一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法及系统，涉及生鲜商品安全检测技术领域，所述系统包括获取模块、第一分析模块、第二分析模块、处理模块。本发明专利技术通过获取生鲜商品的图像信息、重量信息、气味信息和环境信息，并运用图像识别模型和智能算法进行分析，实现了对生鲜商品的破损和变质等安全问题的准确识别，通过综合评估生鲜商品的安全值，并预测整个保质周期的安全值并更新保质周期，提高了生鲜商品的质量和安全性。提高了生鲜商品的质量和安全性。提高了生鲜商品的质量和安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及生鲜商品安全
，具体涉及一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法及系统。

技术介绍

[0002]商品安全问题是涉及国计民生的大事，关系到人民生命财产安全和身体健康。商品监管部门肩负着检测和保障商品安全的重要使命，但是检测效率低、检测频次低、甚至对部分不合格产品检测不出等诸多问题，逐渐暴露出来。一次性包装的生鲜商品是商品加工的一种特殊种类，包括蔬菜、水果、肉类等，其因即食性深受人们的喜爱，但生鲜商品由于其自身的特性，受温度、湿度影响大，易变质，难保鲜，因此加强对一次性包装的生鲜商品安全检测流程的管理和优化，具有重大意义。
[0003]目前的一次性包装的生鲜商品安全检测只是通过查看是否过保质期和用肉眼观测商品表面是否变质腐烂，如蔬菜类商品是否有黄叶、烂叶，水果类商品是否存在腐烂，肉类商品是否有血水等，这种检测手段准确度不高，且浪费大量的劳力，没有考虑到商品表面未腐烂而因包装破损导致商品过分失水和存放环境的温湿度变化导致商品腐败的问题，无法检测商品在保质期内的质量变化过程，鉴于此，本专利技术设计一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理系统。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法及系统，综合生鲜商品包装破损因素、温度影响因素、湿度影响因素、异味影响因素和新鲜度因素，对商品的综合食用安全系数进行评估，解决了
技术介绍
提到的问题。
[0005]一方面，本专利技术实施例提供了一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法，包括：
[0006]获取待识别生鲜商品的图像信息、重量信息、气味信息以及所处环境信息；
[0007]在所述图像信息中提取包装袋特征信息和商品特征信息，将所述包装袋特征信息输入包装破损图像识别模型，生成破损识别结果，将所述商品特征信息输入商品变质图像识别模型，生成变质识别结果；
[0008]根据所述破损识别结果、变质识别结果、重量信息、气味信息以及所处环境信息，确定所述待识别生鲜商品的安全值；
[0009]根据所述安全值预测整个保质周期的安全值并更新保质周期。
[0010]优选地，在所述图像信息中提取包装袋特征信息和商品特征信息，包括：
[0011]对所述图像信息进行灰度处理，并获取所述图像信息中各像素点的灰度值；
[0012]根据所述灰度值确定所述待识别生鲜商品的边缘像素点，所述边缘像素点包括包装袋边缘像素点和商品边缘像素点；
[0013]根据所述包装袋边缘像素点确定包装袋特征信息；
[0014]根据所述商品边缘像素点确定商品信息，将所述商品信息与预设商品信息进行对比，在所述商品信息中确定出异常的商品信息作为商品特征信息。
[0015]优选地，所述包装袋特征信息包括破损形状信息、破损面积信息、破损数量信息；所述包装破损图像识别模型为通过预先采集的商品图像样本经卷积神经网络训练生成。
[0016]优选地，所述商品特征信息包括异常颜色信息、异常纹理信息以及异常形状信息；所述商品变质图像识别模型为通过预先采集的商品图像样本经卷积神经网络训练生成。
[0017]优选地，根据所述破损识别结果、变质识别结果、重量信息、气味信息以及所处环境信息，确定所述待识别生鲜商品的安全值，包括：
[0018]根据所述破损识别结果确定破损等级；
[0019]根据所述变质识别结果确定变质等级；
[0020]根据所述重量信息确定重量损失等级；
[0021]根据所述气味信息确定异味等级；
[0022]根据所述环境信息确定存储环境等级；
[0023]根据所述破损等级、变质等级、重量损失等级、异味等级、存储环境等级确定所述袋识别生鲜食品的安全值。
[0024]优选地，所述重量损失等级根据重量损失率决定，计算所述重量损失率的公式包括：
[0025][0026]式中，w1表示预测重量，所述预测重量根据初始重量决定，w2表示实际重量。
[0027]优选地，根据所述破损等级、变质等级、异味等级、存储环境等级确定所述待识别生鲜商品的安全值的公式包括：
[0028][0029][0030]式中，h表示安全值，θ表示各等级的影响权重，x
i
分别表示破损等级、变质等级、重量损失等级、异味等级、存储环境等级，J(θ)为损失函数，m表示训练集的个数，y表示训练样本中实际的安全值。
