[发明专利]一种灶具防干烧控制方法、控制系统、灶具及存储介质在审
申请号: | 202011001537.1 | 申请日: | 2020-09-22 |
公开(公告)号: | CN113719863A | 公开(公告)日: | 2021-11-30 |
发明(设计)人: | 李海平;王京华;郑健;申灵敏 | 申请(专利权)人: | 青岛海尔智慧厨房电器有限公司;海尔智家股份有限公司 |
主分类号: | F24C3/12 | 分类号: | F24C3/12;G10L15/02;G10L15/06;G10L15/16;G10L15/22 |
代理公司: | 北京元中知识产权代理有限责任公司 11223 | 代理人: | 张则武 |
地址: | 266510 山东省青岛市青*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 灶具 防干烧 控制 方法 控制系统 存储 介质 | ||
1.一种灶具防干烧控制方法,其特征在于:包括
建立用于识别灶具是否干烧的声音识别模型;
采集待检测灶具烹饪状态下的声音信号,通过所述的声音识别模型识别待检测的灶具是否为干烧状态。
2.根据权利要求1所述的灶具防干烧控制方法,其特征在于:建立用于识别灶具是否干烧的声音识别模型的方法包括:
采集正常烹饪声音信号和/或干烧声音信号;
提取所述正常烹饪声音信号和/或干烧声音信号的特征参量,利用所述特征参量建立所述的声音识别模型。
3.根据权利要求2所述的灶具防干烧控制方法,其特征在于:提取所述正常烹饪声音信号和/或干烧声音信号的特征参量,利用所述特征参量建立所述的声音识别模型:
对采集的正常烹饪声音信号和/或干烧声音信号进行分帧和加窗处理,获得正常烹饪声音训练样本和/或干烧声音训练样本;
提取正常烹饪声音训练样本和/或干烧声音训练样本的特征参量;
将正常烹饪声音训练样本和/或干烧声音训练样本的特征参量输入到神经网络分类模型中进行训练和学习,获得包含正常烹饪声音信号和/或干烧声音信号的声音识别模型。
4.根据权利要求1-3任一所述的灶具防干烧控制方法,其特征在于:
将采集到的待检测灶具烹饪状态下的声音信号输入到包含正常烹饪声音信号和/或干烧声音信号的声音识别模型中;
通过所述的声音识别模型识别待检测灶具的烹饪状态是否为干烧状态,并输出识别结果。
5.根据权利要求4所述的灶具防干烧控制方法,其特征在于:还包括
对采集到的待检测灶具烹饪状态下的声音信号进行分帧和加窗处理得到待检测声音训练样本;
提取待检测声音训练样本的特征参量,然后输入到包含正常烹饪声音信号和/或干烧声音信号的声音识别模型中。
6.根据权利要求5所述的灶具防干烧控制方法,其特征在于:还包括根据所述声音识别模型的识别结果生成控制指令,根据所述控制指令控制灶具的运行参数;
优选的,若识别出待检测灶具的烹饪状态为干烧状态,则所述控制所述灶具发出提示信号和/或关闭灶具;若识别出待检测灶具的烹饪状态为正常状态,则继续采集待检测灶具烹饪状态下的声音信号。
7.一种灶具防干烧控制系统,其特征在于:采用如权利要求1-6任一所述的灶具防干烧控制方法。
8.根据权利要求7所述的灶具防干烧控制系统,其特征在于:所述灶具防干烧控制系统包括:
采集模块,用于采集待检测灶具烹饪时产生的声音信号;
识别模块,用于根据待检测灶具烹饪时产生的声音信号,识别待检测的灶具的烹饪状态是否为干烧状态;
执行模块,用于在达到干烧状态时生成控制指令,根据所述控制指令控制灶具的运行参数。
9.一种灶具,包括加热组件,其特征在于:所述灶具还包括:
存储器,其上存储有计算机程序;以及
处理器,用于执行所述存储器中的所述计算机程序,以实现如权利要求1至6中任一项所述的灶具防干烧控制方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的灶具防干烧控制方法。
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