家电控制方法及装置与流程

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本发明涉及电器控制领域，具体而言，涉及一种家电控制方法及装置。

背景技术：

现有技术中，一般是通过遥控器或者声控的方式控制家电，但是，现有的控制方案中，采用遥控器的方式，受距离和障碍物的影响，控制精度差，而且控制的等级低，只能通过按键来进行相应的控制。采用声控的方式，容易受到外界噪声的影响，由于家居环境的复杂性，极有可能会由于其他声音而引起误触发，控制的准确度差。综上所述传统的家电控制方式识别准确性较低，容易导致家电误动作，影响用户的使用体验，且误触发家电会浪费能源、影响家电的使用寿命。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种家电控制方法及装置，以至少解决相关技术中传统的控制方式容易引起家电误触发，导致控制可靠性和真实性较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种家电控制方法，包括：获取手势信息和语音信息；使用手势模型识别出手势识别结果，使用语音模型识别出语音识别结果，其中，所述手势模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：手势信息和标识所述手势信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果，所述语音模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：语音信息和标识所述语音信息所表示的语音是否为家电控制语音的语音识别结果；在识别出的所述手势识别结果为所述手势信息所表示的手势为家电控制手势的情况下，依据所述手势信息所表示的手势对家电进行控制，和/或，在识别出的所述语音识别结果为所述语音信息所表示的语音为家电控制语音的情况下，依据所述语音信息所表示的语音对家电进行控制。

可选的，所述手势信息包括以下至少之一：手势图像信息，手势感应信息。

可选的，所述手势信息为手势图像信息，所述手势模型为图像手势模型，训练得出所述图像手势模型所使用的多组数据中的每组数据均包括：手势图像信息和标识所述手势图像信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果。

可选的，所述手势信息为手势感应信息，所述手势模型为感应手势模型，训练得出所述感应手势模型所使用的多组数据中的每组数据均包括：手势感应信息和标识所述手势感应信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果。

可选的，在所述手势信息包括手势图像信息的情况下，通过以下方式至少之一获取所述手势图像信息：照相机摄像照片的方式，录像机录像后截屏的方式；和/或，在所述手势信息包括手势感应信息的情况下，通过以下方式至少之一获取所述手势感应信息：传感器感知的方式。

可选的，在依据所述手势信息所表示的手势对家电进行控制，和/或，依据所述语音信息所表示的语音对家电进行控制之前，还包括：确定所述语音信息所表示的语音对家电进行控制的第一控制指令，与所述手势信息所表示的手势对家电进行控制的第二控制指令，之间的优先级；在依据所述手势信息所表示的手势对家电进行控制，和，依据所述语音信息所表示的语音对家电进行控制的情况下，选择优先级最高的一个对家电进行控制。

可选的，在第二控制指令的优先级高于第一控制指令时，选择通过手势信息对家电进行控制之前，包括：判断是否接收到语音控制信息，其中，所述语音控制信息用于决定手势信息是否有效；在所述语音控制信息表明手势信息有效的情况下，通过手势信息对家电进行控制。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种家电控制装置，包括：获取模块，用于获取手势信息；识别模块，用于使用手势模型识别出手势识别结果，其中，所述手势模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：手势信息和标识所述手势信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果；控制模块，用于在识别出的所述手势识别结果为所述手势信息所表示的手势为家电控制手势的情况下，依据所述手势信息所表示的手势对家电进行控制。

可选的，所述家电控制装置还包括：所述手势信息为手势图像信息，所述手势模型为图像手势模型，训练得出所述图像手势模型所使用的多组数据中的每组数据均包括：手势图像信息和标识所述手势图像信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果。

可选的，所述家电控制装置还包括：所述手势信息为手势感应信息，所述手势模型为感应手势模型，训练得出所述感应手势模型所使用的多组数据中的每组数据均包括：手势感应信息和标识所述手势感应信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果。

可选的，所述家电控制装置还包括：确认模块，用于在接收到用于对所述家电进行控制的语音控制信息的情况下，确认所述手势信息所表示的手势为有效手势。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述任意一项所述的家电控制方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的方法。

