宠物自动喂食方法及装置、计算机存储介质和电子设备制造方法及图纸

本公开涉及语音识别技术领域，公开了一种宠物自动喂食方法及装置、存储介质和电子设备。该宠物自动喂食方法包括：采集宠物的叫声；将所述叫声输入至机器学习模型，输出与所述叫声对应的宠物状态，其中所述机器学习模型是预先基于叫声样本集和对应的宠物状态样本集训练形成的；若确定所述宠物状态为饥饿状态，则检测食物的剩余量，并根据检测结果进行食物补充，以实现对所述宠物的自动喂食。本公开基于对宠物叫声的识别实现了宠物喂食的智能化，解放了用户的喂食操作，提升了用户体验。

Pet automatic feeding methods and devices, computer storage media and electronic equipment

The present disclosure relates to the field of speech recognition technology, and discloses a pet automatic feeding method and device, storage medium and electronic equipment. The pet automatic feeding method includes: collecting pet calls; inputting the calls into the machine learning model and outputting the pet status corresponding to the calls, where the machine learning model is trained based on the calls sample set and the corresponding pet status sample set in advance; if the pet status is determined to be hungry, the food surplus is detected and checked accordingly. The test results were supplemented with food to realize the automatic feeding of the pets. The present disclosure realizes the intellectualization of pet feeding based on the recognition of pet calls, liberates the feeding operation of users and enhances the user experience.

【技术实现步骤摘要】
宠物自动喂食方法及装置、计算机存储介质和电子设备
本公开涉及语音识别
，更具体地，公开了一种宠物自动喂食方法、宠物自动喂食装置、计算机存储介质和电子设备。
技术介绍
随着经济的快速发展和生活水平的不断提高，人们承受的心理压力和精神压力都较以往大大增加，因此迫切需要一些娱乐休闲和情感寄托的方式，养宠物成为了人们的主要情感寄托方式之一，人们甚至开始将宠物作为家庭的一份子。然而由于生活和工作中的忙碌，人们不得不将宠物留在无人的家中，因此如何在宠物独自在家时对其进行喂食成为值得关注的问题。目前，对宠物的喂食有两种方式：一种是传统的人们采用的宠物喂食餐盘，宠物主人需要在特定的时间对宠物进行喂食，但当宠物主人不在家时，宠物餐盘无法解决连续多次为宠物提供食物的问题；另一方面，人们开始采用一些自动喂食装置以保证不在家时宠物能够被多次喂食，例如：采用视频远程监控宠物状况进行相应的喂食操作，或根据检测宠物的运动情况来确定喂食情况，然而该些方法仅仅是实现了对宠物的自动喂食，无法获取宠物的实际饥饿情况，要么存在宠物不饿但却实施了自动喂食，要么根据监控情况难以准确发现宠物已处于饥饿状态；此外，该些方法在一定程度上仍需宠物主人耗费一定精力去获得宠物的实时状态并进行喂食。因此，本领域需要提供一种新的宠物自动喂食方法。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分专利技术的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种宠物自动喂食方法及装置、计算机存储介质和电子设备，进而至少在一定程度上克服由于宠物喂食的自动化程度低，获取宠物饥饿状态不准确等而导致的难以解放用户、对宠物进行喂食的及时性差等问题。为实现以上技术效果，本公开采用如下技术方案。本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。根据本公开的一个方面，提供一种宠物自动喂食方法，包括：采集宠物的叫声；将所述叫声输入至机器学习模型，输出与所述叫声对应的宠物状态，其中所述机器学习模型是预先基于叫声样本集和对应的宠物状态样本集训练形成的；若确定所述宠物状态为饥饿状态，则检测食物的剩余量，并根据检测结果进行食物补充，以实现对所述宠物的自动喂食。在本公开的一种示例性实施例中，所述机器学习模型按照宠物类型的不同分为多个，所述方法还包括：获取多条训练数据，各所述训练数据至少包括与宠物类型一一对应的叫声样本集，以及与各所述叫声样本集对应的宠物状态样本集；基于所述训练数据，对与所述宠物类型对应的机器学习模型进行训练。在本公开的一种示例性实施例中，在所述采集宠物的之后，所述方法还包括：对所述宠物的叫声进行声纹识别得到所述宠物的叫声声纹，从预设的宠物类型与声纹的映射关系中匹配出与所述叫声声纹对应的宠物类型；则所述将所述叫声输入至机器学习模型，输出与所述叫声对应的宠物状态，包括：将所述叫声输入至与所述宠物类型对应的目标机器学习模型，以输出与所述叫声对应的宠物状态。在本公开的一种示例性实施例中，所述若确定所述宠物状态为饥饿状态，则检测食物的剩余量，并根据检测结果进行食物补充，以实现对所述宠物的自动喂食，包括：检测食物的剩余量；获取所述食物的预设食物量与所述剩余量的差值，并根据所述差值进行食物补充，以实现对所述宠物的自动喂食。在本公开的一种示例性实施例中，所述若确定所述宠物状态为饥饿状态，则检测食物的剩余量，并根据检测结果进行食物补充，以实现对所述宠物的自动喂食，包括：获取当前时间与前次对所述宠物进行食物补充的时间差；根据所述时间差获取目标补充食物总量；获取所述目标补充食物总量与所述剩余量的差值，并根据所述差值进行食物补充，以实现对所述宠物的自动喂食。在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述时间差获取目标补充食物总量，包括：基于时间差与补充食物总量之间的对应关系表，获取与所述时间差对应的补充食物总量作为所述目标补充食物总量。在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述时间差获取目标补充食物总量，包括：获取标准补充食物总量和与所述标准补充食物总量对应的预设时间差；基于所述标准补充食物总量和所述预设时间差，根据下述公式获取所述目标补充食物总量：F＝Q×T/T0其中，F为所述目标补充食物总量，Q为所述标准补充食物总量，T0为与所述标准补充食物总量对应的预设时间差，T为所述当前时间与前次对所述宠物进行食物补充的时间差。根据本公开的一个方面，提供一种宠物自动喂食装置，包括：声音采集模块，用于采集宠物的叫声；获取模块，用于将所述叫声输入至机器学习模型，输出与所述叫声对应的宠物状态，其中所述机器学习模型是预先基于叫声样本集和对应的宠物状态样本集训练形成的；喂食模块，用于若确定所述宠物状态为饥饿状态，则检测食物剩余量，并根据检测结果进行食物补充，以实现对所述宠物的自动喂食。根据本公开的一个方面，提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的宠物自动喂食方法。根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的宠物自动喂食方法。在本公开示例性实施方式中的宠物自动喂食方法中，基于机器学习模型，根据宠物的叫声获取宠物状态，以便根据宠物状态确定宠物是否处于饥饿状态，并根据剩余食物量对宠物进行自动喂食。一方面，根据宠物的叫声即可获得宠物状态，无需宠物主人对宠物进行实时观察，解放了宠物主人；另一方面，在确定宠物处于饥饿状态时，根据检测到的食物剩余量对宠物进行自动喂食，能准确获得所需喂食的食物量，无需宠物主人凭经验对宠物进行喂食，提高了对宠物状态的准确控制，实现了宠物喂食的自动化，提高了用户体验。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，其中：图1示意性地示出了根据本公开实施方式的宠物自动喂食方法的流程示意图；图2示意性地示出了根据本公开实施方式的获取机器学习模型的流程图；图3示意性地示出了根据本公开实施方式的基于机器学习模型获取与叫声对应的宠物状态的流程图；图4示意性地示出了根据本公开实施方式的根据食物剩余量对宠物进行自动喂食的流程图；图5示意性地示出了根据本公开实施方式的根据目标补偿食物总量和食物的剩余量对宠物进行喂食的流程图；图6示意性地示出了根据本公开实施方式的宠物自动喂食装置的示意图；图7示意性地示出了根据本公开实施方式的计算机存储介质的示意图；以及图8示意性地示出了根据本公开实施方式的电子设备的框图。在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例性实施方式。然而，示例性实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施例使得本公开将更加全面和完整，并将示例性实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略它们的详细描述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种宠物自动喂食方法，其特征在于，包括：采集宠物的叫声；将所述叫声输入至机器学习模型，输出与所述叫声对应的宠物状态，其中所述机器学习模型是预先基于叫声样本集和对应的宠物状态样本集训练形成的；若确定所述宠物状态为饥饿状态，则检测食物的剩余量，并根据检测结果进行食物补充，以实现对所述宠物的自动喂食。

