一种智能冰箱、门体角度确定方法、设备及介质与流程

1.本技术涉及智能冰箱技术领域，尤其涉及一种智能冰箱、门体角度确定方法、设备及介质。


背景技术：

2.伴随着信息化的快速发展，智能冰箱应运而生，且智能冰箱能够自动识别出冰箱内部存储的食材及存放位置，因此基于智能冰箱进行冰箱食材管理为用户带来了前所未有的方便。
3.现有技术中，一般采用动态计算机视觉方案，实时监测用户放入了什么食材和取出了什么食材，也就是说，通过识别用户的动态取放动作，智能冰箱自动识别存入和取出的食材。但是该动态计算机视觉方案需要设定检测区域，由此判定食材的取放操作，但是由于智能冰箱的门体的运动范围比较大，导致很难准确的确定该检测区域，为了准确的确定该检测区域，需要准确的确定冰箱门体的打开角度，基于该智能冰箱门体打开角度，确定智能冰箱门体的隔层在空间中的位置，也就是确定智能冰箱的检测区域，由此判断食材的取放操作。现有技术中，一般采用在智能冰箱上安装角度传感器，用于确定冰箱门体的打开角度，由于角度传感器容易出现老化或钝化的情况而影响确定门体角度的准确度，从而降低用户体验。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种智能冰箱、门体角度确定方法、设备及介质，用以解决现有技术中无法保证确定的门体打开的角度的准确度，影响用户的体验的问题。
5.本技术提供了一种智能冰箱，所述智能冰箱包括：
6.采集单元，所述采集单元被配置为采集包含智能冰箱的门体区域的图像；
7.控制器，所述控制器被配置为：
8.确定所述图像的底部区域对应的第一边缘；确定所述图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘；确定所述第一边缘以及所述第二边缘的第一夹角，并将所述第一夹角确定为所述智能冰箱当前时间打开的门体角度。
9.本技术提供了一种门体角度确定方法，所述方法应用于智能冰箱，所述方法包括：
10.获取包含智能冰箱的门体区域的图像；
11.确定所述图像的底部区域对应的第一边缘，并确定所述图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘；
12.确定所述第一边缘以及所述第二边缘的第一夹角，并将所述第一夹角确定为所述智能冰箱当前时间打开的门体角度。
13.第三方面，本技术提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储程序指令，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述门体角度确定方法的步骤。
14.第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述门体角度确定方法的步骤。
15.本技术实施例中，采集包含智能冰箱的门体区域的图像，识别该图像的底部区域对应的第一边缘，识别该图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘，确定该第一边缘以及该第二边缘的第一夹角，并将该第一夹角确定为该智能冰箱当前时间打开的门体角度。由于本技术实施例中，可以识别采集到的包含智能冰箱门体区域的图像中的底部区域对应的第一边缘，以及识别该图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘，基于第一边缘和第二边缘的夹角确定智能冰箱门体打开的角度，进而保证确定的门体打开的角度的准确度，从而提高用户体验。
附图说明
16.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1为本技术一些实施例提供的一种智能冰箱的结构示意图；
18.图2a为本技术一些实施例提供的一种采集的包含智能冰箱的门体区域的图像的示意图；
19.图2b为本技术一些实施例提供的一种采集的包含智能冰箱的门体区域的图像的示意图；
20.图3为本技术一些实施例提供的一种确定门体角度的过程示意图；
21.图4为本技术一些实施例提供的一种智能冰箱的具体结构示意图；
22.图5为本技术一些实施例提供的一种门体角度确定方法的过程示意图；
23.图6为本技术一些实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
24.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
25.本技术实施例中，采集包含智能冰箱的门体区域的图像，识别该图像的底部区域对应的第一边缘，识别该图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘，确定该第一边缘以及该第二边缘的第一夹角，并将该第一夹角确定为该智能冰箱当前时间打开的门体角度。由于本技术实施例中，可以识别采集到的包含智能冰箱门体区域的图像中的底部区域对应的第一边缘，以及识别该图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘，基于第一边缘和第二边缘的夹角确定智能冰箱门体打开的角度，进而保证确定的门体打开的角度的准确度，从而提高用户体验。
26.为了准确的确定智能冰箱门体打开的角度，提高用户体验，本技术实施例提供了一种智能冰箱、门体角度确定方法、设备及介质。
