AI菜谱一步直达服务：基于鸿蒙跨端技术的智能厨房解决方案

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AI菜谱一步直达服务：基于鸿蒙跨端技术的智能厨房解决方案

系统概述

AI菜谱一步直达服务利用手机摄像头识别冰箱内食材，通过鸿蒙分布式技术协同多设备，实现食材识别、菜谱推荐、烹饪指导的一站式服务。该系统创新性地将计算机视觉与知识图谱技术相结合，打造智能化的厨房体验。

系统架构与核心技术
多设备协作流程：

手机：食材拍照识别

智慧屏：展示推荐菜谱和烹饪视频

智能音箱：语音指导烹饪步骤
关键技术点：

多模态物体检测（YOLOv5+CLIP）

食材-菜谱知识图谱

跨设备任务调度

分布式状态同步

代码实现
分布式服务管理（核心模块）

public class RecipeDistributedService extends Ability {
private static final String TAG = “RecipeService”;
private DistributedDataManager dataManager;
private KnowledgeGraph kg;

@Override public void onStart(Intent intent) { super.onStart(intent); initDistributedEnv(); loadKnowledgeGraph(); 1.2.3.4.5.

private void initDistributedEnv() {

// 初始化分布式能力 dataManager = DistributedDataManager.getInstance(this); // 注册数据变化监听 dataManager.registerDataChangeListener(new DataChangeListener() { @Override public void onDataChanged(String key, String value) { if (key.equals("ingredients_detected")) { processIngredients(value); 1.2.3.4.5.6.7.8.9.

else if (key.equals(“recipe_selected”)) {

dispatchCookingTask(value); 1.

}

}); 1.

private void loadKnowledgeGraph() {

// 加载预构建的食材-菜谱知识图谱 kg = new KnowledgeGraph(this); kg.loadFromAsset("recipe_kg.bin"); 1.2.3.

private void processIngredients(String ingredientsJson) {

// 解析识别到的食材 Ingredient[] ingredients = new Gson().fromJson( ingredientsJson, Ingredient[].class); // 查询知识图谱获取推荐菜谱 List<Recipe> recipes = kg.queryRecipes(ingredients); // 同步到智慧屏展示 syncToSmartScreen(recipes); 1.2.3.4.5.6.7.8.9.

private void syncToSmartScreen(List<Recipe> recipes) {

String json = new Gson().toJson(recipes); dataManager.putString("recommended_recipes", json); 1.2.

private void dispatchCookingTask(String recipeJson) {

// 解析选定的菜谱 Recipe recipe = new Gson().fromJson(recipeJson, Recipe.class); // 分配任务到各设备 dataManager.putString("cooking_steps", recipe.getStepsJson()); dataManager.putString("video_guide", recipe.getVideoUrl()); 1.2.3.4.5.6.

}

手机端食材识别模块

public class IngredientDetectionAbility extends Ability {
private static final String TAG = “IngredientDetection”;
private DistributedDataManager dataManager;
private FoodDetectionModel detectionModel;

@Override public void onStart(Intent intent) { super.onStart(intent); initDetectionModel(); setupCamera(); 1.2.3.4.5.

private void initDetectionModel() {

// 加载轻量化食材检测模型 detectionModel = new FoodDetectionModel(this); detectionModel.loadModel("yolov5s_food.tflite"); 1.2.3.

private void setupCamera() {

SurfaceProvider provider = new SurfaceProvider(this); provider.setSurfaceCallback(new SurfaceCallback() { @Override public void surfaceCreated(Surface surface) { CameraConfig config = new CameraConfig.Builder() .setSurface(surface) .setFrameCallback(frame -> { Bitmap bitmap = frameToBitmap(frame); detectIngredients(bitmap); }) .build(); CameraKit.getInstance().openCamera(config); 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.

});

private void detectIngredients(Bitmap bitmap) {

// 执行食材检测 DetectionResult[] results = detectionModel.detect(bitmap); // 过滤食材结果（置信度>0.7） List<Ingredient> ingredients = Arrays.stream(results) .filter(r -> r.getConfidence() > 0.7) .map(r -> new Ingredient( r.getLabel(), r.getConfidence(), estimateQuantity(r.getBoundingBox()) )) .collect(Collectors.toList()); if (!ingredients.isEmpty()) { // 同步到分布式服务 String json = new Gson().toJson(ingredients); dataManager.putString("ingredients_detected", json); 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.

}

private float estimateQuantity(Rect boundingBox) { // 基于边界框大小估算食材数量（简化实现） return boundingBox.width() * boundingBox.height() / 10000f; 1.2.3.

}

智慧屏菜谱展示模块

public class RecipeDisplayAbility extends Ability {
private DistributedDataManager dataManager;
private MediaPlayer videoPlayer;

@Override public void onStart(Intent intent) { super.onStart(intent); initUIComponents(); initDistributedListener(); 1.2.3.4.5.

private void initDistributedListener() {

dataManager = DistributedDataManager.getInstance(this); dataManager.registerDataChangeListener(new DataChangeListener() { @Override public void onDataChanged(String key, String value) { if (key.equals("recommended_recipes")) { showRecipeList(value); 1.2.3.4.5.6.

else if (key.equals(“video_guide”)) {

playGuideVideo(value); 1.

