基于卷积神经网络的食物变质管理方法、系统、贮藏设备技术方案

本发明专利技术公开了一种基于卷积神经网络的食物变质管理方法、系统、贮藏设备，方法如下：获取食物图像信息；通过训练好的卷积神经网络模型对所述食物图像进行识别处理；根据所述食物图像信息识别食物是否变质；若所述食物变质时，发出提示信息，基于卷积神经网络的食物变质管理系统，包括：图像获取模块，用于获取食物图像信息；识别模块，用于根据所述食物图像信息识别食物是否变质，所述识别模块为训练好的卷积神经网络模型。提示模块，用于在所述食物变质时，发出提示信息。本发明专利技术能够实时自动监测变质食物，自动发出提醒，方便用户及时处理，有效防止贮藏环境污染，最大化的保障食物的贮藏质量，为用户营造健康干净的贮藏环境。

【技术实现步骤摘要】
基于卷积神经网络的食物变质管理方法、系统、贮藏设备
本专利技术涉及家用电器领域，具体的涉及一种基于卷积神经网络的食物变质管理方法、系统、贮藏设备。
技术介绍
随着人们生活水平的不断提高，人们日常生活中对食物储存设备的需求也越来越多人们对饮食方面的质量追求也在不断提升，由于冰箱中经常放各种食品，包括青菜、肉类、零食、饮料等，食品放久了会发生变质，甚至会腐烂，尤其是肉类食品，用户有时不会注意到食物是否腐烂，不小心吃了这些食品会对健康造成影响，而且腐烂的食品会滋生细菌，对冰箱环境产生污染，贮藏质量有待提高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中因缺乏对贮藏装置的管理，容易导致食物变质，也不能及时发现变质食物并处理，贮藏质量不高的技术问题，提供一种基于卷积神经网络的食物变质管理方法、系统、贮藏设备。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种基于卷积神经网络的食物变质管理方法，所述方法包括：获取食物图像信息；通过训练好的卷积神经网络模型对所述食物图像进行识别处理；根据所述食物图像信息识别食物是否变质；若所述食物变质时，发出提示信息。进一步的，对不同食物的正常情况和变质情况进行图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于卷积神经网络的食物变质管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取食物图像信息；通过训练好的卷积神经网络模型对所述食物图像进行识别处理；根据所述食物图像信息识别食物是否变质；若所述食物变质时，发出提示信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的食物变质管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取食物图像信息；通过训练好的卷积神经网络模型对所述食物图像进行识别处理；根据所述食物图像信息识别食物是否变质；若所述食物变质时，发出提示信息。2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的食物变质管理方法，其特征在于：对不同食物的正常情况和变质情况进行图像采集，以获得卷积神经网络模型的训练数据。3.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的食物变质管理方法，其特征在于：将训练好的卷积神经网络模型写入芯片中。4.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的食物变质管理方法，其特征在于：通过对食物图像进行卷积处理以提取食物图像的特征图像，并对特征图像进行池化处理后进行分类识别食物是否变质。5.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的食物变质管理方法，其特征在于：还包括获取食物位置信息，在所述食物变质时，获取对应的食物位置信息。6.根据权利要求1-5任意一项所述的基于卷积神经网络的食物变质管理方法，其特征在于：还包括检测食物环境质量，根据检测结果二次判断食物是否变质。7.一种基于卷积神经网络的食物变质管理系统，其特征在于：包括图像获取模块，用于获取食物图像信息；识别模块，用于根据所述食物图像信...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓灿赏，陈翀，
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