27.图1为本技术一些实施例提供的一种智能冰箱100的结构示意图，该智能冰箱100包括：
28.采集单元101，所述采集单元被配置为采集包含智能冰箱的门体区域的图像；
29.控制器102，所述控制器被配置为：
30.确定所述图像的底部区域对应的第一边缘；确定所述图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘；确定所述第一边缘以及所述第二边缘的第一夹角，并将所述第一夹角确定为所述智能冰箱当前时间打开的门体角度。
31.为了确定智能冰箱的门体打开的角度，在本技术中，智能冰箱中存在采集单元，该采集单元用于采集包含智能冰箱门体区域的图像，该包含智能冰箱门体区域的图像用于确定智能冰箱的门体打开角度。其中，该采集单元中包含图像采集设备，且该图像采集设备可以为rgb图像采集设备。在本技术中，将该图像采集设备安装在智能冰箱的设定位置，该设定位置可以为智能冰箱柜体的上沿中间位置处，且该图像采集设备的光轴朝下，便于采集包含智能冰箱门体区域的图像。其中，该智能冰箱门体区域为包含智能冰箱的门体边缘的区域。由于智能冰箱的门体是可以实时打开的，且每个时刻门体的打开角度也可能不相同，因此，针对不同的打开角度，该智能冰箱的门体区域在该图像中的位置以及区域大小也不相同。
32.此外，由于为了确定门体打开的角度，需要拍摄的视野范围比较大，一般选取视场角(fov)大的rgb图像采集设备，但是fov大的rgb图像采集设备采集到的图像会存在畸变，因此，可以预先对该存在畸变的图像进行图像校正，具体的，对存在畸变的图像进行图像校正的过程为现有技术，在此不再赘述。
33.由于该智能冰箱的门体边缘、智能冰箱的底部边缘、智能冰箱的抽屉对应的边缘都是直线，因此，该智能冰箱的门体被打开到某一角度时，智能冰箱的门体角度也就是智能冰箱的门体边缘与智能冰箱的底部边缘的夹角，或者智能冰箱的门体边缘与智能冰箱的抽屉对应的边缘的夹角。一般抽屉对应的边缘与智能冰箱的底部边缘均为水平的。
34.具体的，由于该智能冰箱可能会存在一个门体，也可能存在两个门体，该智能冰箱中每层抽屉可能为一个，也可能为两个，若智能冰箱为两个门体，每层抽屉为两个，则在确定门体角度时，针对每个门体，确定该门体的第二边缘与冰箱底部对应的第一边缘的夹角或者确定该门体的第二边缘与被打开的抽屉对应的第一边缘的夹角。
35.为了确定智能冰箱的门体打开的角度，在本技术中，在采集包含智能冰箱的门体区域的图像之后，可以识别该图像中的底部区域对应的第一边缘，其中，该底部区域可以为图像中的智能冰箱的底部边缘可能在的区域，也可以为智能冰箱的抽屉对应的边缘可能存在的区域。其中，该第一边缘可以为智能冰箱的底部边缘，也可以为智能冰箱的抽屉对应的边缘，该智能冰箱的抽屉对应的边缘为智能冰箱被打开的抽屉的边缘中与智能冰箱底部边缘平行的边缘。
36.具体的，可以基于轮廓检测方法识别图像的底部区域对应的第一边缘。其中，基于轮廓检测方法识别图像的底部区域对应的第一边缘为现有技术，在此不做赘述。
37.在本技术中，为了确定智能冰箱的门体打开的角度，需要识别该图像中门体区域中的智能冰箱的门体的第二边缘。具体的，可以基于轮廓检测以及hough直线检测等，识别图像中门体区域中的智能冰箱的门体的第二边缘。其中，基于轮廓检测以及hough直线检测
等，识别图像中门体区域中的智能冰箱的门体的第二边缘为现有技术，在此不做赘述。
38.在本技术中，为了确定智能冰箱的门体打开的角度，在确定该图像的底部区域对应的第一边缘以及该图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘之后，确定该第一边缘以及该第二边缘的第一夹角，将该第一夹角确定为智能冰箱当前时间打开的门体角度。
39.由于本技术实施例中，可以识别采集到的包含智能冰箱门体区域的图像中的底部区域对应的第一边缘，以及识别该图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘，基于第一边缘和第二边缘的夹角确定智能冰箱门体打开的角度，进而保证确定的门体打开的角度的准确度，从而提高用户体验。
40.为了确定图像的底部区域对应的第一边缘，在上述实施例的基础上，在本技术中，所述控制器102用于执行：
41.判断所述智能冰箱的底部边缘是否被遮挡；若所述智能冰箱的底部边缘被遮挡，则确定所述智能冰箱被打开的抽屉对应的第一边缘；若所述智能冰箱的底部边缘未被遮挡，则确定所述智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘。
42.由于底部区域对应的第一边缘可以为智能冰箱的底部边缘，也可以为智能冰箱的抽屉对应的边缘，具体的，为了确定该第一边缘为智能冰箱的底部边缘还是智能冰箱的抽屉对应的边缘，可以判断该智能冰箱的底部边缘是否被遮挡，也就是说，确定该智能冰箱的抽屉是否被打开。若该智能冰箱的底部边缘被遮挡，则说明该智能冰箱的抽屉被打开，因此，确定该智能冰箱被打开的抽屉对应的第一边缘，若该智能冰箱的底部边缘未被遮挡，则说明该智能冰箱的抽屉未被打开，因此，确定该智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘。
