣物处理筒内衣物的当前重量，并保存当前重量，能够为步骤S614中判断是否启动语音模块提供准确的数据，从而更准确地实现无感启动语音模块的目的。

如图4所示，步骤S615中，“根据判断结果，选择性地启动语音模块进行语音提醒”的步骤具体包括：

如果当前重量达到第二预设重量，则执行步骤S621；

如果当前重量未达到第二预设重量，则执行步骤S622；

S621、启动语音模块进行超重提醒；

S622、不启动语音模块。

步骤S621中，如果当前重量达到第二预设重量，例如，第一预设重量为3.5kg，则第二预设重量为4kg，检测到的当前重量为4.3kg，大于第二预设重量，说明洗涤筒内的当前衣物非常多，已经超重，有可能会影响洗涤效果，此时，则启动语音模块进行超重提醒，以提醒用户将部分衣物取出，更好地实现了无感启动语音模块的目的。

进一步地，“启动语音模块”的步骤具体包括：控制语音模块进入发音模式，进一步控制语音模块发出“衣物超重”的提醒，以提醒用户将部分衣物取出。当然，语音模块也可以通过不同的铃音等其他方式来发送不同的提示信息，本领域技术人员可以灵活选择具体的提醒方式。

步骤S622中，如果当前重量未达到第二预设重量，例如，第一预设重量为3.5kg，则第二预设重量为4kg，检测到的当前重量为3.6kg，虽然大于第一预设重量，但是小于第二预设重量，当前衣物的重量只是较多，不会影响洗涤效果，无需启动语音模型进行提醒。该当前重量可作为下一次检测到用户手中有衣物时、判断衣物处理筒内衣物的已有重量是否达到第一预设重量的重量，然后再根据判断结果进一步确定是否启动语音模块，从而更好地实现语音模块的无感启动。

或者，检测到的当前重量为3.3kg，小于第二预设重量，且小于第一预设重量，说明当前衣物的重量较少，更加不会影响洗涤效果，无需启动语音模型进行提醒。

需要说明的是，上述过程中，步骤S611和步骤S612没有先后顺序，是并列的，仅仅和已有重量是否达到第一预设重量的判断结果相关，根据不同的判断结果执行对应的步骤即可。步骤S621和步骤S622没有先后顺序，是并列的，仅仅和当前重量是否达到第二预设重量的判断结果相关，根据不同的判断结果执行对应的步骤即可。

下面参照图5，对本发明的控制方法进一步描述。其中，图5是本发明的控制方法的流程图二。

语音模块还具有节能模式；如图5所示，控制方法还包括：

S811、在“控制语音模块进入发音模式”之后，或者在判定当前重量未达到第二预设重量的情形下，控制语音模块进入识音模式；

S812、在语音模块进入识音模式的第二预设时间内，判断语音模块是否接收到有效控制指令；若否，则执行步骤S813；若是，则执行步骤S814；

S813、控制语音模块退出识音模式，进入节能模式；

S814、使洗衣机按照有效控制指令运行；

其中，有效控制指令至少包括开始洗涤指令、停止洗涤指令、开机指令、关机指令、待机指令、休眠指令。需要说明的是，上述列出的有效指令的种类仅仅只是指令的具体类型，并不限制语音模块所能够接收到的指令的具体内容，只要语音模块接收到的有效指令能够控制洗衣机开始洗涤、停止洗涤、开机、关机、待机、休眠即可。

步骤S811中，在“控制语音模块进入发音模式”之后，进行了洗涤提醒或者超重提醒，然后控制语音模块进入识音模式，用户可以通过语音的方式向洗衣机下达指令，如开始洗涤指令，或者停止洗涤指令等。

或者，在判定当前重量未达到第二预设重量的情形下，控制语音模块进入识音模式，用户可以通过语音的方式向洗衣机下达指令，如开始洗涤指令。

步骤S813中，如果语音模块没有接收到有效控制指令，例如，第二预设时间为5min，在预约模块进入识音模式5min内都没有接收到任何有效控制指令，说明用户此时并不打算进行衣物洗涤、或者用户有听力障碍没有接收到语音提示信息、或者用户忘记发送控制指令等，无论是上述何种情形，即便继续处于识音模式，也不太可能收集到有效控制指令，则控制语音模式退出拾音模式，进入节能模式。