在本发明实施例中，采用手势控制家电的方式，通过获取手势信息和语音信息，使用手势模型识别出手势识别结果，使用语音模型识别出语音识别结果，其中，手势模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：手势信息和标识手势信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果，语音模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：语音信息和标识语音信息所表示的语音是否为家电控制语音的语音识别结果；在识别出的手势识别结果为手势信息所表示的手势为家电控制手势的情况下，依据手势信息所表示的手势对家电进行控制，和/或，在识别出的语音识别结果为语音信息所表示的语音为家电控制语音的情况下，依据语音信息所表示的语音对家电进行控制的目的，从而实现了提高手势控制家电准确性的技术效果，进而解决了相关技术中传统的控制方式容易引起家电误触发，导致控制可靠性和真实性较低的技术问题。

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是根据本发明实施例的一种家电控制方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种家电控制装置结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

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。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例，提供了一种家电控制方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种家电控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤s102，获取手势信息和语音信息；

步骤s104，使用手势模型识别出手势识别结果，使用语音模型识别出语音识别结果，其中，手势模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：手势信息和标识手势信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果，语音模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：语音信息和标识语音信息所表示的语音是否为家电控制语音的语音识别结果；

步骤s106，在识别出的手势识别结果为手势信息所表示的手势为家电控制手势的情况下，依据手势信息所表示的手势对家电进行控制，和/或，在识别出的语音识别结果为语音信息所表示的语音为家电控制语音的情况下，依据语音信息所表示的语音对家电进行控制。

在本发明实施例中，采用手势对家电进行控制，获取手势信息和语音信息，使用手势模型识别出手势识别结果，使用语音模型识别出语音识别结果，其中，手势模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：手势信息和标识手势信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果，语音模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：语音信息和标识语音信息所表示的语音是否为家电控制语音的语音识别结果；在识别出的手势识别结果为手势信息所表示的手势为家电控制手势的情况下，依据手势信息所表示的手势对家电进行控制，和/或，在识别出的语音识别结果为语音信息所表示的语音为家电控制语音的情况下，依据语音信息所表示的语音对家电进行控制的目的，从而实现了提高手势控制家电准确性的技术效果，进而解决了相关技术中传统的控制方式容易引起家电误触发，导致控制可靠性和真实性较低的技术问题。

需要说明的是，上述获取手势信息时，通过传感器、摄像头、照相机、录像机等信息采集设备获取目标范围内手势信息。由于信息采集设备容易受到外界环境条件的影响，会出现采集死角、重复采集等问题，因而目标范围可以是预先设定区域内的范围，即用户可以根据所处空间格局、家电的摆放位置以及信息采集设备的安装位置等，对信息采集设备的目标范围进行合理的调整。此外，目标范围还包括信息采集设备所能探测到的不受外界条件限制的范围。在信息采集设备获取目标范围内的手势信息，该手势信息至少包括：手势图像信息、手势感应信息等。例如，用户可以通过传感器获取手势感应信息，其中传感器可以是光敏传感器、压敏传感器等，而传感器作为一种检测装置，能够获取用户的手势信息，将其转化为电信号或者其他所需的信息输出形式。此外，还可以通过摄像头、照相机、录像机等获取用户手势的图像或者视频信息，提取用户手势的图像或者视频信息中的特征数据信息。

上述说明还包括，对获取的手势信息进行预处理，包括去噪过滤等，把一些对手势识别无用的干扰信号提前滤除掉。

在使用手势模型识别出手势识别结果之前，需要构建手势模型，然后使用多组数据通过机器学习方式对构建的手势模型进行训练，这里多组数据包括:手势信息和手势识别结果，其中，手势识别结果为标识手势信息所表示的手势是否为家电控制手势。通过对构建的手势模型的训练，建立手势信息与该手势识别结果的关联性。而且，在对大量多组数据的训练时，不断地对错误的手势识别进行修正，例如，调整算法，人为设置等，从而有效提高手势模型的识别准确度。

