CN108981277A - 用于冰箱的修改饮料保质期的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于冰箱的修改饮料保质期的方法和装置，所述冰箱箱体的前端面设置有能够拍摄用户的摄像头和能够感知用户与所述前端面距离的距离传感器，包括以下步骤：在依据所述距离传感器确定用户与所述前端面的距离小于等于第一预设值、且确定所述冰箱的门体由关闭变为打开时，启动摄像头并拍摄包含用户的视频流；在依据所述视频流、确定用户从冷藏室取走饮料、饮用所述饮料并将饮料放回到冷藏室时，修改所述饮料的保质期。从而在用户将部分饮用的饮料放回到冷藏室时，能够及时的调整该饮料的保质期。
Description
技术领域
本发明涉及制冷设备技术领域，尤其涉及一种用于冰箱的修改饮料保质期的方法和装置。
背景技术
冰箱是日常生活中经常使用的电器，通常会在冰箱的冷藏室中存储各种饮料等，可以理解的是，各种饮料都有其固定的保质期，为了防止用户饮用了过期的饮料，可以在冰箱中存储有各种饮料的保质期，从而在某个饮料快要过保质期时，及时提醒用户；在实际中，用户经常会从冷藏室中取出并直接饮用该饮料，有时用户没有饮用完，就会将该饮料在放回到冷藏室中，可以理解的是，该饮料的保质期会极大的缩短，因此，需要及时提醒用户。
因此，设计一种在饮料被饮用之后、能够及时修改饮料保质期的冰箱，就成为一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种在饮料被饮用之后、能够及时修改饮料保质期的冰箱。
为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供了一种用于冰箱的修改饮料保质期的方法，所述冰箱箱体的前端面设置有能够拍摄用户的摄像头和能够感知用户与所述前端面距离的距离传感器，包括以下步骤：在依据所述距离传感器确定用户与所述前端面的距离小于等于第一预设值、且确定所述冰箱的门体由关闭变为打开时，启动摄像头并拍摄包含用户的视频流；在依据所述视频流、确定用户从冷藏室取走饮料、饮用所述饮料并将饮料放回到冷藏室时，修改所述饮料的保质期。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述依据所述视频流、确定用户从冷藏室取走饮料，包括：对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料在远离前端面时，则确定用户取走饮料。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述依据所述视频流、确定用户饮用所述饮料，包括：对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料与用户的嘴的距离小于等于第二预设值时，确定用户饮用所述饮料。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述依据所述视频流、确定用户将饮料放回到冷藏室，包括：对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料与前端面的距离由大于零变为等于零时，确定用户将饮料放回到冷藏室。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述修改所述饮料的保质期，包括：所述修改所述饮料的保质期，所述保质期小于等于两天。
本发明实施例提供了一种用于冰箱的修改饮料保质期的装置，所述冰箱箱体的前端面设置有能够拍摄用户的摄像头和能够感知用户与所述前端面距离的距离传感器，包括以下模块：用户感知模块，用于在依据所述距离传感器确定用户与所述前端面的距离小于等于第一预设值、且确定所述冰箱的门体由关闭变为打开时，启动摄像头并拍摄包含用户的视频流；保质期修改模块，用于在依据所述视频流、确定用户从冷藏室取走饮料、饮用所述饮料并将饮料放回到冷藏室时，修改所述饮料的保质期。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述保质期修改模块，还用于：对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料在远离前端面时，则确定用户取走饮料。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述保质期修改模块，还用于：对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料与用户的嘴的距离小于等于第二预设值时，确定用户饮用所述饮料。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述保质期修改模块，还用于：对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料与前端面的距离由大于零变为等于零时，确定用户将饮料放回到冷藏室。
作为本发明一实施方式的进一步改进，所述保质期修改模块，还用于：所述修改所述饮料的保质期，所述保质期小于等于两天。
相对于现有技术，本发明的技术效果在于：本发明实施例提供了一种用于冰箱的修改饮料保质期的方法，所述冰箱箱体的前端面设置有能够拍摄用户的摄像头和能够感知用户与所述前端面距离的距离传感器，包括以下步骤：在依据所述距离传感器确定用户与所述前端面的距离小于等于第一预设值、且确定所述冰箱的门体由关闭变为打开时，启动摄像头并拍摄包含用户的视频流；在依据所述视频流、确定用户从冷藏室取走饮料、饮用所述饮料并将饮料放回到冷藏室时，修改所述饮料的保质期。从而在用户将部分饮用的饮料放回到冷藏室时，能够及时的调整该饮料的保质期。
附图说明
