本发明专利技术公开了一种烹饪场景图片生成方法、装置、炊具及炊具控制方法，其中图片生成方法包括如下的至少一个步骤。获取烹饪背景图片和烹饪对象图片，烹饪背景图片和烹饪对象图片均为与烹饪场景相关的图片。对烹饪背景图片和对象图片分别进行特征提取处理：从烹饪背景图片中提取出第一特征向量，并从烹饪对象图片中提取出第二特征向量。将第一特征向量和第二特征向量进行拼接处理，得到目标特征向量。再根据目标特征向量和真实烹饪图片参数生成烹饪场景图片。本发明专利技术极大地降低了烹饪场景图片的获取难度，使得原始数据集样本的获取成为可能，投入成本非常低。可见基于本发明专利技术能够构建烹饪场景图片数据集，并为智能烹饪的实现提供样本数据支持。数据支持。数据支持。
【技术实现步骤摘要】
一种烹饪场景图片生成方法、装置、炊具及炊具控制方法
[0001]本专利技术涉及智能炊具
，更为具体来说，本专利技术能够提供一种烹饪场景图片生成方法、装置、炊具及炊具控制方法。
技术介绍
[0002]随着社会经济的不断发展和人们生活水平的不断提高，越来越多的智能家具设备、智能家电开始出现在人们的视野中。与此同时，用户对家电品质的要求也在增加，对家电智能化和舒适化的需求也更为强烈。其中，智慧厨房是体现家电智能化水平的重要环节，而智能烹饪又是智慧厨房的重中之重。但是由于整个烹饪过程复杂性、烹饪所需要素的多样性、个人习惯的多样性及环境的复杂性等情况，使得智能烹饪所需的原始数据集样本的获取变得极为困难，而且样本获取的成本非常高，导致智能烹饪一直无法突破性发展。
技术实现思路
[0003]本专利技术的主要目的在于能够提供一种烹饪场景图片生成方法、装置、炊具及炊具控制方法，以解决现有技术存在的烹饪图片样本数量过少的问题，达到提高烹饪场景图片样本数量、降低烹饪场景图片样本集构建成本等技术目的。
[0004]为解决上述的技术问题，本专利技术能够提供一种烹饪场景图片生成方法，该方法包括但不限于如下的至少一个步骤：获取烹饪背景图片和烹饪对象图片，烹饪背景图片和烹饪对象图片均为与烹饪场景相关的图片。对烹饪背景图片和烹饪对象图片分别进行特征提取处理，以从烹饪背景图片中提取出第一特征向量，并从烹饪对象图片中提取出第二特征向量。将第一特征向量和第二特征向量进行拼接处理，得到目标特征向量。最后再根据目标特征向量和真实烹饪图片参数生成烹饪场景图片，烹饪场景图片的参数与真实烹饪图片参数相同。
[0005]为解决上述的技术问题，本专利技术还能够提供一种烹饪场景图片生成装置，该装置可包括但不限于图片获取模块、特征提取模块、向量拼接模块以及图片生成模块等。
[0006]图片获取模块，用于获取烹饪背景图片和烹饪对象图片，烹饪背景图片和烹饪对象图片均为与烹饪场景相关的图片。
[0007]特征提取模块，用于对烹饪背景图片和烹饪对象图片分别进行特征提取处理，以从烹饪背景图片中提取出第一特征向量，并从烹饪对象图片中提取出第二特征向量。
[0008]向量拼接模块，用于将第一特征向量和第二特征向量进行拼接处理，得到目标特征向量。
[0009]图片生成模块，用于根据目标特征向量和真实烹饪图片参数生成烹饪场景图片。其中，烹饪场景图片的参数与真实烹饪图片参数相同，图片参数包括但不限于图片高度参数、图片宽度参数以及图片通道参数。
[0010]为解决上述的技术问题，本专利技术还能够提供一种智能炊具，该智能炊具可包括但不限于本专利技术任一实施例中的烹饪场景图片生成装置。
[0011]为解决上述的技术问题，本专利技术还可提供一种炊具控制方法，该炊具控制方法可包括但不限于本专利技术任一实施例中的烹饪场景图片生成方法，以根据生成的烹饪场景图片对炊具进行智能控制。
[0012]为解决上述的技术问题，本专利技术还能够提供一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有烹饪场景图片生成程序。其中，在烹饪场景图片生成程序被处理器执行时，实现本专利技术任一实施例中的烹饪场景图片生成方法。
[0013]本专利技术的有益效果为：本专利技术极大降低了烹饪场景图片的获取难度，使得智能烹饪所需要的大量原始数据集样本的获取成为可能，而且投入成本非常低。可见通过本专利技术能够构建烹饪场景图片数据集，为智能烹饪的突破性发展提供样本数据支持。所以本专利技术图片生成方法可彻底消除烹饪场景图片采样困难的痛点，整个过程无需的额外参数或人为认定因素干扰，适用性非常强。
[0014]基于本专利技术生成的大量烹饪场景图片，本专利技术能够为用户提供更为准确的烹饪相关动作识别、各种安全预警提示以及更安全健康的饮食烹饪建议等功能，用户体验极佳。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中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专利技术的一些实施例，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示出的结构获得其他的附图。
[0016]图1示出了本专利技术实施例中烹饪场景图片生成方法的流程示意图。
