一种基于冰箱动态识别的食品管理系统的制作方法

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本发明属于智能冰箱领域，特别是涉及一种基于冰箱动态识别的食品管理系统，具体为一种通过红外感应方式对人存放和取出食材动作进行拍照，进行图像识别的技术。

背景技术：

随着电子信息技术的发展，智能家居技术进入人类的生活，智能冰箱作为智能家居的重要组成部分，引起了众多研究机构和企业的重视。综观各种智能冰箱概念，其主要功能包括：多媒体功能，在智能冰箱上可以播放音频、图像、视频、有线电视以及显示电子文档；食物管理功能，智能冰箱可以识别冰箱内食物的种类、数量等信息，并可以在食物不足时提醒用户购买，还可以根据食物的种类推荐菜谱，倡导健康饮食；网络连接功能，智能冰箱可以通过手机或是因特网与用户进行连接，使用户可以远程了解冰箱内食物的情况，进而合理购买食物。

目前市面上云图像识别冰箱的，是在对云计算、物联网、大数据、变频等多种技术进行的整合，实现了智能化食品管理、远程订购蔬菜，让冰箱真正做到智能化。与传统智能冰箱不同，云图像识别技术通过图像采集系统得到食品图片上传云端，运用独有的图像识别算法，转化成食品的信息列表。同时，结合保鲜期数据库，实现食物保质期的提醒功能，最终实现端云一体化从云端分享至手机端和产品终端。

作为智能冰箱的重要组成部分，食物管理系统将为用户提供冰箱内部的库存信息，并据此推出智能菜单，向用户发出购物请求，通过与互联网连接，使用户远程了解冰箱的食物信息。为实现这一功能，现有的智能冰箱食物系统多是基于物联网技术，即通过射频识别(rfid)、红外感应器、激光感应器等信息传感设备，进行信息交换和通信，实现对物品的识别和管理。而本文提出的动态图像识别方案，则是在智能冰箱上安装红外传感器以及摄像头，对人存取获取食物动作进行拍照，通过图像识别技术，最终实现对冰箱内食物的识别。

为避免现有技术的不足，人们提出了各种技术方案，如中国专利文件公开了基于图像识别的冰箱容纳物管理系统[cn201710056579.7]，它通过设置在箱门上的第一摄像头和设置在箱体上的第二摄像头，角度传感器设置在用于连接箱门与箱体的转轴上，并且能够检测箱门相对于箱体的枢转角度，主控模块与第一摄像头、第二摄像头和角度传感器连通，并且能够根据角度传感器检测到的角度信息控制第一摄像头和第二摄像头的枢转角度，从而能够在最佳距离以最佳角度采集冰箱内的容纳物的图像，但是这种方案缺点也十分明显，由于是静态获取冰箱内容纳物图像，需要多个摄像头同时配合以及还需要对冰箱门的枢转角度进行判断处理，极易受摄像头拍摄视角以及冰箱内搁架遮挡等因素影响，很容易出现拍摄死角问题，影响图像识别，耗费成本的同时也影响到了图像采集的精准度。

因此，本发明提供了一种基于冰箱动态识别的食品管理系统，只使用一个摄像头就能避免冰箱内出现拍照死角，能够有效解决上述问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于冰箱动态识别的食品管理系统，通过动作采集装置采集存放或者取出食材的动作，触发图像采集装置进行动态拍照，将照片信息传递给智能控制系统，智能控制系统中的云数据库进行图像识别，将物品信息存入数据库并通过显示装置显示食品信息，解决了现有的冰箱图像采集装置需要多个摄像头相互配合、容易存在拍照死角以及图像采集不佳的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为一种基于冰箱动态识别的食品管理系统，包括图像采集设备、动作采集设备和智能控制子系统，所述动作采集设备用于采集存放或取出食材的动作，以便触发图像采集装置；所述图像采集设备用于对存取动作进行动态拍照，获得图片信息传递至智能控制子系统；所述智能控制子系统包括智能控制板、局域网、云数据库和显示装置；其中，所述智能控制板输出端通过局域网与云数据库双向通信连接；所述动作采集装置输出端与图像采集装置输入端电性连接；所述图像采集装置输出端与智能控制板输入端电性连接；所述智能控制板的输出端与显示装置电性连接。

优选地，所述图像采集装置为具有电子快门的ccd摄像头，且所述ccd摄像头的快门速度小于0.01秒。

优选地，所述动作采集模块为红外感应模块；所述红外感应模块包括红外发射器、红外接收器和主芯片，且所述红外感应模块至少包括两个红外发射器和至少一个红外接收器。

优选地，所述显示装置为led显示屏或移动智能终端。

优选地，所述局域网为蓝牙通讯模块、wifi通讯模块、zigbee通讯模块中的一种或多种。

优选地，所述的一种基于冰箱动态识别的食品管理系统的动态识别方法包括如下步骤：

步骤1：动作采集装置监测到用户采集存放或取出食材的动作；

步骤2：根据两只红外传感器感应到人手接近的先后顺序，来判断食物的存放还是取出；

步骤3：动作采集装置触发图像采集装置对存取动作进行拍照；

步骤4：图像采集装置采用图像分割方法对采集到的图像进行预处理；

步骤5：基于深度学习模型提取图像特征；

步骤6：对特征提取完成的图片进行分类器设计和分类决策。

本发明具有以下有益效果：

本发明通过动作采集装置采集存放或者取出食材的动作，触发图像采集装置进行动态拍照，将照片信息传递给智能控制系统，智能控制系统中的云数据库进行图像识别，将物品信息存入数据库并通过显示装置显示食品信息，利用一个摄像头避免了冰箱内部存在拍照死角，降低了生产成本，提高了图像采集的精准度。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的一种基于冰箱动态识别的食品管理系统的结构框图；

