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公开(公告)号：CN115289776A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210900459.1
申请日：2022-07-28
申请人： 青岛国创智能家电研究院有限公司 , 青岛海尔电冰箱有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 海尔智家股份有限公司
摘要： 本申请涉及冰箱技术领域，公开一种用于控制冰箱的方法，包括：在冰箱的箱门被打开的情况下，获取外界环境温度；在外界环境温度小于第一预设阈值的情况下，控制风扇运行以形成用于阻挡冷气从冰箱中逸散的风幕。而本方案通过利用风幕用于阻挡从冰箱中逸散的冷气，能够减少从冰箱中逸散的冷气，这样在压缩机再次工作的情况下，能够使得冰箱内的温度更快速的达到设定的温度。从而减少了压缩机的工作时间，实现了节能减排。本申请还公开一种用于控制空调的装置、空调及存储介质。
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公开(公告)号：CN118866002A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202310485114.9
申请日：2023-04-28
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 海尔智家股份有限公司
摘要： 本发明揭示一种设备异常自噪声的识别方法、设备和计算机存储介质，识别方法包括：预设设备的多种异常自噪声的音频信号；获取实时音频信号；当实时音频信号的声音音量大于等于第一设定阈值时，判断实时音频信号是否属于多种异常自噪声的音频信号中的一种；若是，则将设备处于异常状态上传处理系统。本发明能够及时通知售后服务部门，为售后服务部门先于用户发现设备异常问题提供技术支撑，提高用户使用体验。
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公开(公告)号：CN118687325A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202310285467.4
申请日：2023-03-22
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 海尔智家股份有限公司
摘要： 本发明具体涉及一种制冷设备温度动态设置方法、制冷设备，动态设置方法包括判断食材的种类i是否满足i＝1或者i＞1，且同时获取储物间室内的温度设置的时间差Δd、温度设置的平均间隔时间μd；当i满足i＝1时，立即或等到μd‑Δd之后设定储物间室内的预设温度为该食材最适合存储的温度tf,i；当i满足i＞1时，获取tnow、tset，判断tnow、tset分别是否属于多种食材适合存储的温度集合Tf,i的交集T；当#imgabs0#且#imgabs1#时，立即或等到μd‑Δd之后设定储物间室内的预设温度为多种食材最适合存储的温度tf,i的平均温度μtf,i；当tnow∈T或tset∈T时，设定储物间室内的预设温度为T范围内的数值。本发明具有控制逻辑合理、便于实施、减低成本的优点。
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公开(公告)号：CN117540017A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311442492.5
申请日：2023-10-31
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 海尔智家股份有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06F18/241 , G06F3/01
摘要： 本申请涉及人机交互技术领域，公开一种用于智能设备人机交互的方法，包括：获得智能设备人机交互的多源异构数据中感知数据的总文本数据；基于关联提示信息，生成总文本数据所对应的感知交互数据；其中，感知交互数据包括表征总文本数据和关联提示信息的融合特征关联关系；对感知交互数据进行场景应用分类，获得用于指示不同应用场景的人机交互集成数据。该方法通过最佳捕捉到总文本数据和关联提示信息的文本特征的深层结构和潜在含义，从而使得感知交互数据具有更加全面和深刻和表达，有效提高了智能设备人机交互的准确性。本申请还公开一种用于智能设备人机交互的装置及智能设备。
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公开(公告)号：CN117315679A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311125048.0
申请日：2023-09-01
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 海尔智家股份有限公司
IPC分类号： G06V30/19 , G06V30/41 , G06V10/80 , G10L15/26 , G10L21/0208 , G10L25/30 , G06N3/0442
摘要： 本申请涉及自然语言理解技术领域，公开一种用于多模态数据的文本提示方法，包括：获得多模态数据关联的文本特征向量，并，获得多模态数据关联的第一文本嵌入向量和第二文本嵌入向量；根据文本特征向量和第一文本嵌入向量，获得第一文本提示向量；根据文本特征向量和第二文本嵌入向量，获得第二文本提示向量；融合第一文本提示向量和第二文本提示向量，获得融合文本信息。该方法能够提升多模态信息中文本信息提取的准确性和可靠性。本申请还公开一种用于多模态数据的文本提示装置及家电设备、介质。
