【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及气味识别，尤其涉及一种基于烹饪领域的气味识别模型训练方法和装置。
技术介绍
1、随着科学技术的不断进步、物质生活水平的不断提高，人们对烹饪工具的要求也不断提高，随着智能化家电的发展，智能控制、自动烹饪逐渐成为新一代烹饪电器的技术趋势和产品化特征。
2、现有技术中，自动烹饪大多是根据预先设置的烹饪参数和烹饪时长进行烹饪控制，由于烹饪者的经验、或食材本身的变化(例如含水量、解冻程度不同、食材品牌不同等)、或烹饪器具加热一致性差异的原因，单纯的计时控制无法恰到好处地保证食材烹饪到最佳状态，经常出现过度烹饪(焦糊)或烹饪不足(夹生)的现象出现。如果通过用户监控食物的烹饪状态，对于具有封闭或半封闭烹饪腔体的烹饪器具而言，用户难以直接观察到腔体内食物烹饪的状态，无法做到根据食材的理化特征智能地、实时地判断烹饪阶段，进而无法获知食物在烹饪过程中的生熟程度，可能会影响烹饪的成功率，给用户带来不好的体验。同时，此外，对于经验不足的用户，即使能够直接观察到食物烹饪的状态，也不能获知食物在烹饪过程中的生熟程度，从而影响烹饪的成功率。
3、故本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于烹饪领域的气味识别模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于烹饪领域的气味识别模型训练方法，其特征在于，根据目标烹饪任务的时长确定采集方式，采集得到气味样本，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于烹饪领域的气味识别模型训练方法，其特征在于，使用间隔采集的采集方式时，对所述气味样本进行数据处理，以得到气味特征，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于烹饪领域的气味识别模型训练方法，其特征在于，基于预设规则对所述气味特征进行类别标注，以得到类别训练数据样本，利用所述类别训练数据样本构成训练数据集，之后还
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【技术特征摘要】
1.一种基于烹饪领域的气味识别模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于烹饪领域的气味识别模型训练方法，其特征在于，根据目标烹饪任务的时长确定采集方式，采集得到气味样本，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于烹饪领域的气味识别模型训练方法，其特征在于，使用间隔采集的采集方式时，对所述气味样本进行数据处理，以得到气味特征，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于烹饪领域的气味识别模型训练方法，其特征在于，基于预设规则对所述气味特征进行类别标注，以得到类别训练数据样本，利用所述类别训练数据样本构成训练数据集，之后还包括：
5.根据权利要求1所述的基于烹饪领域的气味识别模型训练方法，其特征在于，机器学习方法选择支持向量机；基于所述训练数据集，利用预先选择的机器...
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