[0031]优选地，根据所述安全值预测整个保质周期的安全值并更新保质周期，包括：
[0032]在所述安全值大于安全值阈值时，计算所述安全值与标准安全值之间的差值；
[0033]若差值在预设范围内，则利用安全值预测模型预测整个保质周期的安全值；
[0034]若差值不在预设范围内，则进行异常报警；
[0035]根据所述安全值阈值从整个保质期的安全值中筛选出小于或者等于安全值阈值的时间节点，将该时间节点作为商品保质到期日；
[0036]根据所述商品保质到期日更新保质期。
[0037]优选地，安全值预测模型为：
[0038][0039]式中，f(t)表示预设安全函数，所述预设安全函数是根据商品类型预先配置的，η表示差值，k表示阶段系数，A表示常数，阶段包括延迟阶段、指数生长阶段、稳定阶段和恶化阶段，所述阶段系数根据阶段确定，所述阶段根据安全值确定。
[0040]另一方面，本专利技术实施例提供了一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理系统，包括：
[0041]获取模块，用于获取待识别生鲜商品的图像信息、气味信息以及所处环境信息；
[0042]第一分析模块，用于在所述图像信息中提取包装袋特征信息和商品特征信息，将所述包装袋特征信息输入包装破损图像识别模型，生成破损识别结果，将所述商品特征信息输入商品变质图像识别模型，生成变质识别结果；
[0043]第二分析模块，用于根据所述破损识别结果、变质识别结果、气味信息以及所处环境信息，确定所述待识别生鲜商品的安全值；
[0044]处理模块，用于根据所述安全值预测整个保质周期的安全值并更新保质周期。
[0045]本专利技术的有益效果体现在：本专利技术提供的一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法及系统，通过获取生鲜商品的图像信息、重量信息、气味信息和环境信息，并运用图像识别模型和智能算法进行分析，实现了对生鲜商品的破损和变质等安全问题的准确识别，通过综合评估生鲜商品的安全值，并预测整个保质周期的安全值并更新保质周期，提高了生鲜商品的质量和安全性。
附图说明
[0046]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
[0047]图1为本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法，其特征在于，包括：获取待识别生鲜商品的图像信息、重量信息、气味信息以及所处环境信息；在所述图像信息中提取包装袋特征信息和商品特征信息，将所述包装袋特征信息输入包装破损图像识别模型，生成破损识别结果，将所述商品特征信息输入商品变质图像识别模型，生成变质识别结果；根据所述破损识别结果、变质识别结果、重量信息、气味信息以及所处环境信息，确定所述待识别生鲜商品的安全值；根据所述安全值预测整个保质周期的安全值并更新保质周期。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法，其特征在于，在所述图像信息中提取包装袋特征信息和商品特征信息，包括：对所述图像信息进行灰度处理，并获取所述图像信息中各像素点的灰度值；根据所述灰度值确定所述待识别生鲜商品的边缘像素点，所述边缘像素点包括包装袋边缘像素点和商品边缘像素点；根据所述包装袋边缘像素点确定包装袋特征信息；根据所述商品边缘像素点确定商品信息，将所述商品信息与预设商品信息进行对比，在所述商品信息中确定出异常的商品信息作为商品特征信息。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法，其特征在于，所述包装袋特征信息包括破损形状信息、破损面积信息、破损数量信息；所述包装破损图像识别模型为通过预先采集的商品图像样本经卷积神经网络训练生成。4.根据权利要求2所述的一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法，其特征在于，所述商品特征信息包括异常颜色信息、异常纹理信息以及异常形状信息；所述商品变质图像识别模型为通过预先采集的商品图像样本经卷积神经网络训练生成。5.根据权利要求2所述的一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法，其特征在于，根据所述破损识别结果、变质识别结果、重量信息、气味信息以及所处环境信息，确定所述待识别生鲜商品的安全值，包括：根据所述破损识别结果确定破损等级；根据所述变质识别结果确定变质等级；根据所述重量信息确定重量损失等级；根据所述气味信息确定异味等级；根据所述环境信息确定存储环境等级；根据所述破损等级、变质等级、重量损失等级、异味等级、存储环境等级确定所述袋识别生鲜食品的安全值。6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的生鲜商品...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈昕，
申请(专利权)人：昆明黑马软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：