家电设备清洗程度识别方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请实施例涉及人工智能，尤其涉及一种家电设备清洗程度识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着家电在日常生活中的广泛应用，保持家电的清洁对于其性能、寿命和用户健康至关重要。相关技术中，家电清洗程度评估主要依赖人工观察和经验判断，这种方法主观性强且准确性低。

2、因此，如何对家电设备清洗程度进行准确识别，是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本申请提供一种家电设备清洗程度识别方法、装置、电子设备及存储介质，可以准确地对家电设备的清洗程度进行识别，避免了人工观察及经验判断，提高了家电清洗程度评估的准确性，降低了人工成本。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种家电设备清洗程度识别方法，包括：

3、获取待识别家电设备的图像数据；

4、将图像数据输入目标清洗程度识别模型，得到目标清洗程度识别模型输出的家电设备清洗程度识别结果；

5、其中，目标清洗程度识别模型是基于图像样本对及标签信息对初始清洗程度识别模型进行训练得到的，图像样本对包括清洗前的家电设备对应的第一图像样本以及清洗后的家电设备对应的第二图像样本，标签信息用于表征第二图像样本的清洗程度。

6、第二方面，本申请实施例还提供了一种家电设备清洗程度识别装置，包括：

7、获取模块，用于获取待识别家电设备的图像数据；

8、识别模块，用于将图像数据输入目标清洗程度识别模型，得到目标清洗程度识别模型输出的家电设备清洗程度识别结果；

9、其中，目标清洗程度识别模型是基于图像样本对及标签信息对初始清洗程度识别模型进行训练得到的，图像样本对包括清洗前的家电设备对应的第一图像样本以及清洗后的家电设备对应的第二图像样本，标签信息用于表征第二图像样本的清洗程度。

10、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：

11、一个或多个处理器；

12、存储器，用于存储一个或多个程序，

13、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本申请任意实施例所述的家电设备清洗程度识别方法。

14、第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请任意实施例所述的家电设备清洗程度识别方法。

15、本申请实施例提出了一种家电设备清洗程度识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待识别家电设备的图像数据；将图像数据输入目标清洗程度识别模型，得到目标清洗程度识别模型输出的家电设备清洗程度识别结果；其中，目标清洗程度识别模型是基于图像样本对及标签信息对初始清洗程度识别模型进行训练得到的，图像样本对包括清洗前的家电设备对应的第一图像样本以及清洗后的家电设备对应的第二图像样本，标签信息用于表征第二图像样本的清洗程度。也就是说，在本申请的技术方案中，将待识别家电设备的图像数据输入目标清洗程度识别模型，利用目标清洗程度识别模型对图像数据进行识别，可以准确地对家电设备的清洗程度进行识别，避免了人工观察及经验判断，提高了家电清洗程度评估的准确性，降低了人工成本；同时，为用户和维修人员提供科学合理的清洗建议和决策依据，进而提高了用户体验。

1.一种家电设备清洗程度识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标清洗程度识别模型，通过以下方式确定所述家电设备清洗程度识别结果：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标清洗程度识别模型，通过以下方式训练得到：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用目标损失函数对所述初始清洗程度识别模型进行迭代训练，直至达到训练停止条件，得到所述目标清洗程度识别模型，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标损失函数，通过以下公式(1)表示：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述梯度，通过以下公式(2)、公式(3)计算得到：

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述梯度，对所述模型参数进行更新，包括：

8.一种家电设备清洗程度识别装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种存储介质，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7中任一项所述的家电设备清洗程度识别方法。