}

}); 1.

private void showRecipeList(String recipesJson) {

Recipe[] recipes = new Gson().fromJson(recipesJson, Recipe[].class); getUITaskDispatcher().asyncDispatch(() -> { ListContainer list = findComponentById(ResourceTable.Id_recipe_list); RecipeItemProvider provider = new RecipeItemProvider(recipes); list.setItemProvider(provider); // 设置点击监听 list.setItemClickedListener((listContainer, component, position, id) -> { selectRecipe(recipes[position]); }); }); 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.

private void selectRecipe(Recipe recipe) {

// 通知系统用户选择了某个菜谱 String json = new Gson().toJson(recipe); dataManager.putString("recipe_selected", json); 1.2.3.

private void playGuideVideo(String videoUrl) {

videoPlayer.setSource(videoUrl); videoPlayer.prepare(); videoPlayer.play(); 1.2.3.

}

智能音箱烹饪指导模块

public class CookingGuideAbility extends Ability {
private DistributedDataManager dataManager;
private TtsEngine ttsEngine;
private int currentStep = 0;

@Override public void onStart(Intent intent) { super.onStart(intent); initTtsEngine(); initDistributedListener(); 1.2.3.4.5.

private void initDistributedListener() {

dataManager = DistributedDataManager.getInstance(this); dataManager.registerDataChangeListener(new DataChangeListener() { @Override public void onDataChanged(String key, String value) { if (key.equals("cooking_steps")) { prepareGuidance(value); 1.2.3.4.5.6.

}

}); 1.

private void prepareGuidance(String stepsJson) {

CookingStep[] steps = new Gson().fromJson(stepsJson, CookingStep[].class); // 开始逐步指导 guideStepByStep(steps); 1.2.3.4.

private void guideStepByStep(CookingStep[] steps) {

if (currentStep < steps.length) { CookingStep step = steps[currentStep]; // 语音播报当前步骤 ttsEngine.speak(step.getDescription(), TtsEngine.QUEUE_FLUSH, null); // 设置定时器进入下一步 Timer timer = new Timer(); timer.schedule(new TimerTask() { @Override public void run() { currentStep++; guideStepByStep(steps); 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.

}, step.getDuration() * 1000);

}

关键技术解析
多模态食材识别：

# Python端的融合识别算法（部署为HarmonyOS原子化服务） 1.

def enhanced_food_detection(image):
# 使用YOLOv5检测食材边界框
detections = yolov5_model(image)

# 使用CLIP模型验证和细化分类 clip_features = clip_model.encode_image(image) for det in detections: text_features = clip_model.encode_text(f"a photo of {det.label}") similarity = cosine_similarity(clip_features, text_features) if similarity < 0.3: # 验证阈值 det.label = "unknown" return detections 1.2.3.4.5.6.7.8.9.

知识图谱查询优化：

// 知识图谱查询实现 1.

public List<Recipe> queryRecipes(Ingredient[] ingredients) {
// 提取食材名称
String[] names = Arrays.stream(ingredients)
.map(Ingredient::getName)
.toArray(String[]::new);

// 查询包含任意3种食材的菜谱 String query = "MATCH (r:Recipe)-[:CONTAINS]->(i:Ingredient) " + "WHERE i.name IN $names " + "WITH r, COUNT(i) AS matches " + "WHERE matches >= 3 " + "RETURN r ORDER BY matches DESC LIMIT 5"; return neo4jClient.query(query, Map.of("names", names)); 1.2.3.4.5.6.7.8.

跨设备同步优化：

// 基于网络状况的自适应同步策略 1.

public void optimizeDataSync() {
NetworkState state = NetworkManager.getCurrentState();

// 根据网络质量调整同步策略 SyncPolicy policy = new SyncPolicy() .setCompression(state != NetworkState.EXCELLENT) .setPriority(SyncPriority.HIGH) .setRetryCount(state == NetworkState.POOR ? 3 : 1); dataManager.setSyncPolicy("recommended_recipes", policy); 1.2.3.4.5.6.7.

与游戏昵称同步技术的关联创新
状态同步机制：

借鉴游戏中的玩家状态同步策略，实现烹饪步骤的跨设备同步

采用类似的分布式数据版本控制保证各设备状态一致
设备角色分配：

// 类似游戏中的角色分配逻辑 1.

public void assignDeviceRoles() {
List<DeviceInfo> devices = DeviceManager.getConnectedDevices();

devices.forEach(device -> { String role = switch(device.getType()) { case PHONE -> "detector"; case TV -> "display"; case SPEAKER -> "guide"; default -> "viewer"; }; dataManager.putString(device.getId(), "assigned_role", role); }); 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.

实时性保障：

关键数据（如步骤切换）采用即时同步

非关键数据（如菜谱图片）采用后台异步同步

系统特色功能
智能替代推荐：

public List<Ingredient> findSubstitutes(Ingredient ingredient) { // 在知识图谱中查询可替代食材 return kg.query("MATCH (i1:Ingredient {name: $name})-[:CAN_REPLACE]->(i2) " + "RETURN i2 ORDER BY i2.similarity DESC LIMIT 3", Map.of("name", ingredient.getName())); 1.2.3.4.5.

营养分析：

def analyze_nutrition(recipe): total_calories = sum(ingredient.calories for ingredient in recipe.ingredients) nutrition_tags = [] if total_calories < 400: nutrition_tags.append("低卡") if any(i for i in recipe.ingredients if i.is_high_protein): nutrition_tags.append("高蛋白") return NutritionInfo(total_calories, nutrition_tags) 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.

多用户协作：

支持多个手机同时扫描不同区域的食材

合并所有用户的检测结果生成综合推荐

该AI菜谱一步直达服务系统充分展现了鸿蒙分布式技术的优势，将原本分散的厨房设备整合为智能协同的整体，为智能家居场景提供了创新解决方案。通过借鉴游戏中的状态同步和角色分配机制，实现了厨房场景下的无缝多设备协作体验。

网址：AI菜谱一步直达服务：基于鸿蒙跨端技术的智能厨房解决方案 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1044598

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