其中，节能模式的运行功率远远低于语音模块正常运行时的功率，控制语音模块以低功率运行，即使语音模块处于休眠状态，有效降低电能的消耗。

步骤S814中，如果语音模块有接收到有效控制指令，例如，第二预设时间为5min，在预约模块进入识音模式1min时接收到了有效控制指令，例如开始洗涤指令，则控制洗衣机开始执行洗涤程序即可。

需要说明的是，步骤S813和步骤S814没有先后顺序，是并列的，仅仅和在第二预设时间内是否接收到有效控制指令的判断结果相关，根据不同的判断结果执行对应的步骤即可。

下面参照图6，对本发明的控制方法进一步描述。其中，图6是本发明的控制方法的流程图三。

如图6所示，在步骤S100之前，控制方法还包括：

S010、通过人体检测模块检测是否有用户进入预设范围内；若是，则执行步骤S020；若否，则执行步骤S030；

S020、启动图像采集模块；

S030、不启动图像采集模块。

步骤S010中，可以通过人体检测模块实时检测是否有用户进入预设范围内；也可以通过人体检测模块按照预设时间间隔检测是否有用户进入预设范围内。

其中，预设时间间隔可以是1min、2min或3min等，上述预设时间间隔只是示例性地，不是限制性地，本领域技术人员在实际应用中可以根据用户进入洗衣机放置位置的频率等灵活地调整和设置预设时间间隔，无论如何调整和设置预设时间间隔，只要能够准确地检测是否有用户进入预设范围内即可。

其中，预设范围可以是检测模块的检测范围，例如1.2m、1.5m或2.0m；预设范围也可以是本领域技术人员根据实验或经验设定的范围，例如1.0m、1.3m或1.6m，本领域技术人员可以灵活地调整和设置预设范围。

如果有用户进入预设范围内，该用户有可能是要洗涤衣物，手中拿着待洗涤的衣物，当然，该用户也有可能是经过洗衣机，为了判断用户的目的，则启动启动图像采集模块，使得图像采集模块能够获取用户的图像，并根据用户的图像来判断用户手中是否有衣物，从而确定用户的目的。

如果没有用户进入预设范围内，说明没有用户要洗涤衣物，无需根据用户的图像来确定洗护程序，则不启动图像采集模块，并继续检测是否有用户进入预设范围内，直至检测到有用户进入预设范围内，此时只有人体检测模块处于运行状态，进一步降低能耗。

需要说明的是，上述过程中，步骤S020和步骤S030没有先后顺序，是并列的，仅仅和是否有用户进入预设范围内的判断结果相关，根据不同的判断结果执行对应的步骤即可。

下面参照图7至图9，对本发明的判断用户手中是否有衣物的控制方法进行描述。其中，图7是本发明的判断用户手中是否有衣物的控制方法的流程图一；图8是本发明的调用深度学习模型对图像进行分析的控制方法的流程图；图9是本发明的判断用户手中是否有衣物的控制方法的流程图二。

如图7所示，洗衣机上预先存储深度学习模型；步骤S200中，“根据图像，判断用户手中是否有衣物”的步骤具体包括：

S210、调用深度学习模型对图像进行分析；

S220、根据分析结果，判断用户手中是否有衣物。

其中，深度学习模型可以采用shuffleNetV2算法以及FCOS算法对图像进行分析，以判断用户手中是否有衣物。当然，深度学习模型还可以采用CNN算法、ResNet18算法、ResNet101算法、DeeplabV3+算法、ResNeXt算法和HRNet算法等其他算法对图像进行分析，以判断用户手中是否有衣物，无论深度学习模型采用何种算法，任何一种算法对应的判断用户手中是否有衣物的具体方法都不应对本发明构成任何的限制。