43.图2a和图2b为本技术一些实施例提供的一种采集的包含智能冰箱的门体区域的图像的示意图，现针对图2a和图2b进行说明：
44.图2a为抽屉未打开时对应的示意图，其中，该特征区域2和特征区域3为门体区域，该特征区域1为底部区域，此时，该底部边缘未被遮挡；
45.图2b为抽屉打开时对应的示意图，其中，该特征区域2和特征区域3为门体区域，该特征区域1为底部区域，此时，该底部边缘被遮挡。
46.为了确定底部边缘是否被遮挡，在上述各实施例的基础上，在本技术中，所述控制器102用于执行：
47.将所述图像输入到预先训练完成的底部边缘遮挡确定模型中，获得所述图像中包含底部边缘遮挡与否的特征值；根据所述特征值，确定所述底部边缘是否被遮挡。
48.为了确定该智能冰箱的底部区域是否被遮挡，在本技术中，预先训练有底部边缘遮挡确定模型，当智能冰箱获取到包含智能冰箱的门体区域的图像后，通过该预先训练完成的底部边缘遮挡确定模型对该包含智能冰箱的门体区域的图像进行处理，从而获取图像中包含底部边缘遮挡与否的特征值。在本技术中，可以将底部边缘被遮挡时的特征值设置为0，将底部边缘未被遮挡时的特征值设置为1，也可以将底部边缘被遮挡时的特征值设置为1，将底部边缘未被遮挡时的特征值设置为0。在获得该图像中包含底部边缘遮挡与否的特征值后，根据该特征值，确定底部边缘是否被遮挡。
49.为了确定底部边缘是否被遮挡，在上述各实施例的基础上，在本技术中，所述控制器102用于执行：
50.判断所述图像的底部边缘的长度是否小于预设的长度阈值。
51.由于图像采集设备的安装位置固定，底部边缘未被遮挡时，识别到的底部边缘的长度是固定的，而底部边缘被遮挡时，则识别到的底部边缘的长度会小于底部边缘未被遮挡时的底部边缘对应的长度，甚至该底部边缘的长度会为0，因此为了确定底部边缘是否被遮挡，在本技术中，可以在识别该图像的底部边缘后，判断该底部边缘的长度是否小于预设的长度阈值，若是，则说明该底部边缘被遮挡，否则，该底部边缘未被遮挡。其中，该预设的长度阈值根据需求进行设置，且该预设的长度阈值小于该底部边缘未被遮挡时底部边缘对应的长度。
52.为了识别智能冰箱被打开的抽屉对应的第一边缘，在上述各实施例的基础上，在本技术中，所述控制器102用于执行：
53.确定所述图像中智能冰箱被打开的抽屉对应的至少一个第三边缘，确定所述至少一个第三边缘对应的第一直线；基于hough直线检测，获取所述第一直线对应的第一极角和第一极径；针对每个第一直线，确定该第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内，并确定该第一直线的第一极径是否在预先设置的第一极径范围内，若是，则将该第一直线对应的第三边缘确定为第一边缘。
54.由于在识别图像中智能冰箱被打开的抽屉对应的第三边缘时，识别到的第三边缘可能为智能冰箱被打开抽屉对应的第一边缘，也可能不为被打开抽屉对应的第一边缘，其中，该识别到的第三边缘可能为1个，也可能为多个。为了提高识别智能冰箱被打开的抽屉对应的第一边缘的准确率，在本技术中，可以确定该图像中智能冰箱被打开的抽屉对应的至少一个第三边缘后，从该第三边缘中筛选出智能冰箱被打开抽屉对应的第一边缘。
55.具体的，由于在世界坐标系中，智能冰箱的各个抽屉能够打开的最大程度是已知的，因此，根据预先保存的世界坐标系和像素坐标系的对应关系，可以确定该智能冰箱被打开抽屉对应的第一边缘在像素坐标系中可允许对应的极角范围和极径范围，也就是说，预先设置了第一极角范围和第一级角范围，其中，该预先设置的第一极角范围为该第一边缘在像素坐标系中可允许对应的极角范围，该预先设置的第一极径范围为该第一边缘在像素坐标系中可允许对应的极径范围。
56.在筛选出智能冰箱被打开抽屉对应的第一边缘时，可以针对确定的每个第三边缘，先确定该第三边缘对应的第一直线，并获取第一直线对应的第一极角和第一极径，其中，在本技术中，可以基于hough直线检测，获取该第一直线对应的第一极角和第一极径。其中，该极径坐标系中的极点的位置根据需求进行设置，在本技术中，可以将该极点的位置设置在图像的左上角的顶点处。
57.其中，该基于hough直线检测，获取该第一直线对应的第一极角和第一极径为现有技术，在此不做赘述。
58.在确定第一直线对应的第一极角和第一极径后，为了确定智能冰箱被打开的抽屉对应的第一边缘，在本技术中，可以针对每个第一直线，确定该第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内，并确定该第一直线的第一极径是否在预先设置的第一极径范围内，若是，则将该第一直线对应的第三边缘确定为第一边缘。其中，该第一边缘可以为一个，也可以为多个。若该第一边缘为多个，则该多个第一边缘为平行关系或者该多个第一边缘处于一条水平线上。
59.为了确定智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘，在上述各实施例的基础上，在本
申请中，所述控制器102用于执行：
60.确定所述图像中智能冰箱的底部边缘对应的至少一个第四边缘，确定所述至少一个第四边缘对应的第二直线；基于hough直线检测，确定所述第二直线对应的第二极角和第二极径；针对每个第二直线，确定该第二直线的第三极角是否在预先设置的第二极角范围内，并确定该第二直线的第二极径是否在预先设置的第二极径范围内，若是，则将该第二直线对应的第四边缘确定为第一边缘。
