基于图像识别模型的图像识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种基于图像识别模型的图像识别方法和装置，其中，方法包括：根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像，得到多张食材图像；每次成像之前冰箱门开启并关闭至少一次；根据每一张食材图像中成像的食材，对食材图像进行标注；根据多张经过标注的食材图像生成训练样本；采用训练样本，对图像识别模型进行训练；采用经过训练的图像识别模型进行图像识别。由于食材图像是根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像而得到的，进而利用标注后的食材图像生成训练样本对图像识别模型进行训练时，可以提升图像识别模型识别食材的准确性，解决现有智能冰箱识别食品时的准确率较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别模型的图像识别方法和装置
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于图像识别模型的图像识别方法和装置。
技术介绍
随着移动互联网技术和物联网技术的不断发展，以及人们居住理念的变化与提升，家居的智能化逐渐成为热门话题。智能家居是指将各种信息设备和住宅设备通过网络连接起来，从而满足用户在家中生活、工作、娱乐和交流的需要。智能冰箱作为智能家居的重要组成部分，食品管理中的食品识别是其重要功能。实际应用时，申请人发现，智能冰箱识别食品时的准确率较低。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种基于图像识别模型的图像识别方法，由于食材图像是根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像而得到的，进而利用标注后的食材图像生成训练样本对图像识别模型进行训练时，可以提升图像识别模型识别食材的准确性，用于解决现有技术中智能冰箱识别食品时的准确率较低的技术问题。本专利技术的第二个目的在于提出一种基于图像识别模型的图像识别装置。本专利技术的第三个目的在于提出一种计算机设备。本专利技术的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。本专利技术的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。为达上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种基于图像识别模型的图像识别方法，包括：根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像，得到多张食材图像；其中，每次成像之前冰箱门开启并关闭至少一次；根据每一张食材图像中成像的食材，对所述食材图像进行标注；根据多张经过标注的食材图像生成训练样本；采用所述训练样本，对图像识别模型进行训练；采用经过训练的图像识别模型进行图像识别。本专利技术实施例的基于图像识别模型的图像识别方法，通过根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像，得到多张食材图像，而后根据每一张食材图像中成像的食材，对食材图像进行标注，进而可以根据多张经过标注的食材图像生成训练样本，以对图像识别模型进行训练。本实施例中，由于食材图像是根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像而得到的，进而利用标注后的食材图像生成训练样本对图像识别模型进行训练时，可以提升图像识别模型识别食材的准确性，解决现有技术中智能冰箱识别食品时的准确率较低的技术问题。为达上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种基于图像识别模型的图像识别装置，包括：成像模块，用于根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像，得到多张食材图像；其中，每次成像之前冰箱门开启并关闭至少一次；标注模块，用于根据每一张食材图像中成像的食材，对所述食材图像进行标注；生成模块，用于根据多张经过标注的食材图像生成训练样本；训练模块，用于采用所述训练样本，对图像识别模型进行训练；识别模块，用于采用经过训练的图像识别模型进行图像识别。本专利技术实施例的基于图像识别模型的图像识别装置，通过根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像，得到多张食材图像，而后根据每一张食材图像中成像的食材，对食材图像进行标注，进而可以根据多张经过标注的食材图像生成训练样本，以对图像识别模型进行训练。本实施例中，由于食材图像是根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像而得到的，进而利用标注后的食材图像生成训练样本对图像识别模型进行训练时，可以提升图像识别模型识别食材的准确性，解决现有技术中智能冰箱识别食品时的准确率较低的技术问题。为达上述目的，本专利技术第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如本专利技术第一方面实施例所述的基于图像识别模型的图像识别方法。为了实现上述目的，本专利技术第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，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本专利技术第一方面实施例所述的基于图像识别模型的图像识别方法。