一种洗衣机异常检测处理方法及装置与流程

本发明涉及智能家居领域，具体而言，涉及一种洗衣机异常检测处理方法及装置。

背景技术：

随着科学技术的进步和人工智能的发展，智能算法也越来越多的应用到日常生活中，特别是对于家电而言，其智能化发展是至关重要的，而智能化的最关键问题，就在于智能解决用户的迫切需求。

相关技术中提出一种洗衣机异物检测方法，包括如下步骤：启动洗衣机洗涤控制开关，检测洗衣机的机桶晃动时的声音；若声音超过设定阈值，启动红外探测器检测洗衣机机桶内是否存在异物，如果有，红外探测器探测所述异物是否为生物体，如果是生物体，启动洗衣机机桶内的摄像头拍摄异物图像；所述图像通过网络传输给智能终端，用户通过智能终端查看，如果确认异物为生物体，发送指令给洗衣机洗涤控制开关和排水开关；洗衣机洗涤控制开关关闭、排水开关启动。可以在洗涤的时候及时发现洗衣机机筒内除衣物以外的异物，提高洗衣机的安全性。但是通过红外探测器且需要用户通过图像确定是否存在生物体，仅可以检测洗衣机内的生物体，对于非生物体无法检测，且需要人为确定，不够智能，用户体验不佳。

针对相关技术中通过红外探测器检测洗涤过程中的异物，需要人为确定，导致用户体验不佳的问题，尚未提出解决方案。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种洗衣机异常检测处理方法及装置，以至少解决相关技术中通过红外探测器检测洗涤过程中的异物，需要人为确定，导致用户体验不佳的问题。

根据本发明的一个实施例，提供一种洗衣机异常检测处理方法，包括：

获取摄像头采集的洗衣机在洗涤过程中的目标图像；

基于所述目标图像确定所述洗衣机筒内的目标识别结果，其中，所述目标识别结果包括是否存在异常状况；

在所述目标识别结果为存在所述异常状况的情况下，发起告警。

可选地，基于所述目标图像确定所述洗衣机筒内的目标识别结果包括：

将所述目标图像与预先存储的标记为异常状况的多个样本图像进行对比，得到对比结果；

根据所述对比结果确定所述洗衣机筒内的目标识别结果。

可选地，将所述目标图像与预先存储的多个样本图像进行对比，得到所述对比结果包括：

获取所述目标图像的目标特征信息；

分别确定所述目标特征信息与所述多个样本图像的图像特征的相似度，得到包括多个相似度的所述对比结果。

可选地，根据所述对比结果确定所述洗衣机的筒内是否存在异常状况包括：

在所述多个相似度中存在至少一个大于第一预设阈值的目标相似度的情况下，确定所述目标识别结果为存在所述异常状况；

在所述多个相似度均小于所述第一预设阈值的情况下，确定所述目标识别结果为不存在所述异常状况。

可选地，基于所述目标图像确定所述洗衣机筒内的目标识别结果包括：

将所述目标图像输入预先训练好的目标神经网络模型中，得到所述目标神经网络模型输出的所述目标图像对应每个识别结果的概率，其中，所述概率大于第二预设阈值的识别结果确定为所述目标识别结果。

可选地，基于所述目标图像确定所述洗衣机筒内的目标识别结果包括：

基于所述目标图像确定所述目标识别结果为所述洗衣机的筒内是否存在异物和/或掉色情况。

可选地，在所述目标识别结果为存在所述异常状况的情况下，发起告警包括：

若所述目标识别结果为存在异物，发起第一告警信息；

若所述目标识别结果为存在掉色情况，发起第二告警信息；

若所述目标识别结果为存在异物和掉色情况，发起第三告警信息。

根据本发明的另一个实施例，还提供了一种洗衣机异常检测处理装置，包括：

获取模块，用于获取摄像头采集的洗衣机在洗涤过程中的目标图像；

确定模块，用于基于所述目标图像确定所述洗衣机筒内的目标识别结果，其中，所述目标识别结果包括是否存在异常状况；

告警模块，用于在所述目标识别结果为存在所述异常状况的情况下，发起告警。

可选地，所述确定模块包括：

对比子模块，用于将所述目标图像与预先存储的标记为异常状况的多个样本图像进行对比，得到对比结果；

第一确定子模块，用于根据所述对比结果确定所述洗衣机筒内的目标识别结果。

可选地，所述对比子模块包括：

获取单元，用于获取所述目标图像的目标特征信息；

第一确定单元，用于分别确定所述目标特征信息与所述多个样本图像的图像特征的相似度，得到包括多个相似度的所述对比结果。

可选地，所述第一确定子模块包括：

第二确定单元，用于在所述多个相似度中存在至少一个大于第一预设阈值的目标相似度的情况下，确定所述目标识别结果为存在所述异常状况；

第三确定单元，用于在所述多个相似度均小于所述第一预设阈值的情况下，确定所述目标识别结果为不存在所述异常状况。

可选地，所述确定模块包括：

输入子模块，用于将所述目标图像输入预先训练好的目标神经网络模型中，得到所述目标神经网络模型输出的所述目标图像对应每个识别结果的概率，其中，所述概率大于第二预设阈值的识别结果确定为所述目标识别结果。