如图8所示，步骤S210中，“调用深度学习模型对图像进行分析”的步骤具体包括：

S211、按照预设方法从图像上截取多个子图像；

S212、将全部子图像输入深度学习模型；

S213、深度学习模型根据全部子图像计算并得到图像的特征值。

其中，预设方法可以是设置不同的滑动框，将每个滑动框中的图像截取出来，将截取出来的图像作为子图像；或者，预设方法还可以是根据用户的图像的大小，将用户的图像分成N份，例如，5份、10份、15份或20份，其中，N为正整数，分别截取每一份图像，将截取出来的图像作为子图像。当然，预设方法不限于上述列举的方法，无论采取何种方法，只要能够从图像上截取多个子图像即可。

如图9所示，步骤S220中，“根据分析结果，判断用户手中是否有衣物”的步骤具体包括：

S221、判断特征值是否大于预设值；若是，则执行步骤S222；若否，则执行步骤S223；

S222、判定用户手中有衣物；

S223、判定用户手中没有衣物。

步骤S222中，如果特征值大于预设值，例如预设值是0.5，步骤S213中计算得到的特征值是0.95，大于预设值，说明用户的手中有衣物，则判定用户手中有衣物。

步骤S223中，如果特征值小于或等于预设值，例如预设值是0.5，步骤S213中计算得到的特征值是0.05，小于预设值，说明用户的手中没有衣物，则判定用户手中没有衣物。

需要说明的是，上述列举的预设值只是示例性地，不是限制性地，本领域技术人员可以根据判断用户手中是否有衣物的准确性灵活地调整和设置预设值，例如，预设值还可以是0.7、0.8、0.9或1，无论如何设置预设值，只要能够准确地判断用户手中是否有衣物即可。

还需要说明的是，上述过程中，步骤S222和步骤S223没有先后顺序，是并列的，仅仅和特征值是否大于预设值的判断结果相关，根据不同的判断结果执行对应的步骤即可。

此外，在上述过程中，分别采用分类模型、目标检测模型和深度学习模型来对图像进行分析，以分别确定用户的年龄、身份以及手中是否有衣物。在实际应用中，也可以只采用一个或两个模型来对图像进行分析，以分别确定用户的年龄、身份以及手中是否有衣物，本领域技术人员可以根据实际的使用需求灵活地调整和设置。

下面参照图10，对本发明的一种可能的控制流程进行介绍。其中，图10是本发明的控制方法的逻辑图。图10中以人体检测模块是红外传感器，图像采集模块是照相机为例，进一步描述本发明的控制方法。

如图10所示，本发明的控制方法的一种可能的完整流程是：

S901、开启红外传感器；

S902、红外传感器检测是否有用户进入预设范围内；若是，则执行步骤S903；若否，则继续执行步骤S902，直至红外传感器检测到有用户进入预设范围内；

S903、启动照相机，并通过照相机获取用户的图像；

S904、调用深度学习模型对图像进行分析；

S905、根据分析结果，判断用户手中是否有衣物；若否，则执行步骤S906，并返回步骤S902，至红外传感器再次检测到有用户进入预设范围内且用户手中有衣物；若是，则执行步骤S907；