61.由于在识别图像中智能冰箱的底部边缘对应的第四边缘时，识别到的第四边缘可能为智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘，也可能不为智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘，其中，该识别到的第四边缘可能为1个，也可能为多个。为了提高识别智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘的准确率，在本技术中，可以确定该图像中智能冰箱的底部边缘对应的至少一个第四边缘后，从该第四边缘中筛选出智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘。
62.具体的，由于在世界坐标系中，智能冰箱的底部边缘的位置信息是已知的，因此，根据预先保存的世界坐标系和像素坐标系的对应关系，可以确定该智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘在像素坐标系中可允许对应的极角范围和极径范围，也就是说，预先设置的第二极角范围和第二级角范围，其中，该预先设置的第二极角范围为该第一边缘在像素坐标系中可允许对应的极角范围，该预先设置的第二极径范围为该第一边缘在像素坐标系中可允许对应的极径范围。
63.在筛选出智能冰箱的底部边缘对应的第四边缘时，可以针对确定的每个第四边缘，先确定该第四边缘对应的第二直线，并获取第二直线对应的第二极角和第二极径，其中，在本技术中，可以基于hough直线检测，获取该第二直线对应的第二极角和第二极径。
64.其中，该基于hough直线检测，获取该第二直线对应的第二极角和第二极径为现有技术，在此不做赘述。
65.在确定第二直线对应的第二极角和第二极径后，为了确定智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘，在本技术中，可以针对每个第二直线，确定该第二直线的第二极角是否在预先设置的第二极角范围内，并确定该第二直线的第二极径是否在预先设置的第二极径范围内，若是，则将该第二直线对应的第四边缘确定为第一边缘。其中，该第一边缘可以为一个，也可以为多个。若该第一边缘为多个，则该多个第一边缘为平行关系或者该多个第一边缘处于一条水平线上。
66.为了提高确定门体角度的准确性，在上述各实施例的基础上，在本技术中，所述控制器102用于执行：
67.若所述智能冰箱的底部边缘被遮挡，则确定所述第一极角是否为预设角度，若是，则进行针对每个第一直线，确定该第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内的操作；
68.若所述智能冰箱的底部边缘未被遮挡，则确定所述第二极角是否为预设角度，若是，则进行针对每个第二直线，确定该第二直线的第二极角是否在预先设置的第二极角范围内的操作。
69.在本技术中，由于图像采集设备预先安装在了设定位置处，也就是智能冰箱的柜体的上沿中间位置处，且智能冰箱的底部边缘与智能冰箱的抽屉边缘都是直线，因此，在采集到的包含智能冰箱的门体区域的图像中该图像的底部区域对应的第一边缘应该是水平
的直线。
70.但是在实际场景中，可能图像采集设备被不小心移动，导致该采集到的包含智能冰箱的门体区域的图像中该图像的底部区域对应的第一边缘为非水平的直线，因此，在这种情况下对应的预先设置的第一极径范围、预先设置的第一极角范围、预先设置的第二极径范围、预先设置的第二极角范围、预先设置的第三极径范围以及预先设置的第三极角范围也存在偏差。
71.为了确定是否存在偏差，在本技术中，先确定采集到的包含智能冰箱的门体区域的图像中该图像的底部区域对应的第一边缘是不是水平的直线，具体的，由于智能冰箱的底部边缘被遮挡与不被遮挡时，识别出来的底部区域对应的第一边缘也不相同，因此，针对该智能冰箱的底部边缘被遮挡的情况以及智能冰箱的底部未被遮挡的情况分别进行说明。
72.若智能冰箱的底部边缘被遮挡，则在确定第一直线对应的第一极角和第一极径之后，在确定所有第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内之前，预先确定该集到的包含智能冰箱的门体区域的图像中该图像的底部区域对应的第一边缘是不是水平的直线，也就是说，确定该第一极角是否为预设角度，若是，则进行针对每个第一直线，确定该第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内的操作。其中，该预设角度与该极点位置的设置有关，比如，该极点的位置位于图像的左上角的顶点处，则该预设角度为90度，若该极点的位置处于图像的中心，则该预设角度为0度。
73.若智能冰箱的底部边缘未被遮挡，则在确定第二直线对应的第二极角和第二极径之后，针对每个第二直线，确定该第二直线的第二极角是否在预先设置的第二极角范围内之前，预先确定该集到的包含智能冰箱的门体区域的图像中该图像的底部区域对应的第一边缘是不是水平的直线，也就是说，确定该第二极角是否为预设角度，若是，则进行针对每个第二直线，确定该第二直线的第二极角是否在预先设置的第二极角范围内的操作。其中，该预设角度与该极点位置的设置有关，比如，该极点的位置位于图像的左上角的顶点处，则该预设角度为90度，若该极点的位置处于图像的中心，则该预设角度为0度。
