烹饪方式的展示方法及装置、抽油烟机制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种烹饪方式的展示方法及装置、抽油烟机。其中，该方法包括：获取当前食材的第一图像信息；基于第一图像信息确定食材的种类；依据食材的种类确定食材对应的至少一种菜品；依据菜品确定食材的烹饪方式，并在抽油烟机上显示烹饪方式。本发明专利技术解决了相关技术中抽油烟机功能单一的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
烹饪方式的展示方法及装置、抽油烟机
本专利技术涉及抽油烟机领域，具体而言，涉及一种烹饪方式的展示方法及装置、抽油烟机。
技术介绍
目前，抽油烟机功能比较单一，仅是完成油烟机的吸烟功能，而随着人们个性化需求越来越多，功能单一会影响人们对产品的体验，同时，也限制了油烟机的应用场景。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种烹饪方式的展示方法及装置、抽油烟机，以至少解决相关技术中抽油烟机功能单一的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种烹饪方式的展示方法，包括：获取当前食材的第一图像信息；基于第一图像信息确定食材的种类；依据食材的种类确定食材对应的至少一种菜品；依据菜品确定食材的烹饪方式，并在抽油烟机上显示烹饪方式。可选地，基于第一图像信息确定食材的种类，包括：将第一图像信息作为第一模型的输入，确定第一图像信息所对应的食材的种类，其中，第一模型为使用第一数据库中的多组数据通过机器学习训练得到的，第一数据库中多组数据中的每组数据均包括：食材图像信息以及与食材图像信息对应的食材种类。可选地，依据食材的种类确定食材对应的至少一种菜品，包括：依据食材的种类确定菜品列表，其中，菜品列表中每种菜品的食材组成中均包括食材的种类对应的食材；接收选择指令，以及依据该选择指令从菜品列表中选择与食材对应的菜品。可选地，依据食材的种类确定食材对应的至少一种菜品，包括：依据食材的种类确定菜品列表，其中，菜品列表中每种菜品的食材组成中均包括食材的种类对应的食材；获取抽油烟机的用户图像；依据用户图像确定使用抽油烟机的用户的身份信息；基于与身份信息对应的历史饮食记录从菜品列表中选择与食材对应的菜品。可选地，基于第一图像信息确定食材的种类，包括：将用户图像作为第二模型的输入，确定用户图像所对应的身份信息，其中，第二模型为使用第二数据库中的多组数据通过机器学习训练得到的，第二数据库中多组数据中的每组数据均包括：用户图像以及与用户图像对应的身份信息。可选地，上述方法还包括：获取食材的烹饪过程中的第二图像信息，其中，第二图像信息用于反映食材的烹饪状态；将第二图像信息发送至终端设备。可选地，上述方法还包括：基于第二图像信息获取食材的烹饪状态；在烹饪状态为指定状态时，向终端设备发送通知消息，其中，该通知消息用于通知终端设备食材已经处于指定状态。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种包括控制面板和排烟筒，排烟筒设置在控制面板上方，包括：图像采集装置，设置在控制面板的底部，用于获取当前食材的第一图像信息；处理器，用于基于第一图像信息确定食材的种类；依据食材的种类确定食材对应的至少一种菜品；以及依据菜品确定食材的烹饪方式；显示装置，设置在控制面板上，用于在抽油烟机上显示烹饪方式。本专利技术实施例提供了另一种烹饪方式的展示装置，应用于抽油烟机中，其中，该展示装置包括：获取模块，用于获取当前食材的第一图像信息；第一确定模块，用于基于第一图像信息确定食材的种类；第二确定模块，用于依据食材的种类确定食材对应的至少一种菜品；第三确定模块，用于依据菜品确定食材的烹饪方式；显示模块，用于在抽油烟机上显示烹饪方式。可选地，第一确定模块，用于将第一图像信息作为第一模型的输入，确定第一图像信息所对应的食材的种类，其中，第一模型为使用第一数据库中的多组数据通过机器学习训练得到的，第一数据库中多组数据中的每组数据均包括：食材图像信息以及与食材图像信息对应的食材种类。根据本专利技术实施例的又一方面，提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行以上所述的烹饪方式的展示方式。根据本专利技术实施例的又一方面，提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行以上所述的烹饪方式的展示方法。在本专利技术实施例中，采用依据食材的种类确定相应的菜品，并依据菜品确定并显示该类食材对应的烹饪方式的方式，达到了扩展油烟机的应用场景的目的，从而提升了用户体验，进而解决了相关技术中抽油烟机功能单一的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本申请实施例的一种抽油烟机的结构示意图；图2是根据本申请实施例的一种可选的烹饪方式的展示方法的流程图；图3是根据本专利技术实施例的一种可选的烹饪方式的展示装置的结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。