图2为本发明的图像动态识别方法步骤图。

具体实施方式

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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明为一种基于冰箱动态识别的食品管理系统，包括图像采集设备、动作采集设备和智能控制子系统；

动作采集设备用于采集存放或取出食材的动作，以便触发图像采集装置；图像采集设备用于对存取动作进行动态拍照，获得图片信息传递至智能控制子系统；图像采集装置和动作采集装置均装设在冰箱箱体顶部；

智能控制子系统包括智能控制板、局域网、云数据库和显示装置；其中，智能控制板输出端通过局域网与云数据库双向通信连接；动作采集装置输出端与图像采集装置输入端电性连接；图像采集装置输出端与智能控制板输入端电性连接；智能控制板的输出端与显示装置电性连接；云数据库包括系统预设数据对比模块；对图像识别后的图像，进行预设数据对比，能够快速匹配各类食品的保质日期，避免因食品过期浪费食材。

其中，图像采集装置为具有电子快门的ccd摄像头，且ccd摄像头的快门速度小于0.01秒；快门速度越快，镜头开启的时间就越短，光线到达ccd的量就越少，也即曝光量越少；ccd摄像头的电子快门在光积分开始前整体同时复位，然后所有的光电二极管开始积聚电荷并持续一段时间；在积分过程结束时，所有的光生电荷同时经转移栅传送到和暂存栅，然后顺序读出，通常称这种快门方式为全局快门；因此，拍摄运动物体不会产生图像畸变。

其中，动作采集模块为红外感应模块；红外感应模块包括红外发射器、红外接收器和主芯片，且红外感应模块至少包括两个红外发射器和至少一个红外接收器，两个红外传感器用来感应人手存取食品的动作的先后顺序判断用户是存放食物还是取用食物，当人存放食物时候，手经过一号红外传感器和二号红外传感器都将信息传递给智能控制系统，ccd摄像头不拍照，当人手经过2号红外传感器时，2号红外传感器将信息传递给智能控制系统，智能控制系统命令ccd摄像头拍照，图片传入智能控制系统后，控制系统对图片处理，标记此图片为存入食品的图片；使用双红外传感器，针对人存取食物的动作进行识别定位处理，可以准确的判断出是存放还是取出食品的动作，并将信息传递给智能控制系统，对图片信息进行编辑，避免了识别食品存取混乱，大大的提高了冰箱的智能化水平。

其中，显示装置为led显示屏或移动智能终端，若显示装置为led显示屏时，led显示屏时镶嵌在冰箱门体外表面；若显示装置为移动智能终端时，移动终端可以是手机或平板电脑，显示装置能够显示食品的具体信息，具体信息包括食品的种类、数量、保质期以及推荐的烹饪方法，并可以对即将过期的食物进行消息提醒，避免出现食物过期浪费的情况发生；保质期可以手动输入也可根据数据库预先储存的食物的保质期数据进行判断。

其中，局域网为蓝牙通讯模块、wifi通讯模块、zigbee通讯模块中的一种或多种。

请参阅图2所示，一种基于冰箱动态识别的食品管理系统的动态识别方法包括如下步骤：

步骤1：动作采集装置监测到用户采集存放或取出食材的动作；

步骤2：根据两只红外传感器感应到人手接近的先后顺序，来判断食物的存放还是取出；判断的具体内容为：针对人手每次存取的动作进行动态拍照，使用红外传感器来检测人的动作，但单只红外传感只能检测到人接近冰箱，不能判断是存放食物还是取出食物的动作；因此，采用两只红外传感器，通过两只红外传感器感应到人手接近的先后顺序，来判断食物的存放还是取出，并对这一动作进行拍照，既手势动态拍照；

步骤3：动作采集装置触发图像采集装置对存取动作进行拍照；

步骤4：图像采集装置采用图像分割方法对采集到的图像进行预处理；图像分割的目的是理解图像的内容，提取出感兴趣的对象，按照具体应用的要求和具体图像的内容将图像分割成一块块区域；将图像分割出最多的框则最有可能是食品的框；

步骤5：基于深度学习模型提取图像特征；深度学习是一种基于无监督特征学习和特征层次结构的学习方法。通过构建多隐层的模型和海量训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性；

步骤6：对特征提取完成的图片进行分类器设计和分类决策；分类器的设计是为了设计出合理的判别函数，根据平面和空间图像中其物体和区域通常具有相同性和特异性，以及经验和应用要求，需要把具有一定相似度但并不完全一样的物体和区域归属为一类；通常可以根据最近距离原则、线性判别函数、统计决策理论和人工神经网络等决策规则设计判别函数；在有监督的统计分类中，事先已经确定了各个类别在特征空间中的区域，为了对被识别样本分类，可以为每个类别设计一个判别函数。

值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

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