[发明专利]食材识别方法、识别装置及家电设备

权利要求书

1.一种食材识别方法，包括基于深度学习训练模型识别食材的过程，其特征在于，所述深度学习训练模型采用下述方法获得：

根据第一食材训练样本集对深度学习网络进行全层训练，获得基于所述第一食材训练样本集的深度学习基本模型；所述深度学习网络具有输入层、若干层隐含层和输出层；

根据第二食材训练样本集对所述深度学习基本模型中的隐含层的参数进行调整，训练所述深度学习基本模型，获得基于所述第一食材训练样本集和所述第二食材训练样本集的深度学习训练模型。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据第二食材训练样本集对所述深度学习基本模型中的隐含层的参数进行调整，训练所述深度学习基本模型，具体包括：

根据所述第二食材训练样本集对所述深度学习基本模型中的一层隐含层的参数进行调整，输入层、输出层及其余隐含层的参数保持不变，训练所述深度学习基本模型。

3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述隐含层的层数不少于3层，根据所述第二食材训练样本集对所述深度学习基本模型中的第二层隐含层的参数进行调整。

4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述第一食材训练样本集中的样本数量远大于所述第二食材训练样本集中的样本数量。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的识别方法，其特征在于，所述第一食材训练样本集或所述第二食材训练样本集采用下述过程确定：

获取包含有已知品类的食材图像，对所述食材图像进行标注，获得食材标注图像；对所述食材标注图像作预处理，获得食材训练样本；多个所述食材训练样本确定为所述第一食材训练样本集或第二食材训练样本集。

6.根据权利要求5所述的识别方法，其特征在于，对所述食材图像进行标注，包括：对所述食材图像采用边缘标注算法进行食材边缘标注；根据所述食材边缘标注确定所述食材图像中的食材位置。

7.一种食材识别装置，包括基于深度学习训练模型识别食材的食材识别单元，其特征在于，所述装置还包括：

深度学习基本模型获取单元，用于根据第一食材训练样本集对深度学习网络进行全层训练，获得基于所述第一食材训练样本集的深度学习基本模型；所述深度学习网络具有输入层、若干层隐含层和输出层；

深度学习训练模型获取单元，用于根据第二食材训练样本集对所述深度学习基本模型中的隐含层的参数进行调整，训练所述深度学习基本模型，获得基于所述第一食材训练样本集和所述第二食材训练样本集的深度学习训练模型。

8.根据权利要求7所述的识别装置，其特征在于，所述装置还包括：

食材训练样本集确定单元，用于获取包含有已知品类的食材图像，对所述食材图像进行标注，获得食材标注图像；对所述食材标注图像作预处理，获得食材训练样本；将多个所述食材训练样本确定为所述第一食材训练样本集或第二食材训练样本集。

9.一种家电设备，用于存放食材，其特征在于，所述家电设备包括有上述权利要求7或8所述的食材识别装置。

10.根据权利要求9所述的家电设备，其特征在于，所述家电设备为智能冰箱。