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公开(公告)号：CN117077787A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310830353.3
申请日：2023-07-07
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 海尔智家股份有限公司
IPC分类号： G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06N3/096 , G10L15/26 , G10L15/16 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06F16/332 , G06F16/483 , F25D29/00
摘要： 本发明提供一种文本生成方法、装置、冰箱及存储介质。本发明通过同时将实时语音数据、实时文本数据、实时音视频数据作为网络模型的训练和输入数据，获得了多源异构的多模态数据。并且，通过构建融合了对抗网络、transformer模型、蒸馏扩散模型、注意力机制的神经网络，能够更丰富和充分地提取文本的语义特征信息。整体模型结构具有优秀的深度学习表征能力，生成文本准确率更高。获得生成文本信息后通过多渠道进行输出，显著改善语音识别精度和文本分类准确率的同时，使得交互方式更加便捷多元，大幅提高用户体验。
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公开(公告)号：CN116741196A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310586386.8
申请日：2023-05-22
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 海尔智家股份有限公司
IPC分类号： G10L21/0272 , G10L15/08 , G10L15/06 , G10L15/16
摘要： 本申请涉及语音降噪技术领域，公开一种用于语音降噪识别的方法，包括：根据多模态数据，获得语音编码数据；根据语音编码数据，获得语音信号；根据语音编码数据，获得噪音信号；利用第一深度神经网络对语音信号以及噪音信号进行数据融合，获得语音融合信号。本申请能够提升语音降噪的有效性。本申请还公开一种用于语音降噪识别的装置及制冷设备、存储介质。
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公开(公告)号：CN116721173A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310588948.2
申请日：2023-05-22
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 海尔智家股份有限公司
IPC分类号： G06T11/00 , G10L21/0208 , G10L15/26 , G10L25/30 , G06T11/60 , G06T9/00 , G06N3/0464
摘要： 本申请涉及数据处理技术领域，公开一种用于多模态数据的图像生成方法，包括：根据多模态数据，获得图像编码数据；根据多模态数据，获得文本嵌入数据；对图像编码数据以及文本嵌入数据进行图像特征提取，获得目标图像。本申请能够从多模态数据中提取高质量的图像，提升图像提取的有效性。本申请还公开一种用于多模态数据的图像生成装置及制冷设备、存储介质。
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公开(公告)号：CN116563747A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310383387.2
申请日：2023-04-11
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 海尔智家股份有限公司
摘要： 本发明揭示一种提高抽屉内物品信息检测准确性的方法、设备和存储介质，包括：对连续拍摄的各视频帧图像进行处理，其中，于各视频帧图像中识别出垂直于抽屉开启方向的抽屉边缘线；将抽屉边缘线处沿抽屉开启方向上延伸区域定义为监控区域，监控其内是否出现手部特征；若出现，则获取手部特征出现在监控区域内的连续视频帧图像；若获取连续视频帧图像的帧数大于等于预设阈值，且在获取连续视频帧图像中的抽屉边缘线逐渐朝远离监控区域方向上运动时，则定义连续视频帧图像为第一系列图像，第一系列图像为抽屉关闭过程中采集的视频帧图像；获取第一系列图像中第一张视频帧图像。本发明可有效避免过早或过晚采集图像中抽屉内物品信息不完全的问题。
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公开(公告)号：CN116431805A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310246908.X
申请日：2023-03-15
申请人： 青岛海尔电冰箱有限公司 , 青岛海尔智能技术研发有限公司 , 海尔智家股份有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F18/22
摘要： 本发明揭示了一种文本分类方法及制冷设备系统，方法包括：将多模态数据和/或多源异构数据全部转写为文本数据并汇总为总文本数据；对总文本数据中可标注的文本进行标注；将总文本数据通过深度融合网络模型进行特征提取；基于提取的特征计算文本分类的匹配结果。该文本分类方法充分利用了多模态和多源异构数据，并充分地挖掘了数据本身及数据间的自然语言理解的语义、语法及语境信息，文本分类的准确率高，提高了数据的价值，且提高了用户反馈信息准确率，为制冷设备上的人工智能的应用和推广提供了更好的前景。
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