74.为了提高确定门体角度的准确性，在上述各实施例的基础上，在本技术中，所述控制器102用于执行：
75.若确定第一极角或第二极角不是预设角度，则确定不是预设角度的目标极角与预设角度的第二差值；根据所述第二差值与预先保存的世界坐标系和像素坐标系的对应关系，对预先设置的第一极径范围、预先设置的第一极角范围、预先设置的第二极径范围、预先设置的第二极角范围、预先设置的第三极径范围、预先设置的第三极角范围进行更新。
76.若确定第一极角或第二极角不是预设角度，则该采集到的包含智能冰箱的门体区域的图像中该图像的底部区域对应的第一边缘为非水平的直线，也就是说，此时对应的预先设置的第一极径范围、预先设置的第一极角范围、预先设置的第二极径范围、预先设置的第二极角范围、预先设置的第三极径范围以及预先设置的第三极角范围也存在偏差。
77.为了避免偏差的影响，需要对该预先设置的第一极径范围、预先设置的第一极角范围、预先设置的第二极径范围、预先设置的第二极角范围、预先设置的第三极径范围以及预先设置的第三极角范围进行更新。具体的，在更新的过程中，先将第一极角或者第二极角中不是预设角度的极角确定为目标极角，也就是说，若该第一极角不是预设角度，则将该第一极角确定为目标极角，若该第二极角不是预设角度，则将该第二极角确定为目标极角，然
后确定该目标极角与预设角度的第二差值。
78.具体的，确定预先保存的世界坐标系和像素坐标系的对应关系时，根据分别绕着x轴、y轴以及z轴旋转不同的角度获得的不同的旋转矩阵进行确定的，因此根据第二差值与预先保存的世界坐标系和像素坐标系的对应关系，对预先设置的第一极径范围、预先设置的第一极角范围、预先设置的第二极径范围、预先设置的第二极角范围、预先设置的第三极径范围、预先设置的第三极角范围进行更新时，由于x轴以及y轴方向存在偏差并不会导致第一边缘的直线为非水平线，因此，只需要将该z轴对应的旋转矩阵中的角度参数更新为原始角度参数与该第二差值的和值。并根据x轴对应的旋转矩阵、y轴对应的旋转矩阵以及更新后的z轴对应的旋转矩阵对该预先设置的第一极径范围、预先设置的第一极角范围、预先设置的第二极径范围、预先设置的第二极角范围、预先设置的第三极径范围、预先设置的第三极角范围进行更新，具体的，根据x轴对应的旋转矩阵、y轴对应的旋转矩阵以及更新后的z轴对应的旋转矩阵对该预先设置的第一极径范围、预先设置的第一极角范围、预先设置的第二极径范围、预先设置的第二极角范围、预先设置的第三极径范围、预先设置的第三极角范围进行更新为现有技术，在此不做赘述。
79.确定所述图像中智能冰箱的门体边缘对应的至少一个第五边缘，确定所述至少一个第五边缘对应的第三直线；基于hough直线检测，确定所述第三直线对应的第三极角和第三极径；
80.针对每个第三直线，确定该第三直线的第三极角是否在预先设置的第三极角范围内，并确定该第三直线的第三极径是否在预先设置的第三极径范围内，若是，则将该第三直线对应的第五边缘确定为第二边缘。
81.由于在识别图像中智能冰箱的门体边缘对应的第五边缘时，识别到的第五边缘可能为智能冰箱的门体边缘对应的第二边缘，也可能不为智能冰箱的门体边缘对应的第二边缘，其中，该识别到的第五边缘可能为1个，也可能为多个。为了提高识别智能冰箱的底部边缘对应的第二边缘的准确率，在本技术中，可以确定图像中智能冰箱的门体边缘对应的至少一个第五边缘后，从该第五边缘中筛选出智能冰箱的门体边缘对应的第二边缘。
82.具体的，由于在世界坐标系中，智能冰箱的门体能够打开的最大程度是已知的，因此，根据预先保存的世界坐标系和像素坐标系的对应关系，可以确定该智能冰箱的门体边缘对应的第二边缘在像素坐标系中可允许对应的极角范围和极径范围，也就是说，预先设置了第三极角范围和第三级角范围，其中，该预先设置的第三极角范围为该第二边缘在像素坐标系中可允许对应的极角范围，该预先设置的第三极径范围为该第二边缘在像素坐标系中可允许对应的极径范围。
83.在筛选出智能冰箱的门体边缘对应的第五边缘时，可以针对确定的每个第五边缘，先确定该第五边缘对应的第三直线，并获取第三直线对应的第三极角和第三极径，其中，在本技术中，可以基于hough直线检测，获取该第三直线对应的第三极角和第三极径。
84.该基于hough直线检测，获取该第三直线对应的第三极角和第三极径为现有技术，在此不做赘述。
85.在确定第三直线对应的第三极角和第三极径后，为了确定智能冰箱的门体边缘对应的第二边缘，在本技术中，可以针对每个第三直线，确定该第三直线的第三极角是否在预先设置的第三极角范围内，并确定该第三直线的第三极径是否在预先设置的第二极径范围
内，若是，则将该第三直线对应的第五边缘确定为第二边缘。其中，该第二边缘可以为一个，也可以为多个。若该第二边缘为多个，则该多个第二边缘的为水平或者在一条水平线的关系。
86.图3为本技术一些实施例提供的一种确定门体角度的过程示意图，现针对图3进行说明：
87.首先，rgb图像采集设备采集rgb图像，预先保存了世界坐标系与像素坐标系的对应关系，也就是说，预先设置了第一极径范围、第一极角范围、预第二极径范围、第二极角范围、第三极径范围以及第三极角范围，判断抽屉是否打开，也就是说，确定智能冰箱的底部边缘是否被遮挡，若被遮挡，则识别智能冰箱被打开的抽屉对应的第一边缘，然后识别图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘，基于该智能冰箱被打开的抽屉对应的第一边缘与第二边缘的夹角，确定门体角度。