图1为本发明实施例中的用于冰箱的修改饮料保质期的方法的流程示意图。
具体实施例
以下将结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细描述。但这些实施方式并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。
在冰箱中，为了及时的提醒用户每个饮料是否将要过保质期，需要对每个饮料的保质期进行处理，即在冰箱中对每个饮料都存储有其对应的存储项，在该存储项中存储有该饮料的保质期，存放进冰箱的时间等等信息。
本发明实施例一提供了一种用于冰箱的修改饮料保质期的方法，所述冰箱箱体的前端面设置有能够拍摄用户的摄像头和能够感知用户与所述前端面距离的距离传感器，这里，在该冰箱中可以设置有用于执行所述方法的处理器模块，该处理器模块可以为软件模块、硬件模块或软硬结合的模块；在使用中，用户会站在冰箱前面并面对冰箱的门体，打开门体，之后就可以从冷藏室中拿出或存放饮料，此时，冰箱的箱体面对用户的一侧即为箱体的前端面。这里，所述距离传感器可以为：红外测距传感器或人体接近传感器等。
如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101：在依据所述距离传感器确定用户与所述前端面的距离小于等于第一预设值、且确定所述冰箱的门体由关闭变为打开时，启动摄像头并拍摄包含用户的视频流；
这里，所述距离传感器可以实时的将其所探测到的人体与前端面的距离发送到处理器模块，从而处理器模块就可以以此确定该距离是否小于等于第一预设值。
这里，可以在门体上设置有用于探测门体状态的传感器，该传感器在探测到门体由关闭变为打开时，就会向处理器模块发送用于表征门体由关闭变为打开的状态指令，则处理器模块就能够以此确定门体由关闭变为打开；传感器也可以实时的将门体状态（例如，门体与冰箱前端面的角度值等）发送给处理器模块，从而处理器模块就可以依据门体状态确定门体由关闭变为打开。
可以理解的是，在实际中，用户通常都是站在门体的前侧，因此，摄像头就可以拍摄到包含用户的视频流。
这里，为了获得更加清晰的视频流，摄像头快门速度可以在1ms，即相当于1000FPS（Frames Per Second，每秒传输帧数）。
步骤102：在依据所述视频流、确定用户从冷藏室取走饮料、饮用所述饮料并将饮料放回到冷藏室时，修改所述饮料的保质期。这里，会首先从所述视频流中识别出饮料的类型（例如，不同的饮料的饮料瓶外包装和饮料瓶的形状通常都比较固定，因此，可以以饮料瓶外表装和形状来确定饮料的类型），之后再对该饮料的位置进行跟踪，确定该饮料与前端面的距离越来越远时，则可以确定用户在取走该饮料；且确定该饮料与前端面的距离越来越近、且最后变为零时，则可以确定用户将饮料放回到冷藏室。
在步骤102中，需要使用特定算法对该视频流进行处理，并且从视频流中匹配出饮料类型，并对饮料进轨迹跟踪，就能够确定饮料与前端面的距离是否越来越远前端面、抑或越来越靠近前端面。
这里，所述修改所述饮料的保质期，可以为：当确定用户从冷藏室取走饮料时，将该饮料的存储项给删除掉；而当确定用于饮用所述饮料并将饮料放回到冷藏室时，在冰箱中添加该饮料的存储项，在存储项中存储有该已经被饮用过的饮料的保质期。
优选的，所述依据所述视频流、确定用户从冷藏室取走饮料，包括：对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料在远离前端面时，则确定用户取走饮料。其中，该神经网络可以为：卷积神经网络、递归神经网络或循环神经网络等。
这里，对于每一种饮料而言，可以使用该饮料的很多图片来对神经网络进行训练，并得到饮料模型，之后，就可以使用该饮料模型来对图片进行识别，从而就可以识别出该图片中的饮料的类型，进而得到该饮料的轨迹信息，并判断出该饮料与前端面的距离。
优选的，所述依据所述视频流、确定用户饮用所述饮料，包括：对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料与用户的嘴的距离小于等于第二预设值时，确定用户饮用所述饮料。其中，该神经网络可以为：卷积神经网络、递归神经网络或循环神经网络等。
优选的，所述依据所述视频流、确定用户将饮料放回到冷藏室，包括：对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料与前端面的距离由大于零变为等于零时，确定用户将饮料放回到冷藏室。其中，该神经网络可以为：卷积神经网络、递归神经网络或循环神经网络等。
优选的，所述修改所述饮料的保质期，包括：所述修改所述饮料的保质期，所述保质期小于等于两天。在实际中，如果一瓶饮料没有被用户开启且饮用过，该饮料通常具有很长的保质期，但是如果一旦被用户开启且饮用过，该饮料的保质期就会变得很短，即使在冷藏室中，其时间也很短，通常为一至两天，因此，可以将该保质期设置为小于两天。
本发明实施例提供了一种用于冰箱的修改饮料保质期的装置，所述冰箱箱体的前端面设置有能够拍摄用户的摄像头和能够感知用户与所述前端面距离的距离传感器，包括以下模块：
用户感知模块，用于在依据所述距离传感器确定用户与所述前端面的距离小于等于第一预设值、且确定所述冰箱的门体由关闭变为打开时，启动摄像头并拍摄包含用户的视频流；
保质期修改模块，用于在依据所述视频流、确定用户从冷藏室取走饮料、饮用所述饮料并将饮料放回到冷藏室时，修改所述饮料的保质期。
优选的，所述保质期修改模块，还用于：对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料在远离前端面时，则确定用户取走饮料。
优选的，所述保质期修改模块，还用于：对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料与用户的嘴的距离小于等于第二预设值时，确定用户饮用所述饮料。
