[发明专利]一种投放食物的方法、装置和智能投食机

权利要求书

1.一种投放食物的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取图像采集装置采集到的检测图像；

通过预先训练的宠物识别模型，识别所述检测图像中包含的检测对象的类别；

当所述检测图像中包含属于宠物类别的检测对象时，投放所述宠物类别的目标食物。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述检测图像中包含属于宠物类别的检测对象时，投放所述宠物类别的目标食物，包括：

当所述检测图像中包含属于宠物类别的检测对象时，根据预设的各宠物类别和食物的对应关系，确定所述检测对象所属的宠物类别对应的目标食物；

投放所述目标食物。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练的宠物识别模型，识别所述检测图像中包含的检测对象的类别，包括：

通过预先训练的宠物识别模型，识别所述检测图像中各像素点的类别，所述类别包括非宠物类别和至少一种宠物类别；

针对每种类别，统计所述检测图像中属于该类别的像素点的个数，并计算属于该类别的像素点的个数在所述检测图像的像素点总数中所占的百分比；

确定百分比大于预设阈值的类别，作为所述检测图像中包含的检测对象的类别。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述宠物识别模型为深度卷积神经网络，所述深度卷积神经网络包括输入层、卷积编码网络、反卷积解码网络和输出层；

所述卷积编码网络包括第一卷积层、第一批正则化层、第一激活函数层和最大池化层；

所述反卷积解码网络包括上采样层、第二卷积层、第二批正则化层和第二激活函数层。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述卷积编码网络还包括：设置在所述第一激活函数层和最大池化层之间的失活层。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述检测图像中包含属于宠物类别的检测对象时，投放所述宠物类别的目标食物，包括：

当所述检测图像中包含属于宠物类别的检测对象时，判断当前时间是否在预设时间段内；

如果所述当前时间在预设时间段内，则投放所述宠物类别的目标食物。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述检测图像中包含属于宠物类别的检测对象时，投放所述宠物类别的目标食物，包括：

当所述检测图像中包含属于宠物类别的检测对象时，获取上一次投放食物的时间；

根据所述上一次投放食物的时间与当前时间的时间间隔，确定食物投放量；

根据确定出的食物投放量，投放所述宠物类别的目标食物。

8.一种投放食物的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取图像采集装置采集到的检测图像；

识别模块，用于通过预先训练的宠物识别模型，识别所述检测图像中包含的检测对象的类别；

投放模块，用于当所述检测图像中包含属于宠物类别的检测对象时，投放所述宠物类别的目标食物。

9.一种智能投食机，其特征在于，所述智能投食机包括图像采集装置、识别装置和投食装置：

所述图像采集装置，用于采集检测图像；

所述识别装置，用于通过预先训练的宠物识别模型，识别所述检测图像中包含的检测对象的类别；

所述投食装置，用于当所述检测图像中包含属于宠物类别的检测对象时，投放所述宠物类别的目标食物。

10.根据权利要求9所述的智能投食机，其特征在于，所述投食装置，具体用于：

当所述检测图像中包含属于宠物类别的检测对象时，根据预设的各宠物类别和食物的对应关系，确定所述检测对象所属的宠物类别对应的目标食物；

投放所述目标食物。