88.若未被遮挡，则识别智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘，然后识别图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘，基于该智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘与第二边缘的夹角，确定门体角度。
89.图4为本技术一些实施例提供的一种智能冰箱的具体结构示意图，现针对图4进行说明：
90.该智能冰箱种存在两个门体，智能冰箱的上沿中间部分存在两个图像采集设备，一个图像采集设备用于采集rgb图像，一个图像采集设备用于获得智能冰箱各个位置在世界坐标系的坐标，便于后续基于预先保存的世界坐标系与像素坐标系的对应关系，预先设置第一极径范围、第一极角范围、第二极径范围、第二极角范围、第三极径范围以及第三极角范围。
91.为了准确的确定智能冰箱门体打开的角度，提高用户体验，本技术提供了一种门体角度确定方法，该方法应用于智能箱，图5为本技术一些实施例提供的一种门体角度确定方法的过程示意图，该过程包括以下步骤：
92.s501：获取包含智能冰箱的门体区域的图像。
93.s502：确定所述图像的底部区域对应的第一边缘，并确定所述图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘。
94.s503：确定所述第一边缘以及所述第二边缘的第一夹角，并将所述第一夹角确定为所述智能冰箱当前时间打开的门体角度。
95.在一种可能的实施方式中，所述确定所述图像的底部区域对应的第一边缘包括：
96.判断所述智能冰箱的底部边缘是否被遮挡；若所述智能冰箱的底部边缘被遮挡，则确定所述智能冰箱被打开的抽屉对应的第一边缘；若所述智能冰箱的底部边缘未被遮挡，则确定所述智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘。
97.在一种可能的实施方式中，所述判断所述智能冰箱的底部边缘是否被遮挡包括：
98.将所述图像输入到预先训练完成的底部边缘遮挡确定模型中，获得所述图像中包含底部边缘遮挡与否的特征值；根据所述特征值，确定所述底部边缘是否被遮挡。
99.在一种可能的实施方式中，所述判断所述智能冰箱的底部边缘是否被遮挡包括：
100.判断所述图像的底部边缘的长度是否小于预设的长度阈值。
101.在一种可能的实施方式中，所述确定所述图像的底部区域对应的第一边缘包括：
102.确定所述图像中智能冰箱被打开的抽屉对应的至少一个第三边缘，确定所述至少一个第三边缘对应的第一直线；基于hough直线检测，获取所述第一直线对应的第一极角和第一极径；针对每个第一直线，确定该第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内，并确定该第一直线的第一极径是否在预先设置的第一极径范围内，若是，则将该第一直线对应的第三边缘确定为第一边缘；或
103.确定所述图像中智能冰箱的底部边缘对应的至少一个第四边缘，确定所述至少一个第四边缘对应的第二直线；基于hough直线检测，确定所述第二直线对应的第二极角和第二极径；针对每个第二直线，确定该第二直线的第三极角是否在预先设置的第二极角范围内，并确定该第二直线的第二极径是否在预先设置的第二极径范围内，若是，则将该第二直线对应的第四边缘确定为第一边缘。
104.在一种可能的实施方式中，若所述智能冰箱的底部边缘被遮挡，所述确定所述第一直线对应的第一极角和第一极径之后，所述针对每个第一直线，确定该第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内之前，所述方法还包括：
105.确定所述第一极角是否为预设角度，若是，则进行针对每个第一直线，确定该第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内的操作。
106.在一种可能的实施方式中，若所述智能冰箱的底部边缘未被遮挡，所述确定所述第二直线对应的第二极角和第二极径之后，所述针对每个第二直线，确定该第二直线的第二极角是否在预先设置的第二极角范围内之前，所述方法还包括：
107.确定所述第二极角是否为预设角度，若是，则进行针对每个第二直线，确定该第二直线的第二极角是否在预先设置的第二极角范围内的操作。
108.在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
109.若确定第一极角或第二极角不是预设角度，则确定不是预设角度的目标极角与预设角度的第二差值；根据所述第二差值与预先保存的世界坐标系和像素坐标系的对应关系，对预先设置的第一极径范围、预先设置的第一极角范围、预先设置的第二极径范围、预先设置的第二极角范围、预先设置的第三极径范围、预先设置的第三极角范围进行更新。
110.在一种可能的实施方式中，所述识别所述图像的门体区域中智能冰箱门的第二边缘包括：
