[发明专利]一种低温冷冻食品均衡回温智能解冻方法及系统

权利要求书

1.一种低温冷冻食品均衡回温智能解冻方法，其特征在于，所述方法包括：

采集冷冻食品解冻数据构建历史数据库；

按照筛选条件从所述历史数据库中进行筛选，获得匹配数据集合；

基于所述匹配数据集合中的数据信息进行数据标注，确定标注数据集合；

利用所述匹配数据集合、所述标注数据集合进行模型训练，获得温度梯度选择模型；

获得待解冻食品信息，并将所述待解冻食品信息输入所述温度梯度选择模型中；

得到温度梯度输出结果，利用所述温度梯度输出结果设定温度控制策略，按照所述温度控制策略对待解冻食品进行梯度解冻；

获得解冻效果信息；

根据所述解冻效果信息，通过所述温度梯度选择模型，确定第一温度梯度选择结果；

对所述第一温度梯度选择结果进行数据损失分析，得到损失数据；

通过所述损失数据对所述温度梯度选择模型继续增量学习，对所述温度梯度选择模型进行更新；

获得用户解冻效果要求信息；

将所述用户解冻效果要求信息、所述待解冻食品信息输入更新后的温度梯度选择模型中；

获得模型输出的第二温度梯度选择结果，所述第二温度梯度选择结果为符合所述用户解冻效果要求信息的温度梯度选择信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集冷冻食品解冻数据构建历史数据库，包括：

确定冷冻食品类别，并基于所述冷冻食品类别通过大数据获取大数据解冻数据；

依次获取所有冷冻食品的大数据解冻数据，利用所有大数据解冻数据，提取数据参数信息，所述数据参数信息包括时间信息、温度信息、冷冻食品属性、解冻后食品品质；

根据所述数据参数构建映射数据库，将所述映射数据库作为所述历史数据库。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配数据集合中的数据信息进行数据标注，确定标注数据集合，包括：

确定标注参数信息；

从所述匹配数据集合中扫描所述标注参数信息，并将所述标注参数信息同案例数据进行关联；

判断所述标注参数信息及关联的同案例数据是否满足标注要求；

当满足时，对所述标注参数信息进行标注。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断所述标注参数信息及关联的同案例数据是否满足标注要求之后，包括：

当所述标注参数信息及关联的同案例数据不满足标注要求时，获得标注缺失信息；

根据所述标注参数信息及关联的同案例数据，获得相关联数据集；

根据所述相关联数据集，获得状态取值集合；

基于所述状态取值集合计算条件概率，构建条件概率矩阵；

对所述条件概率矩阵进行分析处理，得到转移函数关系；

利用所述转移函数关系对所述标注缺失信息及对应标注参数信息及关联的同案例数据进行预测，获得预测标注信息，利用预测标注信息继续标注。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得待解冻食品信息，包括：

获得图像信息，所述图像信息包括待解冻食品；

对所述图像信息进行特征提取，确定食品属性信息；

通过传感器采集待解冻食品硬度信息、温度信息，并利用所述硬度信息、温度信息结合所述食品属性信息，获得冷冻等级；

基于所述食品属性信息、所述冷冻等级，获得所述待解冻食品信息。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述预测标注信息及关联的同案例数据获得标注信息的趋势信息；

判断所述标注信息的趋势信息是否满足走势平缓度要求；

当不满足时，根据所述走势平缓度要求对所述预测标注信息及关联的同案例数据获得标注信息进行调整。