[0017]图2示出了本专利技术实施例中条件对抗生成网络的工作原理示意图。
[0018]图3示出了本专利技术实施例中通过带摄像头的油烟机获取真实烹饪图片的示意图。
[0019]图4示出了本专利技术实施例中通过下采样卷积运算和上采样卷积运算得到烹饪场景图片的示意图。
[0020]图5示出了本专利技术实施例中通过拼接方式将下采样卷积(encode)输出和上采样卷积(decode)输出进行特征融合的示意图。
[0021]图6示出了本专利技术实施例中烹饪场景图片的生成方式和相关应用的流程示意图。
[0022]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0023]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的一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0024]鉴于现有烹饪场景图片样本数量较少、采集不同烹饪场景图片成本过高问题，本专利技术提供了一种烹饪场景图片生成方法、装置、炊具及炊具控制方法，以解决现有技术存在的一个或多个问题。
[0025]本专利技术实施例能够基于深度学习技术、大数据技术及物联网技术，并借助图像识别为基础的智能图像检测识别手段，实现智能化烹饪，并能够提供智慧厨房的全新交互体
验。本专利技术使用条件对抗生成网络(CGAN，Conditional Generative Adversarial Networks)实现烹饪场景图片生成算法，图2示出的条件对抗生成网络可包括生成器(Generator)和判别器(Discriminator)，生成器包括图4示出的一系列下采样(encode)卷积和上采样(decode)卷积的网络。判别器包括一系列全连接网络，还包括一个二分类器(类似0
‑
1分类器)；本实施例通过sigmoid(S型生长曲线)函数实现二分类器。
[0026]本专利技术实施例通过条件对抗生成网络生成大量的烹饪场景图片，以丰富烹饪场景图片数据集。本专利技术在具体实施时包括对条件对抗生成网络的训练过程和应用过程。
[0027](一)条件对抗生成网络的训练
[0028](1)构建条件图片样本数据集：本专利技术实施例通过爬虫软件从互联网上爬取大量的食材图片、锅具图片及灶台图片，并从锅具和灶台图片中选取正面图片，以通过正面锅具图片、正面灶台图片及食材图片构成条件图片样本数据集。本专利技术锅具图片和灶台图片共同作为烹饪背景图片，食材图片为烹饪对象图片。
[0029](2)构建真实烹饪图片样本数据集：如图3所示的油本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种烹饪场景图片生成方法，其特征在于，包括：获取烹饪背景图片和烹饪对象图片，所述烹饪背景图片和所述烹饪对象图片均为与烹饪场景相关的图片；对所述烹饪背景图片和所述烹饪对象图片分别进行特征提取处理，以从所述烹饪背景图片中提取出第一特征向量，并从所述烹饪对象图片中提取出第二特征向量；将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行拼接处理，得到目标特征向量；根据所述目标特征向量和真实烹饪图片参数生成烹饪场景图片；其中，所述烹饪场景图片的参数与所述真实烹饪图片参数相同。2.根据权利要求1所述的烹饪场景图片生成方法，其特征在于，所述根据所述目标特征向量和真实烹饪图片参数生成烹饪场景图片包括：将所述目标特征向量作为条件对抗生成网络中生成器的输入；通过所述生成器输出烹饪场景图片，以将所述烹饪对象图片与所述烹饪背景图片合成为烹饪场景图片。3.根据权利要求1所述的烹饪场景图片生成方法，其特征在于，所述根据所述目标特征向量和真实烹饪图片参数生成烹饪场景图片包括：对所述目标特征向量进行下采样卷积运算，以得到中间运算结果；根据所述真实烹饪图片参数，对所述中间运算结果进行上采样卷积运算，以生成所述烹饪场景图片。4.根据权利要求3所述的烹饪场景图片生成方法，其特征在于，所述对所述中间运算结果进行上采样卷积运算包括：对所述中间运算结果进行双线性插值运算和卷积运算。5.根据权利要求3所述的烹饪场景图片生成方法，其特征在于，所述对所述中间运算结果进行上采样卷积运算包括：对所述中间运算结果进行反卷积运算，以得到反卷积运算结果；将所述反卷积运算结果与所述中间运算结果进行特征融合。6.根据权利要求1所述的烹饪场景图片生成方法，其特征在于，所述获取烹饪背景图片和烹饪对象图片包括：获取锅具图片和灶台图片，并将所述锅具图片和灶台图片作为烹饪背景图片；获取食材图片，并将所述食材图片...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈磊，陈蔚，张明扬，全永兵，
申请(专利权)人：佛山市顺德区美的洗涤电器制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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