为了实现上述目的，本专利技术第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如本专利技术第一方面实施例所述的基于图像识别模型的图像识别方法。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为本专利技术实施例所提供的一种基于图像识别模型的图像识别方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例中摆放位置示意图；图3a为本专利技术实施例中一种遮挡的相对位置关系示意图；图3b为本专利技术实施例中另一种遮挡的相对位置关系示意图；图4a为单一食材进行成像的流程示意图；图4b为两种食材进行成像的流程示意图；图4c为五种食材进行成像的流程示意图；图5为本专利技术实施例中预设顺序示意图；图6为本专利技术实施例所提供的另一种基于图像识别模型的图像识别方法的流程示意图；图7为本专利技术实施例提供的一种基于图像识别模型的图像识别装置的结构示意图；图8为本专利技术实施例提供的另一种基于图像识别模型的图像识别装置的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。针对现有智能冰箱识别食品时的准确率较低的技术问题，本专利技术实施例中，通过根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像，得到多张食材图像，而后根据每一张食材图像中成像的食材，对食材图像进行标注，进而可以根据多张经过标注的食材图像生成训练样本，以对图像识别模型进行训练。本实施例中，由于食材图像是根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像而得到的，进而利用标注后的食材图像生成训练样本对图像识别模型进行训练时，可以提升图像识别模型识别食材的准确性。下面参考附图描述本专利技术实施例的基于图像识别模型的图像识别方法和装置。图1为本专利技术实施例所提供的一种基于图像识别模型的图像识别方法的流程示意图。如图1所示，该基于图像识别模型的图像识别方法包括以下步骤：步骤101，根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像，得到多张食材图像；其中，每次成像之前冰箱门开启并关闭至少一次。本专利技术实施例中，冰箱的运行环境包括适宜温湿度条件下的运行环境和非适宜温湿度条件下的运行环境。其中，适宜温湿度条件可以包括：温度取值范围为25℃±0.5℃，湿度取值范围为45％RH±5％；而非适宜温湿度条件可以包括：温度取值范围为38℃±0.5℃，湿度取值范围为85％RH±5％。本专利技术实施例中，食材摆放策略为预先设置的。食材的摆放策略分为单一食材的摆放策略，即只对一种食材进行成像时的摆放策略，以及至少两种食材的摆放策略，即同时对至少两种食材成像时的摆放策略。作为一种可能的实现方式，若只对一种食材进行成像，则食材摆放策略可以包括：对每一种食材，在冰箱的每一个摆放位置上以不同姿态进行摆放。其中，摆放位置包括冰箱每本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像识别模型的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像，得到多张食材图像；其中，每次成像之前冰箱门开启并关闭至少一次；根据每一张食材图像中成像的食材，对所述食材图像进行标注；根据多张经过标注的食材图像生成训练样本；采用所述训练样本，对图像识别模型进行训练；采用经过训练的图像识别模型进行图像识别。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别模型的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像，得到多张食材图像；其中，每次成像之前冰箱门开启并关闭至少一次；根据每一张食材图像中成像的食材，对所述食材图像进行标注；根据多张经过标注的食材图像生成训练样本；采用所述训练样本，对图像识别模型进行训练；采用经过训练的图像识别模型进行图像识别。2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述根据冰箱的不同运行环境和食材摆放策略的组合，对冰箱内的食材进行成像，得到多张食材图像，包括：调整冰箱的运行环境符合适宜温湿度条件；在所述适宜温湿度条件下，对所述冰箱内根据各食材摆放策略放置的单一食材和/或至少两种食材进行成像；调整所述冰箱的运行环境符合非适宜温湿度条件；在所述非适宜温湿度条件下，对所述冰箱内根据各食材摆放策略放置的至少两种食材进行成像。3.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，适宜温湿度条件包括：温度取值范围为25℃±0.5℃，湿度取值范围为45％RH±5％；非适宜温湿度条件包括：温度取值范围为38℃±0.5℃，湿度取值范围为85％RH±5％。4.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述食材摆放策略，包括：对每一种食材，在所述冰箱的每一个摆放位置上以不同姿态进行摆放；其中，所述摆放位置包括所述冰箱每一层搁架的四角和中央；所述姿态包括各食材的目标姿态，以及在预设坐标系内，沿所述坐标系各轴以预设角度调整所述目标姿态得到的候选姿态。5.根据权利要求4所述的图像识别方法，其特征在于，所述预设角度包括0度、90度、180度和270度中的一个或多个组合。6.根据权利要求4所述的图像识别方法，其特征在于，若同时对至少两种食材成像，所述食材摆放策略，还包括：对同时成像的至少两种食...

【专利技术属性】
技术研发人员：季涛，戴江，唐红强，
申请(专利权)人：合肥美的智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34