[发明专利]物品识别方法、装置、云端服务器、智能家电设备及系统

说明书

本发明公开了一种物品识别方法、装置、云端服务器、智能家电设备及系统，本发明通过根据智能家电设备获取的智能家电设备内物品的图片进行识别判断，并在确定物品是预设物品后，按照预设处理程序进行处理，以实现对智能家电设备内的所有预设物品的识别和监测，从而有效解决了现有技术中智能家电设备只能实现对食材进行监测，而不能够对其内的其他物品进行监测。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种物品识别方法、装置、云端服务器智能家电设备及物品识别系统。

背景技术

现在随着WIFI网络、智能手机的普及，越来越多的智能家电设备开始走智能化的道路，并且为了提升用户体验，现有的智能家电设备的功能也越来越多，例如，现有的智能冰箱等智能家电都具有拍照功能，通过将智能家电设备内存储的物品进行拍照，并发送给与该智能家电设备相关联的终端上，使得用户能够通过终端及时监测智能家电设备内物品的状态。但是以智能冰箱为例，现有的智能冰箱的拍照功能仅供用户来监测食材的状态，例如，监测食材是否变质等，而并不能对其他物品进行监测。

也就是说，现有的智能家电设备只能实现对食材进行监测，而不能够对其内的其他物品进行监测。

发明内容

本发明提供了一种物品识别方法、装置、云端服务器智能家电设备及物品识别系统，以解决现有技术中智能家电设备只能实现对食材进行监测，而不能够对其内的其他物品进行监测的问题。

本发明第一实施例提供了一种物品识别方法，该方法包括：对图片中的物品进行识别，判断识别出的物品是否是预设物品；当判断物品是预设物品后，执行与物品相对应的预设处理；预设物品包括以下中的一种或多种：食材、危险物品和违禁物品，图片为智能家电设备获取的智能家电设备内的物品的图片。

可选地，该方法还包括：建立识别训练模型；

对图片中的物品进行识别，判断识别出的物品是否是预设物品，具体包括：通过识别训练模型对图片中的物品进行识别，并判断识别出的物品是否是预设物品。

可选地，建立识别训练模型，具体包括：从互联网爬取危险物品和违禁物品的图片；将爬取的图片按照预设的比例分成训练图片和测试图片；基建立训练模型，通过训练图片对训练模型进行训练，并通过测试图片对训练模型进行验证，得到识别训练模型。

可选地，基建立训练模型具体包括：基于快速循环卷积神经网络FasterRCNN、maskrcnn、ssd或者yolo建立训练模型。

可选地，该方法还包括：通过智能家电拍摄的预设物品的图片对识别训练模型进行微调。

可选地，当判断物品是预设物品后，执行与物品相对应的预设处理，具体包括：当判断物品是食材后，将图片发送给绑定的终端，以使终端对食材进行监测；当判断物品是危险物品后，进行报警提示；当判断物品是违禁物品后，直接触发联系公安相关部门，以使公安部门进行上门协查。

可选地，危险物品包括以下中的一种或多种：农药和爆炸物品

违禁物品包括以下中的一种或多种：枪支弹药和吸毒工具。

本发明第二实施例提供了一种物品识别装置，该装置包括：

识别判断单元，用于对图片中的物品进行识别，判断识别出的物品是否是预设物品；

处理单元，用于当识别判断单元判断物品是预设物品后，执行与物品相对应的预设处理；

预设物品包括以下中的一种或多种：食材、危险物品和违禁物品；图片为智能家电设备获取的智能家电设备内的物品的图片。

可选地，该装置还包括：建立单元；建立单元，用于建立识别训练模型；

识别单元还用于，通过识别训练模型对图片中的物品进行识别。