首先，为方便理解本专利技术实施例，下面将对本专利技术中所涉及的部分术语或名词进行解释说明：像素：是计算机屏幕上所能显示的最小单位，用来表示图像的单位，指可以显示出的水平和垂直像素的数组，屏幕中的像素点越多，画面的分辨率越高，图像就越细腻和逼真；像素点：指像素的数值。二值化：是指对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，对于图片的内容，可以简单的分为前景与背景，先对彩色图进行处理，使图片只有前景信息与背景信息，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图了。CNN：卷积神经网络，是指描述了对输入图像的操作，输出一组描述图像内容的分类或分类的概率，即对输入的图像进行识别，以输出图像中的对象的概率；通过一系列卷积层级建构出更为抽象的概念，包括建立多个神经元，并建立对应的输入层和输出层，从而将输入的节点通过神经元不断关联，得到优化对象，一般会包括卷积层、过滤层，通过前向传导、损失函数、后向传导、以及函数更新作为一个学习周期，对每一训练图片，程序将重复固定数目的周期过程，以不断优化训练学习结果。以图搜图：是指在获取到图像后，通过深度学习对结果进行排序，并通过用户记录的三元组数据(查询图片、点击图片和未点击图片)来训练模型的排序损失函数，从而得到排序结果，在输入一张图像后，模型会自动检测出主体，然后按照排序分数高低排出相关对象的结果。迁移学习：实质是图像匹配，通过迁移学习将模型应用在各个领域中，具体是数据库中的图片的矢量表示X通过线性变换迁移到别的领域的图像X1上，通过引用随机傅里叶函数，将迁移变换转变为非线性函数，然后得到需要的图像。朴素贝叶斯：是指给一张图片，可以返回对象分类，将图片识别作为一个简单的态度，以得到相应的对象。依存语法：是指构建主词与描述主词本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种烹饪方式的展示方法，其特征在于，包括：获取当前食材的第一图像信息；基于所述第一图像信息确定所述食材的种类；依据所述食材的种类确定所述食材对应的至少一种菜品；依据所述菜品确定所述食材的烹饪方式，并在抽油烟机上显示所述烹饪方式。

【技术特征摘要】
1.一种烹饪方式的展示方法，其特征在于，包括：获取当前食材的第一图像信息；基于所述第一图像信息确定所述食材的种类；依据所述食材的种类确定所述食材对应的至少一种菜品；依据所述菜品确定所述食材的烹饪方式，并在抽油烟机上显示所述烹饪方式。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一图像信息确定所述食材的种类，包括：将所述第一图像信息作为第一模型的输入，确定所述第一图像信息所对应的食材的种类，其中，所述第一模型为使用第一数据库中的多组数据通过机器学习训练得到的，所述第一数据库中多组数据中的每组数据均包括：食材图像信息以及与食材图像信息对应的食材种类。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述食材的种类确定所述食材对应的至少一种菜品，包括：依据所述食材的种类确定菜品列表，其中，所述菜品列表中每种菜品的食材组成中均包括所述食材的种类对应的食材；接收选择指令，以及依据该选择指令从所述菜品列表中选择与所述食材对应的菜品。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述食材的种类确定所述食材对应的至少一种菜品，包括：依据所述食材的种类确定菜品列表，其中，所述菜品列表中每种菜品的食材组成中均包括所述食材的种类对应的食材；获取所述抽油烟机的用户图像；依据所述用户图像确定使用所述抽油烟机的用户的身份信息；基于与所述身份信息对应的历史饮食记录从所述菜品列表中选择与所述食材对应的菜品。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，依据所述用户图像确定使用所述抽油烟机的用户的身份信息，包括：将所述用户图像作为第二模型的输入，确定所述用户图像所对应的身份信息，其中，所述第二模型为使用第二数据库中的多组数据通过机器学习训练得到的，所述第二数据库中多组数据中的每组数据均包括：用户图像以及与用户图像对应的身份信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述食材的烹饪过程中的第二图像信...

【专利技术属性】
技术研发人员：周荣，高丹，张长春，郭晗，柏长升，文旷瑜，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44