可选地，所述确定模块包括：

第二确定子模块，用于基于所述目标图像确定所述目标识别结果为所述洗衣机的筒内是否存在异物和/或掉色情况。

可选地，所述告警模块包括：

第一告警子模块，用于若所述目标识别结果为存在异物，发起第一告警信息；

第二告警子模块，用于若所述目标识别结果为存在掉色情况，发起第二告警信息；

第三告警子模块，用于若所述目标识别结果为存在异物和掉色情况，发起第三告警信息。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读的存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

通过本发明，获取摄像头采集的洗衣机在洗涤过程中的目标图像；基于所述目标图像确定所述洗衣机筒内的目标识别结果，其中，所述目标识别结果包括是否存在异常状况；在所述目标识别结果为存在所述异常状况的情况下，发起告警，可以解决相关技术中通过红外探测器检测洗涤过程中的异物，需要人为确定，导致用户体验不佳的问题，直接通过洗涤过程中采集的图像确定洗衣机桶内是否存在异常状况，若存在异常状况，通过告警的方式提示用户，无需人为参与便可检测洗衣机桶内异常状况，提高了用户体验。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例的洗衣机异常检测处理方法的移动终端的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的洗衣机异常检测处理方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的洗衣机异常检测处理装置的框图；

图4是根据本发明优选实施例的洗衣机异常检测处理装置的框图一；

图5是根据本发明优选实施例的洗衣机异常检测处理装置的框图二；

图6是根据本发明优选实施例的洗衣机异常检测处理装置的框图三。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

实施例1

本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的洗衣机异常检测处理方法的移动终端的硬件结构框图，如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的洗衣机异常检测处理方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(networkinterfacecontroller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(radiofrequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

基于上述的移动终端或网络架构，在本实施例中提供了一种洗衣机异常检测处理方法，图2是根据本发明实施例的洗衣机异常检测处理方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤s202，获取摄像头采集的洗衣机在洗涤过程中的目标图像；

本发明实施例中，摄像头设置在洗衣机内部，可以采集洗衣机桶内洗涤过程的图像和/或视频，若采集的是视频，从视频中获取该目标图像。

步骤s204，基于所述目标图像确定所述洗衣机筒内的目标识别结果，其中，所述目标识别结果包括是否存在异常状况；

步骤s206，在所述目标识别结果为存在所述异常状况的情况下，发起告警。

本发明实施例中，上述步骤s206具体可以包括：若所述目标识别结果为存在异物，发起第一告警信息；若所述目标识别结果为存在掉色情况，发起第二告警信息；若所述目标识别结果为存在异物和掉色情况，发起第三告警信息，上述的第一告警信息、第二告警信息以及第三告警信息为不同的告警信息，通过不同的告警方式提示用户不同的异常，从而使得用户听到告警时便知道是什么异常，便于用户快速解决异常。

在一可选的实施例中，上述步骤s204具体可以包括：

将所述目标图像与预先存储的标记为异常状况的多个样本图像进行对比，得到对比结果，具体的，获取所述目标图像的目标特征信息，分别确定所述目标特征信息与所述多个样本图像的图像特征的相似度，得到包括多个相似度的所述对比结果；

根据所述对比结果确定所述洗衣机筒内的目标识别结果，具体的，在所述多个相似度中存在至少一个大于第一预设阈值的目标相似度的情况下，确定所述目标识别结果为存在所述异常状况，在所述多个相似度均小于所述第一预设阈值的情况下，确定所述目标识别结果为不存在所述异常状况。

在另一可选的实施例中，上述步骤s204具体还可以包括：将所述目标图像输入预先训练好的目标神经网络模型中，得到所述目标神经网络模型输出的所述目标图像对应每个识别结果的概率，其中，所述概率大于第二预设阈值的识别结果确定为所述目标识别结果。

本发明实施例中，确定所述洗衣机筒内的目标识别结果具体包括：基于所述目标图像确定所述目标识别结果为所述洗衣机的筒内是否存在异物和/或掉色情况。

本发明实施例中的洗衣机装有摄像头，支持联网，语音识别，绑定用户智能带屏设备等智能功能。当用户开始洗衣服时，摄像头开启，实时监测洗衣机内部的水质情况，这里可以采取固定时间间隔进行拍摄图片，或者实时录像后不定期进行抽帧。海尔智能洗衣机将采集到的图片上传到服务器。服务器，负责接收用户上传上来的图片，并且进行异常检测。服务器上维护有成千上万张异常图片的样本数据，比如水中含有卫生纸的图片，水质变成蓝色的图片等等。当智能洗衣机自动上传上来图片后服务器将这些图片分别与服务器样本库中的图片进行特征值比对，如果用户上传的图片与样本库中某张异常图片相识度达到阈值(比如80％，可以通过设置更改)，海尔服务器将发送警告信息(比如“洗衣机水中含有卫生纸”，“洗衣机中可能包含掉色衣服”)到用户智能洗衣机，并且将这两张图片发送给用户的智能洗衣机屏幕，或者其绑定的手机等带屏智能设备。如果用户上传的图片与样本库中某张异常图片相识度没有达到阈值，海尔服务器不做任何回应。如果洗衣机收到服务器的告警信息，可以发出告警声音，并且停止运行一段时间，具体时间可以由用户进行设置，或者用户选择忽略所有服务器的告警信息。

本发明实施例，通过智能洗衣的方法自动检测到水中还有卫生纸等异物，或者检测到有衣服掉色严重，及时提醒用户，避免造成更严重的洗衣事故。

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根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，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。

实施例2

在本实施例中还提供了一种洗衣机异常检测处理装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图3是根据本发明实施例的洗衣机异常检测处理装置的框图，如图3所示，包括：

获取模块32，用于获取摄像头采集的洗衣机在洗涤过程中的目标图像；

确定模块34，用于基于所述目标图像确定所述洗衣机筒内的目标识别结果，其中，所述目标识别结果包括是否存在异常状况；

告警模块36，用于在所述目标识别结果为存在所述异常状况的情况下，发起告警。

图4是根据本发明优选实施例的洗衣机异常检测处理装置的框图一，如图4所示，所述确定模块34包括：

对比子模块42，用于将所述目标图像与预先存储的标记为异常状况的多个样本图像进行对比，得到对比结果；

第一确定子模块44，用于根据所述对比结果确定所述洗衣机筒内的目标识别结果。

可选地，所述对比子模块42包括：

获取单元，用于获取所述目标图像的目标特征信息；

第一确定单元，用于分别确定所述目标特征信息与所述多个样本图像的图像特征的相似度，得到包括多个相似度的所述对比结果。

可选地，所述第一确定子模块44包括：

第二确定单元，用于在所述多个相似度中存在至少一个大于第一预设阈值的目标相似度的情况下，确定所述目标识别结果为存在所述异常状况；

第三确定单元，用于在所述多个相似度均小于所述第一预设阈值的情况下，确定所述目标识别结果为不存在所述异常状况。

图5是根据本发明优选实施例的洗衣机异常检测处理装置的框图二，如图5所示，所述确定模块34包括：

输入子模块52，用于将所述目标图像输入预先训练好的目标神经网络模型中，得到所述目标神经网络模型输出的所述目标图像对应每个识别结果的概率，其中，所述概率大于第二预设阈值的识别结果确定为所述目标识别结果。

图6是根据本发明优选实施例的洗衣机异常检测处理装置的框图三，如图6所示，所述确定模块34包括：

第二确定子模块62，用于基于所述目标图像确定所述目标识别结果为所述洗衣机的筒内是否存在异物和/或掉色情况。

可选地，所述告警模块36包括：

第一告警子模块，用于若所述目标识别结果为存在异物，发起第一告警信息；

第二告警子模块，用于若所述目标识别结果为存在掉色情况，发起第二告警信息；

第三告警子模块，用于若所述目标识别结果为存在异物和掉色情况，发起第三告警信息。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

实施例3

本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

s1，获取摄像头采集的洗衣机在洗涤过程中的目标图像；

s2，基于所述目标图像确定所述洗衣机筒内的目标识别结果，其中，所述目标识别结果包括是否存在异常状况；

s3，在所述目标识别结果为存在所述异常状况的情况下，发起告警。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(read-onlymemory，简称为rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称为ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

实施例4

本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

s1，获取摄像头采集的洗衣机在洗涤过程中的目标图像；

s2，基于所述目标图像确定所述洗衣机筒内的目标识别结果，其中，所述目标识别结果包括是否存在异常状况；

s3，在所述目标识别结果为存在所述异常状况的情况下，发起告警。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。