S906、关闭照相机；

S907、调用预设模型对图像进行分析；其中，预设模型包括分类模型和目标检测模型；

S908、根据分析结果，确定年龄和身份；

S909、根据身份，判断该用户是否使用过洗衣机；若否，则执行步骤S910；若是，则执行步骤S911；

S910、根据年龄确定第一预设重量m₀₁；

S911、根据年龄和用户的历史洗护数据确定第一预设重量m₀₁；

在步骤S910或步骤S911之后，执行步骤S912；

S912、判断衣物处理筒内衣物的已有重量m₁是否达到m₀₁；若是，则执行步骤S913；若否，则执行步骤S914；

S913、控制语音模块进入发音模式，进行洗涤提醒；

S914、在1min之后，启动称重模块进行衣物称重，获取衣物处理筒内衣物的当前重量m₂，并保存m₂；

S915、判断m₂是否达到第二预设重量m₀₂；若是，则执行步骤S916；若否，则执行步骤S917；其中，m₀₂＞m₀₁；

S916、控制语音模块进入发音模式，进行超重提醒；

在步骤S913、步骤S916之后，执行步骤S917；

S917、控制语音模块进入识音模式；

S918、在语音模块进入识音模式的5min内，判断语音模块是否接收到有效控制指令；若否，则执行步骤S919；若是，则执行步骤S920；

S919、控制语音模块退出识音模式，进入节能模式；

S920、使洗衣机按照有效控制指令运行。

应该指出的是，上述实施例只是本发明的一种较佳的实施方式中，仅用来阐述本发明方法的原理，并非旨在限制本发明的保护范围，在实际应用中，本领域技术人员可以根据需要而将上述功能分配由不同的步骤来完成，即将本发明实施例中的步骤再分解或者组合。例如，上述实施例的步骤可以合并为一个步骤，也可以进一步拆分成多个子步骤，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的步骤的名称，其仅仅是为了区分各个步骤，不视为对本发明的限制。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于衣物处理设备的控制方法，其特征在于，所述衣物处理设备包括衣物处理筒、图像采集模块、语音模块和称重模块；

所述控制方法包括下列步骤：

通过所述图像采集模块获取用户的图像；

根据所述图像，判断用户手中是否有衣物；

在判定用户手中有衣物的情形下，根据所述图像确定用户的属性信息；

根据所述属性信息确定第一预设重量；

判断所述衣物处理筒内衣物的已有重量是否达到所述第一预设重量；

根据判断结果，选择性地启动所述语音模块进行语音提醒或者启动所述称重模块进行衣物称重。

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述属性信息包括用户的年龄以及身份；

“根据所述图像确定用户的属性信息”的步骤具体包括：

调用预设模型对所述图像进行分析；

根据分析结果，确定所述年龄和所述身份；

“根据所述属性信息确定第一预设重量”的步骤具体包括：

根据所述身份，判断该用户是否使用过所述衣物处理设备；

如果该用户未使用过所述衣物处理设备，则根据所述年龄确定所述第一预设重量，并创建该用户的ID账号；并且/或者

如果该用户使用过所述衣物处理设备，则根据该用户的ID账号获取该用户的历史洗护数据；

根据所述年龄和所述历史洗护数据确定所述第一预设重量。

3.根据权利要求1或2所述的控制方法，其特征在于，“根据判断结果，选择性地启动所述语音模块进行语音提醒或者启动所述称重模块进行衣物称重”的步骤具体包括：

如果所述已有重量达到所述第一预设重量，则启动所述语音模块进行洗涤提醒。

4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，“根据判断结果，选择性地启动所述语音模块进行语音提醒或者启动所述称重模块进行衣物称重”的步骤还包括：

如果所述已有重量未达到所述第一预设重量，则在第一预设时间之后，启动所述称重模块进行衣物称重；

获取所述衣物处理筒内衣物的当前重量，并保存所述当前重量；

判断所述当前重量是否达到第二预设重量，其中，所述第二预设重量大于所述第一预设重量；

根据判断结果，选择性地启动所述语音模块进行语音提醒。

5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，“根据判断结果，选择性地启动所述语音模块进行语音提醒”的步骤具体包括：

如果所述当前重量达到所述第二预设重量，则启动所述语音模块进行超重提醒。

6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，所述语音模块具有发音模式和识音模式；

“启动所述语音模块”的步骤具体包括：

控制所述语音模块进入所述发音模式。

7.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，在“控制所述语音模块进入所述发音模式”之后，或者在判定所述当前重量未达到所述第二预设重量的情形下，所述控制方法还包括：

控制所述语音模块进入所述识音模式。

8.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，所述语音模块还具有节能模式；所述控制方法还包括：

在所述语音模块进入所述识音模式的第二预设时间内，判断所述语音模块是否接收到有效控制指令；

如果所述语音模块没有接收到所述有效控制指令，则控制所述语音模块退出所述识音模式，进入所述节能模式；并且/或者

如果所述语音模块接收到所述有效控制指令，则使所述衣物处理设备按照所述有效控制指令运行；

其中，所述有效控制指令至少包括开始洗涤指令、停止洗涤指令、开机指令、关机指令、待机指令、休眠指令。

9.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述衣物处理设备还包括人体检测模块；

在“通过所述图像采集模块获取用户的图像”之前，所述控制方法还包括：

通过所述人体检测模块检测是否有用户进入预设范围内；

如果有用户进入所述预设范围内，则启动所述图像采集模块。

10.根据权利要求1或9所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：

如果用户手中没有衣物，则关闭所述图像采集模块。

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