【技术特征摘要】
1.一种宠物自动喂食方法，其特征在于，包括：采集宠物的叫声；将所述叫声输入至机器学习模型，输出与所述叫声对应的宠物状态，其中所述机器学习模型是预先基于叫声样本集和对应的宠物状态样本集训练形成的；若确定所述宠物状态为饥饿状态，则检测食物的剩余量，并根据检测结果进行食物补充，以实现对所述宠物的自动喂食。2.根据权利要求1所述的宠物自动喂食方法，其特征在于，所述机器学习模型按照宠物类型的不同分为多个，所述方法还包括：获取多条训练数据，各所述训练数据至少包括与宠物类型一一对应的叫声样本集，以及与各所述叫声样本集对应的宠物状态样本集；基于所述训练数据，对与所述宠物类型对应的机器学习模型进行训练。3.根据权利要求2所述的宠物自动喂食方法，其特征在于，在所述采集宠物的叫声之后，所述方法还包括：对所述宠物的叫声进行声纹识别得到所述宠物的叫声声纹，从预设的宠物类型与声纹的映射关系中匹配出与所述叫声声纹对应的宠物类型；则所述将所述叫声输入至机器学习模型，输出与所述叫声对应的宠物状态，包括：将所述叫声输入至与所述宠物类型对应的机器学习模型，以输出与所述叫声对应的宠物状态。4.根据权利要求1所述的宠物自动喂食方法，其特征在于，所述若确定所述宠物状态为饥饿状态，则检测食物的剩余量，并根据检测结果进行食物补充，以实现对所述宠物的自动喂食，包括：检测食物的剩余量；获取所述食物的预设食物量与所述剩余量的差值，并根据所述差值进行食物补充，以实现对所述宠物的自动喂食。5.根据权利要求1所述的宠物自动喂食方法，其特征在于，所述若确定所述宠物状态为饥饿状态，则检测食物的剩余量，并根据检测结果进行食物补充，以实现对所述宠物的自动喂食，包括：获取当前时间与前次对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢柳，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44