[发明专利]一种冰箱及其食材定位方法有效
| 申请号: | 202111212660.2 | 申请日: | 2021-10-18 |
| 公开(公告)号: | CN113915841B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
| 发明(设计)人: | 彭红亮;崔学荣;鲍雨锋;于志成;刘兆祥;崔国靖 | 申请(专利权)人: | 海信冰箱有限公司 |
| 主分类号: | F25D11/00 | 分类号: | F25D11/00;F25D29/00 |
| 代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 黄华莲;郝传鑫 |
| 地址: | 266000 山东省*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 冰箱 及其 定位 方法 | ||
1.一种冰箱,其特征在于,包括:
箱体,其作为冰箱的支撑结构,内部设有若干个储藏室;
读写器,设于所述箱体内,包括一个读写器主机和若干个天线,所述读写器通过所述天线发射或接收射频信号给RFID标签,以使所述RFID标签计算信号强度并通过所述天线返回给所述读写器主机;
控制器被配置为:
在满足预设的定位条件时,获取所述读写器主机获取到的RFID标签的信号强度和食材信息;
将不同所述天线接收到的属于同一食材信息对应的所述RFID标签的信号强度输入到预先训练好的定位模型中;其中,所述定位模型由服务器预先训练得到,所述定位模型包括卷积层、池化层、Inception结构和全连接层;
获取所述定位模型输出的定位信息作为当前食材的定位信息,并在显示器中显示所述当前食材的定位信息;
其中,所述定位模型的训练方法包括:
获取训练数据,并对所述训练数据进行预处理;其中,所述训练数据包括待训练RFID标签的信号强度,所述待训练RFID标签按照预设的分布规则分布在所述储藏室中;
搭建定位模型;
将所述训练数据输入到所述定位模型中进行训练。
2.如权利要求1所述的冰箱,其特征在于,所述对所述训练数据进行预处理,包括:
对所述训练数据进行归一化处理;
对进行完归一化处理后的所述训练数据进行增维处理,以将所述训练数据转化为二维数据。
3.如权利要求1所述的冰箱,其特征在于,所述搭建定位模型包括:
在输入矩阵的边缘使用零值进行填充;
输入矩阵后连接一个泛卷积;
泛卷积后连接两个Inception结构;其中,所述Inception结构由若干个卷积组成;
Inception结构后连接池化层;
池化层后连接全连接层。
4.一种冰箱的食材定位方法,其特征在于,包括:
在满足预设的定位条件时,获取冰箱中读写器获取到的RFID标签的信号强度和食材信息;其中,所述读写器包括一个读写器主机和若干个天线,所述读写器通过所述天线发射或接收射频信号给RFID标签,以使所述RFID标签计算信号强度并通过所述天线返回给所述读写器主机;
将不同所述天线接收到的属于同一食材信息对应的所述RFID标签的信号强度输入到预先训练好的定位模型中;其中,所述定位模型由服务器预先训练得到,所述定位模型包括卷积层、池化层、Inception结构和全连接层;
获取所述定位模型输出的定位信息作为当前食材的定位信息,并在显示器中显示所述当前食材的定位信息;
其中,所述定位模型的训练方法包括:
获取训练数据,并对所述训练数据进行预处理;其中,所述训练数据包括待训练RFID标签的信号强度,所述待训练RFID标签按照预设的分布规则分布在储藏室中;
搭建定位模型;
将所述训练数据输入到所述定位模型中进行训练。
5.如权利要求4所述的冰箱的食材定位方法,其特征在于,所述对所述训练数据进行预处理,包括:
对所述训练数据进行归一化处理;
对进行完归一化处理后的所述训练数据进行增维处理,以将所述训练数据转化为二维数据。
6.如权利要求4所述的冰箱的食材定位方法,其特征在于,所述搭建定位模型包括:
在输入矩阵的边缘使用零值进行填充;
输入矩阵后连接一个泛卷积;
泛卷积后连接两个Inception结构;其中,所述Inception结构由若干个卷积组成;
Inception结构后连接池化层;
池化层后连接全连接层。
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