由于手势信息至少包括：手势图像信息、手势感应信息等，即可以选择相应的算法来实现对不同手势信息的训练，得到与手势信息相对应的手势模型。例如，当手势信息为手势图像信息，手势模型为图像手势模型，训练得出图像手势模型所使用的多组数据中的每组数据均包括：手势图像信息和标识手势图像信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果；当手势信息为手势感应信息，手势模型为感应手势模型，训练得出感应手势模型所使用的多组数据中的每组数据均包括：手势感应信息和标识手势感应信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果。

当在使用手势模型识别出手势识别结果时，用户每次完成手势动作，信息采集设备就会获取与该手势动作相关的手势信息，进而将手势信息输入对应的手势模型，就会得出手势识别结果，即该手势信息和标识手势信息所表示的手势是否为家电控制手势。若该手势模型识别出手势信息，也即该手势是家电控制手势，则该手势信息有效，依据手势信息所表示的手势对家电进行控制；若该手势模型未能识别出手势信息或者该手势信息所表示的手势不是家电控制手势，则该手势信息无效，依据该手势信息不能对家电进行控制。手势与手势信息是一一对应的关系，每一种手势都会有唯一确定的手势信息所表示出来，由此来实现对家电的控制。

可选的，手势信息包括以下至少之一：手势图像信息，手势感应信息。

用户的手势会被信息采集装置获取到，上述手势信息由于获取方式不同，可以是手势图像信息或者手势感应信息。例如，手势图像信息可以是摄像头采集到的图像或图片中的手势位置(相对于某一参照物的位置)、手势形状及大小(如手指张开的幅度或者手掌的紧握与松开变化等)，也可以是所采集图像上由于手势变化而发生的像素点位移等。手势感应信息可以由各种不同种类的传感器获取，例如，压敏传感器可以根据手势产生的压力确定手势感应信息，光敏传感器可以通过手势产生的变化引起的光信号变化确定手势感应信息。

可选的，手势信息为手势图像信息，手势模型为图像手势模型，训练得出图像手势模型所使用的多组数据中的每组数据均包括：手势图像信息和标识手势图像信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果。

当手势信息为手势图像信息时，由于家居环境的复杂，不可避免的会采集到一些装饰物、工艺品以及类似手势的物件等，然而这些并非真正的手势，通过上述图像手势模型，可以准确的将手势图像信息识别出来，并识别该手势图像所表示的手势是否为家电控制手势。上述图像手势模型由机器学习通过大量训练数据对图像手势模型进行训练得出相应的图像手势模型，该训练数据包括手势图像信息和该手势图像信息对应的手势识别结果。该图像手势模型能够准确识别输入的手势图像信息相对应的手势识别结果。

可选的，手势信息为手势感应信息，手势模型为感应手势模型，训练得出感应手势模型所使用的多组数据中的每组数据均包括：手势感应信息和标识手势感应信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果。

当手势信息为手势感应信息时，由机器学习通过大量训练数据对感应手势模型进行训练得出相应的感应手势模型，该感应手势模型能够准确识别输入的手势感应信息相对应的手势识别结果。

可选的，在手势信息包括手势图像信息的情况下，通过以下方式至少之一获取手势图像信息：照相机摄像照片的方式，录像机录像后截屏的方式；和/或，在手势信息包括手势感应信息的情况下，通过以下方式至少之一获取手势感应信息：传感器感知的方式。

上述获取手势图像信息的方式，可以采用照相机摄像照片的方式、录像机录像后截屏，以及红外照相机获取红外图像的方式，还可以为采用微型摄像头等图像采集设备获取手势图像信息。在上述获取手势感应信息的方式中，可以采用传感器感知的方式，其中，传感器可以包括多种，例如，光敏传感器、压敏传感器、热敏传感器等。例如，家电采用压敏传感器，此时用户只要在目标区域内使用手势对家电施以压力，家电的压敏传感器感知压力的次数，压力的大小及其压力的变化幅度等，还可以结合预定时间内的上述手势进行操作。

可选的，在依据手势信息所表示的手势对家电进行控制，和/或，依据语音信息所表示的语音对家电进行控制之前，还包括：确定语音信息所表示的语音对家电进行控制的第一控制指令，与手势信息所表示的手势对家电进行控制的第二控制指令，之间的优先级；在依据手势信息所表示的手势对家电进行控制，和，依据语音信息所表示的语音对家电进行控制的情况下，选择优先级最高的一个对家电进行控制。

在手势信息被确定为家电控制手势后，为了提高手势控制家电的准确性，可以通过对家电进行控制的语音控制信息对识别的手势结果进一步确认。例如，在语音信息的优先级高于手势信息的优先级的情况下，用户做了一个手势，经过手势模型识别得到该手势为空调开启手势，此时的家电接收用户发出的语音信息，例如“是”或者“可以”等确定性答复，空调会自动识别用户的语音控制信息，确认手势信息所表示的手势为有效手势，进而对空调进行控制；若用户回复“否”或者“不”等否定性答复，此时的家电会向用户发出警示，如“手势错误，请重新输入”。除此之外，上述语音控制信息还可以是与手势信息所表述的手势对家电控制一致的语音控制，还如上述举例，用户做了一个手势，经过手势模型识别得到该手势为空调开启手势，用户只需要把自己手势所要表达的控制信息通过语音表达出来，家电就会判断手势信息与语音控制信息是否一致。若表达一致，确认手势信息所表示的手势为有效手势，进而对空调进行控制；若表达不一致，确认手势信息所表示的手势为无效手势，进而家电会向用户发出警示，提醒用户重新操作。

可选的，在第二控制指令的优先级高于第一控制指令时，选择通过手势信息对家电进行控制之前，包括：判断是否接收到语音控制信息，其中，语音控制信息用于决定手势信息是否有效；在语音控制信息表明手势信息有效的情况下，通过手势信息对家电进行控制。

将图像信息、感应信息与语音控制相结合，在识别到目标区域中手势的情况下，判断是否接收到语音控制信息，判断结果为是的情况下，确认手势有效，可以有效提高控制的准确度。因此，本实施例的技术方案可以利用在空调、冰箱、电风扇、电烤箱、电暖器等家电中，能够提高手势对家电控制的准确性，提高家电的智能化，使得用户获得更加人性化的生活体验。

此外，本发明实施例能够应用于复杂家庭环境下，可有效地屏蔽掉虚假的手势识别，使表达用户真实意图的手势，提高手势控制空调的准确性，极大程度地避免了手势识别误触发、家电误操作等问题。

图2是根据本发明实施例的一种家电控制装置结构示意图，如图2所示，该家电控制装置20，包括：

获取模块22，用于获取手势信息；识别模块24，与上述获取模块22相连，用于使用手势模型识别出手势识别结果，其中，手势模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：手势信息和标识手势信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果；控制模块26，与上述识别模块24相连，用于在识别出的手势识别结果为手势信息所表示的手势为家电控制手势的情况下，依据手势信息所表示的手势对家电进行控制。

上述的家电控制装置，通过手势模型对手势信息进行识别，达到了准确识别家电控制手势的目的，从而实现了提高手势控制家电准确性的技术效果，进而解决了相关技术中传统的控制方式容易引起家电误触发，导致控制可靠性和真实性较低的技术问题。

可选的，家电控制装置20还包括：手势信息为手势图像信息，手势模型为图像手势模型，训练得出图像手势模型所使用的多组数据中的每组数据均包括：手势图像信息和标识手势图像信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果。

可选的，家电控制装置20还包括：手势信息为手势感应信息，手势模型为感应手势模型，训练得出感应手势模型所使用的多组数据中的每组数据均包括：手势感应信息和标识手势感应信息所表示的手势是否为家电控制手势的手势识别结果。

可选的，家电控制装置20还包括：确认模块，用于在接收到用于对家电进行控制的语音控制信息的情况下，确认手势信息所表示的手势为有效手势。

在本发明实施例中，提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述任意一项的家电控制方法。

在本发明实施例中，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

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