111.确定所述图像中智能冰箱的门体边缘对应的至少一个第五边缘，确定所述至少一个第五边缘对应的第三直线；基于hough直线检测，确定所述第三直线对应的第三极角和第三极径；针对每个第三直线，确定该第三直线的第三极角是否在预先设置的第三极角范围内，并确定该第三直线的第三极径是否在预先设置的第三极径范围内，若是，则将该第三直线对应的第五边缘确定为第二边缘。
112.该方法应用于智能冰箱，具体的智能冰箱执行该门体角度确定方法的过程可以参见上述其他实施例，具体内容不再赘述。
113.图6为本技术一些实施例提供的一种电子设备结构示意图，在上述各实施例的基础上，本技术实施例还提供了一种电子设备，如图6所示，包括：处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604，其中，处理器601，通信接口602，存储器603通过通信总线604完成相互间的通信；
114.所述存储器603中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器601执行时，使得
所述处理器601执行如下步骤：
115.采集包含智能冰箱的门体区域的图像；
116.确定所述图像的底部区域对应的第一边缘；
117.确定所述图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘；
118.确定所述第一边缘以及所述第二边缘的第一夹角，并将所述第一夹角确定为所述智能冰箱当前时间打开的门体角度。
119.进一步地，所述处理器601，还用于判断所述智能冰箱的底部边缘是否被遮挡；若所述智能冰箱的底部边缘被遮挡，则确定所述智能冰箱被打开的抽屉对应的第一边缘；若所述智能冰箱的底部边缘未被遮挡，则确定所述智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘。
120.进一步地，所述处理器601，还用于将所述图像输入到预先训练完成的底部边缘遮挡确定模型中，获得所述图像中包含底部边缘遮挡与否的特征值；根据所述特征值，确定所述底部边缘是否被遮挡。
121.进一步地，所述处理器601，还用于判断所述图像的底部边缘的长度是否小于预设的长度阈值。
122.进一步地，所述处理器601，还用于确定所述图像中智能冰箱被打开的抽屉对应的至少一个第三边缘，确定所述至少一个第三边缘对应的第一直线；基于hough直线检测，获取所述第一直线对应的第一极角和第一极径；针对每个第一直线，确定该第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内，并确定该第一直线的第一极径是否在预先设置的第一极径范围内，若是，则将该第一直线对应的第三边缘确定为第一边缘；或，确定所述图像中智能冰箱的底部边缘对应的至少一个第四边缘，确定所述至少一个第四边缘对应的第二直线；基于hough直线检测，确定所述第二直线对应的第二极角和第二极径；针对每个第二直线，确定该第二直线的第三极角是否在预先设置的第二极角范围内，并确定该第二直线的第二极径是否在预先设置的第二极径范围内，若是，则将该第二直线对应的第四边缘确定为第一边缘，或，确定所述图像中智能冰箱的门体边缘对应的至少一个第五边缘，确定所述至少一个第五边缘对应的第三直线；基于hough直线检测，确定所述第三直线对应的第三极角和第三极径；针对每个第三直线，确定该第三直线的第三极角是否在预先设置的第三极角范围内，并确定该第三直线的第三极径是否在预先设置的第三极径范围内，若是，则将该第三直线对应的第五边缘确定为第二边缘。
123.进一步地，所述处理器601，还用于若所述智能冰箱的底部边缘被遮挡，则确定所述第一极角是否为预设角度，若是，则进行针对每个第一直线，确定该第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内的操作。
124.进一步地，所述处理器601，还用于若所述智能冰箱的底部边缘未被遮挡，则确定所述第二极角是否为预设角度，若是，则进行针对每个第二直线，确定该第二直线的第二极角是否在预先设置的第二极角范围内的操作。
125.进一步地，所述处理器601，还用于若确定第一极角或第二极角不是预设角度，则确定不是预设角度的目标极角与预设角度的第二差值；根据所述第二差值与预先保存的世界坐标系和像素坐标系的对应关系，对预先设置的第一极径范围、预先设置的第一极角范围、预先设置的第二极径范围、预先设置的第二极角范围、预先设置的第三极径范围、预先设置的第三极角范围进行更新。
126.通信接口602用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
127.存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
128.上述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器、网络处理器(network processor，np)等；还可以是数字指令处理器(digital signal processing，dsp)、专用集成电路、现场可编程门陈列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
129.在上述各实施例的基础上，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有可由处理器执行的计算机程序，当所述程序在所述处理器上运行时，使得所述处理器执行时实现如下步骤：
130.获取包含智能冰箱的门体区域的图像；
131.确定所述图像的底部区域对应的第一边缘，并确定所述图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘；
132.确定所述第一边缘以及所述第二边缘的第一夹角，并将所述第一夹角确定为所述智能冰箱当前时间打开的门体角度。
133.在一种可能的实施方式中，所述确定所述图像的底部区域对应的第一边缘包括：
134.判断所述智能冰箱的底部边缘是否被遮挡；若所述智能冰箱的底部边缘被遮挡，则确定所述智能冰箱被打开的抽屉对应的第一边缘；若所述智能冰箱的底部边缘未被遮挡，则确定所述智能冰箱的底部边缘对应的第一边缘。
135.在一种可能的实施方式中，所述判断所述智能冰箱的底部边缘是否被遮挡包括：
136.将所述图像输入到预先训练完成的底部边缘遮挡确定模型中，获得所述图像中包含底部边缘遮挡与否的特征值；根据所述特征值，确定所述底部边缘是否被遮挡。
137.在一种可能的实施方式中，所述判断所述智能冰箱的底部边缘是否被遮挡包括：
138.判断所述图像的底部边缘的长度是否小于预设的长度阈值。
139.在一种可能的实施方式中，所述确定所述图像的底部区域对应的第一边缘包括：
140.确定所述图像中智能冰箱被打开的抽屉对应的至少一个第三边缘，确定所述至少一个第三边缘对应的第一直线；基于hough直线检测，获取所述第一直线对应的第一极角和第一极径；针对每个第一直线，确定该第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内，并确定该第一直线的第一极径是否在预先设置的第一极径范围内，若是，则将该第一直线对应的第三边缘确定为第一边缘；或
141.确定所述图像中智能冰箱的底部边缘对应的至少一个第四边缘，确定所述至少一个第四边缘对应的第二直线；基于hough直线检测，确定所述第二直线对应的第二极角和第二极径；针对每个第二直线，确定该第二直线的第三极角是否在预先设置的第二极角范围内，并确定该第二直线的第二极径是否在预先设置的第二极径范围内，若是，则将该第二直线对应的第四边缘确定为第一边缘。
142.在一种可能的实施方式中，若所述智能冰箱的底部边缘被遮挡，所述确定所述第一直线对应的第一极角和第一极径之后，所述针对每个第一直线，确定该第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内之前，所述方法还包括：
143.确定所述第一极角是否为预设角度，若是，则进行针对每个第一直线，确定该第一直线的第一极角是否在预先设置的第一极角范围内的操作。
144.在一种可能的实施方式中，若所述智能冰箱的底部边缘未被遮挡，所述确定所述第二直线对应的第二极角和第二极径之后，所述针对每个第二直线，确定该第二直线的第二极角是否在预先设置的第二极角范围内之前，所述方法还包括：
145.确定所述第二极角是否为预设角度，若是，则进行针对每个第二直线，确定该第二直线的第二极角是否在预先设置的第二极角范围内的操作。
146.在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
147.若确定第一极角或第二极角不是预设角度，则确定不是预设角度的目标极角与预设角度的第二差值；根据所述第二差值与预先保存的世界坐标系和像素坐标系的对应关系，对预先设置的第一极径范围、预先设置的第一极角范围、预先设置的第二极径范围、预先设置的第二极角范围、预先设置的第三极径范围、预先设置的第三极角范围进行更新。
148.在一种可能的实施方式中，所述识别所述图像的门体区域中智能冰箱门的第二边缘包括：
149.确定所述图像中智能冰箱的门体边缘对应的至少一个第五边缘，确定所述至少一个第五边缘对应的第三直线；基于hough直线检测，确定所述第三直线对应的第三极角和第三极径；针对每个第三直线，确定该第三直线的第三极角是否在预先设置的第三极角范围内，并确定该第三直线的第三极径是否在预先设置的第三极径范围内，若是，则将该第三直线对应的第五边缘确定为第二边缘。
150.由于本技术实施例中，可以识别采集到的包含智能冰箱门体区域的图像中的底部区域对应的第一边缘，以及识别该图像的门体区域中智能冰箱的门体的第二边缘，基于第一边缘和第二边缘的夹角确定智能冰箱门体打开的角度，进而保证确定的门体打开的角度的准确度，从而提高用户体验。
151.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
152.本技术是参照根据本技术的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
153.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
154.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计
算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
155.显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。