[发明专利]烹饪场景的检测方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种烹饪场景分类模型的训练方法，其特征在于，包括：

采集多张原始烹饪图像，所述原始烹饪图像标记有烹饪场景类别，所述烹饪场景类别对应多维场景信息，所述多维场景信息在包括油烟浓度类别信息之外还包括锅盖信息、烹饪工具信息、食材信息、锅具信息中的至少一种；

利用采集到的多张原始烹饪图像训练烹饪场景分类模型，所述烹饪场景分类模型以原始烹饪图像为输入，以输入的原始烹饪图像对应的烹饪场景类别为输出。

2.如权利要求1所述的烹饪场景分类模型的训练方法，其特征在于，所述油烟浓度类别信息由以下步骤获取得到：

在采集原始烹饪图像的同时，分别采集锅具上方呈正多边形分布的多个油烟浓度采集点的原始油烟浓度；

计算采集到的多个原始油烟浓度的平均值得到平均油烟浓度；

根据所述平均油烟浓度确定所述油烟浓度类别信息。

3.一种烹饪场景的检测方法，其特征在于，包括：

采集当前烹饪图像；

将当前烹饪图像输入训练好的烹饪场景分类模型，输出当前烹饪场景类别，其中，所述烹饪场景分类模型利用如权利要求1或2所述的烹饪场景分类模型的训练方法训练得到。

4.如权利要求3所述的烹饪场景的检测方法，其特征在于，在所述输出当前烹饪场景类别的步骤之后还包括：

根据当前烹饪场景类别对应的油烟浓度类别信息控制烟机的运行档位；

或者，

在所述输出当前烹饪场景类别的步骤之后还包括：

根据预设映射关系以及当前烹饪场景类别确定当前油烟浓度数值，其中，所述预设映射关系用于表征烹饪场景类别与油烟浓度数值之间的对应关系；

根据确定得到的当前油烟浓度数值控制烟机的运行档位。

5.一种烹饪场景分类模型的训练系统，其特征在于，包括：

第一图像采集模块，用于采集多张原始烹饪图像，所述原始烹饪图像标记有烹饪场景类别，所述烹饪场景类别对应多维场景信息，所述多维场景信息在包括油烟浓度类别信息之外还包括锅盖信息、烹饪工具信息、食材信息、锅具信息中的至少一种；

训练模块，用于利用采集到的多张原始烹饪图像训练烹饪场景分类模型，所述烹饪场景分类模型以原始烹饪图像为输入，以输入的原始烹饪图像对应的烹饪场景类别为输出。

6.如权利要求5所述的烹饪场景分类模型的训练系统，其特征在于，所述训练系统还包括：

多个油烟浓度采集模块，在锅具上方呈正多边形分布，用于在所述第一图像采集模块采集原始烹饪图像的同时，分别采集原始油烟浓度；

计算模块，用于计算采集到的多个原始油烟浓度的平均值得到平均油烟浓度；

第一确定模块，用于根据所述平均油烟浓度确定所述油烟浓度类别信息。

7.一种烹饪场景的检测系统，其特征在于，包括：

第二图像采集模块，用于采集当前烹饪图像；

分类模块，用于将当前烹饪图像输入训练好的烹饪场景分类模型，输出当前烹饪场景类别，其中，所述烹饪场景分类模型利用如权利要求1或2所述的烹饪场景分类模型的训练方法训练得到。

8.如权利要求7所述的烹饪场景的检测系统，其特征在于，所述检测系统还包括：

第一控制模块，用于根据当前烹饪场景类别对应的油烟浓度类别信息控制烟机的运行档位；

或者，

所述检测系统还包括：

第二确定模块，用于根据预设映射关系以及当前烹饪场景类别确定当前油烟浓度数值，其中，所述预设映射关系用于表征烹饪场景类别与油烟浓度数值之间的对应关系；

第二控制模块，用于根据确定得到的当前油烟浓度数值控制烟机的运行档位。

9.一种烟机，其特征在于，包括如权利要求7或8所述的烹饪场景的检测系统。