本發(fā)明涉及一種防嗆式風(fēng)力調(diào)控方法，所述方法包括提供防嗆式風(fēng)力調(diào)控平臺(tái)，用于基于檢測(cè)到的燒烤現(xiàn)場(chǎng)煙霧密度執(zhí)行對(duì)現(xiàn)場(chǎng)煙霧的自適應(yīng)吹散動(dòng)作。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及自適應(yīng)控制領(lǐng)域，尤其涉及一種防嗆式風(fēng)力調(diào)控方法。

背景技術(shù)

自適應(yīng)控制和常規(guī)的反饋控制和最優(yōu)控制一樣，也是一種基于數(shù)學(xué)模型的控制方法，所不同的只是自適應(yīng)控制所依據(jù)的關(guān)于模型和擾動(dòng)的先驗(yàn)知識(shí)比較少，需要在系統(tǒng)的運(yùn)行過程中去不斷提取有關(guān)模型的信息，使模型逐步完善。

具體地說，可以依據(jù)對(duì)象的輸入輸出數(shù)據(jù)，不斷地辨識(shí)模型參數(shù)，這個(gè)過程稱為系統(tǒng)的在線辯識(shí)。隨著生產(chǎn)過程的不斷進(jìn)行，通過在線辯識(shí)，模型會(huì)變得越來越準(zhǔn)確，越來越接近于實(shí)際。既然模型在不斷的改進(jìn)，顯然，基于這種模型綜合出來的控制作用也將隨之不斷的改進(jìn)。在這個(gè)意義下，控制系統(tǒng)具有一定的適應(yīng)能力。比如說，當(dāng)系統(tǒng)在設(shè)計(jì)階段，由于對(duì)象特性的初始信息比較缺乏，系統(tǒng)在剛開始投入運(yùn)行時(shí)可能性能不理想，但是只要經(jīng)過一段時(shí)間的運(yùn)行，通過在線辯識(shí)和控制以后，控制系統(tǒng)逐漸適應(yīng)，最終將自身調(diào)整到一個(gè)滿意的工作狀態(tài)。再比如某些控制對(duì)象，其特性可能在運(yùn)行過程中要發(fā)生較大的變化，但通過在線辯識(shí)和改變控制器參數(shù)，系統(tǒng)也能逐漸適應(yīng)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明具備以下兩處重要的發(fā)明點(diǎn)：

(1)鑒于基于Smart Sharpen濾鏡的圖像銳化處理后的圖像比原先圖像具有更少的噪聲類型數(shù)量的特性，引入了針對(duì)性的再次銳化選擇機(jī)制，用于進(jìn)一步降低圖像噪聲；

(2)基于檢測(cè)到的燒烤現(xiàn)場(chǎng)煙霧密度執(zhí)行對(duì)現(xiàn)場(chǎng)煙霧的自適應(yīng)吹散動(dòng)作，以避免燒烤現(xiàn)場(chǎng)煙霧對(duì)人員造成干擾。

根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供一種防嗆式風(fēng)力調(diào)控方法，所述方法包括提供防嗆式風(fēng)力調(diào)控平臺(tái)，用于基于檢測(cè)到的燒烤現(xiàn)場(chǎng)煙霧密度執(zhí)行對(duì)現(xiàn)場(chǎng)煙霧的自適應(yīng)吹散動(dòng)作，所述防嗆式風(fēng)力調(diào)控平臺(tái)包括：

密度辨識(shí)設(shè)備，與CPLD器件連接，用于將雙重濾波圖像中亮度值在預(yù)設(shè)煙霧亮度范圍內(nèi)的像素點(diǎn)作為煙霧像素點(diǎn)，基于所述雙重濾波圖像中煙霧像素點(diǎn)的數(shù)量確定與所述數(shù)量成正比的煙霧分布密度；

風(fēng)力控制設(shè)備，設(shè)置在燒烤臺(tái)的上方，與所述密度辨識(shí)設(shè)備連接，用于基于接收到的煙霧分布密度確定對(duì)應(yīng)的風(fēng)力強(qiáng)度以執(zhí)行對(duì)燒烤臺(tái)上方的煙霧的吹散動(dòng)作；

在所述風(fēng)力控制設(shè)備中，基于接收到的煙霧分布密度確定對(duì)應(yīng)的風(fēng)力強(qiáng)度以執(zhí)行對(duì)燒烤臺(tái)上方的煙霧的吹散動(dòng)作包括：接收到的煙霧分布密度越高，對(duì)應(yīng)的風(fēng)力強(qiáng)度越高；

定向捕獲機(jī)構(gòu)，設(shè)置在燒烤臺(tái)的上方，用于對(duì)燒烤臺(tái)的燒烤場(chǎng)景進(jìn)行定向圖像捕獲操作，以獲得并輸出定向捕獲圖像；

平滑空間濾波設(shè)備，與所述定向捕獲機(jī)構(gòu)連接，用于對(duì)接收到的定向捕獲圖像執(zhí)行平滑空間濾波處理，以獲得并輸出相應(yīng)的平滑空間濾波圖像；

濾鏡銳化設(shè)備，與所述平滑空間濾波設(shè)備連接，用于對(duì)接收到的平滑空間濾波圖像執(zhí)行基于Smart Sharpen濾鏡的圖像銳化處理，以獲得濾鏡銳化圖像，并輸出所述濾鏡銳化圖像；

數(shù)量辨識(shí)設(shè)備，與所述濾鏡銳化設(shè)備連接，用于接收所述濾鏡銳化圖像和所述平滑空間濾波圖像，基于所述平滑空間濾波圖像各個(gè)像素點(diǎn)的各個(gè)像素值分析所述平滑空間濾波圖像的噪聲類型數(shù)量，并基于所述濾鏡銳化圖像各個(gè)像素點(diǎn)的各個(gè)像素值分析所述濾鏡銳化圖像的噪聲類型數(shù)量；

命令解析設(shè)備，與所述數(shù)量辨識(shí)設(shè)備連接，用于在所述濾鏡銳化圖像的噪聲類型數(shù)量除以所述平滑空間濾波圖像的噪聲類型數(shù)量所獲得的比例小于等于預(yù)設(shè)比例閾值時(shí)，發(fā)出第一控制命令；

所述命令解析設(shè)備還用于在所述濾鏡銳化圖像的噪聲類型數(shù)量除以所述平滑空間濾波圖像的噪聲類型數(shù)量所獲得的比例大于所述預(yù)設(shè)比例閾值時(shí)，發(fā)出第二控制命令。