优选的，所述保质期修改模块，还用于：对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料与前端面的距离由大于零变为等于零时，确定用户将饮料放回到冷藏室。
优选的，所述保质期修改模块，还用于：所述修改所述饮料的保质期，所述保质期小于等于两天。
应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施方式中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种用于冰箱的修改饮料保质期的方法，所述冰箱箱体的前端面设置有能够拍摄用户的摄像头和能够感知用户与所述前端面距离的距离传感器，其特征在于，包括以下步骤：
在依据所述距离传感器确定用户与所述前端面的距离小于等于第一预设值、且确定所述冰箱的门体由关闭变为打开时，启动摄像头并拍摄包含用户的视频流；
在依据所述视频流、确定用户从冷藏室取走饮料、饮用所述饮料并将饮料放回到冷藏室时，修改所述饮料的保质期。
2.根据权利要求1所述的修改饮料保质期的方法，其特征在于，所述依据所述视频流、确定用户从冷藏室取走饮料，包括：
对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；
依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料在远离前端面时，则确定用户取走饮料。
3.根据权利要求1所述的修改饮料保质期的方法，其特征在于，所述依据所述视频流、确定用户饮用所述饮料，包括：
对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；
依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料与用户的嘴的距离小于等于第二预设值时，确定用户饮用所述饮料。
4.根据权利要求1所述的修改饮料保质期的方法，其特征在于，所述依据所述视频流、确定用户将饮料放回到冷藏室，包括：
对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；
依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料与前端面的距离由大于零变为等于零时，确定用户将饮料放回到冷藏室。
5.根据权利要求1所述的修改饮料保质期的方法，其特征在于，所述修改所述饮料的保质期，包括：
所述修改所述饮料的保质期，所述保质期小于等于两天。
6.一种用于冰箱的修改饮料保质期的装置，所述冰箱箱体的前端面设置有能够拍摄用户的摄像头和能够感知用户与所述前端面距离的距离传感器，其特征在于，包括以下模块：
用户感知模块，用于在依据所述距离传感器确定用户与所述前端面的距离小于等于第一预设值、且确定所述冰箱的门体由关闭变为打开时，启动摄像头并拍摄包含用户的视频流；
保质期修改模块，用于在依据所述视频流、确定用户从冷藏室取走饮料、饮用所述饮料并将饮料放回到冷藏室时，修改所述饮料的保质期。
7.根据权利要求6所述的修改饮料保质期的装置，其特征在于，所述保质期修改模块，还用于：
对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；
依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料在远离前端面时，则确定用户取走饮料。
8.根据权利要求6所述的修改饮料保质期的装置，其特征在于，所述保质期修改模块，还用于：
对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；
依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料与用户的嘴的距离小于等于第二预设值时，确定用户饮用所述饮料。
9.根据权利要求6所述的修改饮料保质期的装置，其特征在于，所述保质期修改模块，还用于：
对所述视频流中的每帧图片都进行过滤静止物体的处理，并依据饮料模型对所述每帧图片进行识别，并进行轨迹跟踪从而得到饮料轨迹信息，其中所述饮料模型为通过深度学习算法训练而获得的神经网络；
依据所述饮料轨迹信息确定所述饮料与前端面的距离由大于零变为等于零时，确定用户将饮料放回到冷藏室。
10.根据权利要求6所述的修改饮料保质期的装置，其特征在于，所述保质期修改模块，还用于：
所述修改所述饮料的保质期，所述保质期小于等于两天。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 266101 Haier Road, Laoshan District, Qingdao, Qingdao, Shandong Province, No. 1 Applicant after: Haier Smart Home Co., Ltd. Applicant after: QINGDAO HAIER SPECIAL REFRIGERATOR Co.,Ltd. Address before: 266101 Haier Industrial Park, 1 Haier Road, Laoshan District, Shandong, Qingdao Applicant before: Qingdao Haier Joint Stock Co.,Ltd. Applicant before: QINGDAO HAIER SPECIAL REFRIGERATOR Co.,Ltd. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |