用于衣物材质识别的方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及智能设备，例如涉及用于衣物材质识别的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、当前，智能家电已经涉及各个家电类别，电视、冰箱、空调、洗衣机都越来越多的融入智能属性。其中，智能洗衣机、智能衣柜等这些衣物洗护相关的设备也具有较高的智能性，都可根据衣物的材质，进行对应的洗涤或保养，即洗护处理。

2、但一般用户并不完全具备准确分辨衣物材质的能力，并且，目前，通过分类算法或图像识别等识别衣物材质的方法中，由于硬件，检测角度、外界环境光亮度等因素，使得识别的精度也不很高，这样，影响了洗护设备的智能性。

技术实现思路

1、为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

2、本公开实施例提供了一种用于衣物材质识别的方法、装置、设备和存储介质，以解决衣物识别准确性有待提高的技术问题。

3、在一些实施例中，所述方法包括：

4、在设定光谱的近红外光照射当前衣物的情况，获取每个波长上被所述当前衣物吸收后的光波检测幅值，并得到所有光波检测幅值的平均幅值；

5、根据所述平均幅值对每个所述光波检测幅值进行修正，得到对应的光波修正幅值，并根据每个所述光波修正幅值，进行归一化处理，得到当前材质特征曲线；

6、将所述当前材质特征曲线与材质数据库中的材质特征曲线，进行相似度比较，识别出所述当前衣物的材质。

7、在一些实施例中，所述装置包括：

8、幅值获取模块，被配置为在设定光谱的近红外光照射当前衣物的情况，获取每个波长上被所述当前衣物吸收后的光波检测幅值，并得到所有光波检测幅值的平均幅值；

9、修正归一模块，被配置为根据所述平均幅值对每个所述光波检测幅值进行修正，得到对应的光波修正幅值，并根据每个所述光波修正幅值，进行归一化处理，得到当前材质特征曲线；

10、相似识别模块，被配置为将所述当前材质特征曲线与材质数据库中的材质特征曲线，进行相似度比较，识别出所述当前衣物的材质。

11、在一些实施例中，所述用于衣物材质识别的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行上述用于衣物材质识别方法。

12、在一些实施例中，所述设备，包括上述用于衣物材质识别的装置。

13、在一些实施例中，所述存储介质，存储有程序指令，所述程序指令在运行时，执行上述用于衣物材质识别的方法。

14、本公开实施例提供的用于衣物材质识别的方法、装置和设备，可以实现以下技术效果：

15、在获取每个波长上被衣物吸收后的光波检测幅值后，需得到所有光波检测幅值的平均幅值，并得到每个光波检测幅值与平均幅值的差值，即得到对应的光波修正幅值，然后，根据每个光波修正幅值，进行归一化处理，以及相似度识别，确定衣物的材质，这样，通过平均幅值对每个光波检测幅值的修正，可滤掉测量角度、电源电压、外界光线强度等因素导致的光波检测幅值的整体偏移，将特征曲线比较拉回到统一的区间中，提高了衣物材质识别的正确率。

16、以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。

技术特征：

1.一种用于衣物材质识别的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述保存与每种衣物材质匹配的材质特征曲线包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行相似度比较包括：

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述识别出所述当前衣物的材质之后，还包括：

6.一种用于衣物材质识别的装置，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

8.一种用于衣物材质识别的装置，该装置包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行如权利要求1至5任一项所述用于衣物材质识别的方法。

9.一种设备，其特征在于，包括：如权利要求6或8所述用于衣物材质识别的装置。

10.一种存储介质，存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令在运行时，执行如权利要求1至5任一项所述用于衣物材质识别的方法。

技术总结
本申请涉及智能设备技术领域，公开一种用于衣物材质识别的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：在设定光谱的近红外光照射当前衣物的情况，获取每个波长上被所述当前衣物吸收后的光波检测幅值，并得到所有光波检测幅值的平均幅值；根据所述平均幅值对每个所述光波检测幅值进行修正，得到对应的光波修正幅值，并根据每个所述光波修正幅值，进行归一化处理，得到当前材质特征曲线；将所述当前材质特征曲线与材质数据库中的材质特征曲线，进行相似度比较，识别出所述当前衣物的材质。这样，通过平均幅值对每个光波检测幅值的修正，提高检测参数的正确率，进而提高了衣物材质识别的正确率。

技术研发人员：翟华云,许升,虞朝丰,李冬,吴顺义
受保护的技术使用者：青岛海尔智能技术研发有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16