[发明专利]食物烘焙方法及装置、存储介质及电子装置

权利要求书

1.一种食物烘焙方法，其特征在于，包括：

通过所述烘焙设备内置的图像采集装置获取目标食物的烘焙图片；

从所述烘焙图片中分别提取所述目标食物的颜色特征、体积特征和卷积神经网络特征，其中，所述卷积神经网络特征用于指示所述目标食物与所述烘焙图片的对应关系；

对所述颜色特征、所述体积特征和所述卷积神经网络特征中的一个或多个特征进行特征融合运算，得到所述目标食物的融合特征；

在所述融合特征符合预设条件的情况下，指示所述烘焙设备停止烘焙操作。

2.根据权利要求1所述的食物烘焙方法，其特征在于，提取所述目标食物的颜色特征，包括：

将所述烘焙图片转换为YUV图像，并从所述YUV图像中分别获取所述目标食物的明亮度、色彩值和饱和度；

根据所述目标食物的明亮度、色彩值和饱和度中的一个或多个图像信息确定所述目标食物的颜色特征。

3.根据权利要求2所述的食物烘焙方法，其特征在于，根据所述目标食物的明亮度、色彩值和饱和度中的一个或多个图像信息确定所述目标食物的颜色特征，包括：

根据以下公式确定所述目标食物的颜色特征：

F1＝Y+U-V，其中，F1为所述颜色特征，Y为所述明亮度，U为所述色彩值，V为所述饱和度。

4.根据权利要求1所述的食物烘焙方法，其特征在于，提取所述目标食物的体积特征，包括：

通过边缘检测算法分别计算所述目标食物在当前时刻的烘焙图片的第一边缘特征图和所述目标食物在所述当前时刻的上N个时刻的烘焙图片的第二边缘特征图，其中，N为正整数；

根据所述第一边缘特征图和所述第二边缘特征图确定所述体积特征。

5.根据权利要求1所述的食物烘焙方法，其特征在于，提取所述目标食物的卷积神经网络特征，包括：

对所述烘焙图片进行多层卷积运算处理，得到卷积特征图；

对所述卷积特征图进行欠采样处理，得到所述卷积神经网络特征。

6.根据权利要求1所述的食物烘焙方法，其特征在于，对所述颜色特征、所述体积特征和所述卷积神经网络特征中的一个或多个特征进行特征融合运算，得到所述目标食物的融合特征，包括：

根据以下公式确定所述目标食物的融合特征：

F＝a×F1+b×F2+c×F3，其中，F为所述融合特征，F1为所述颜色特征，F2为所述体积特征，F3为所述卷积神经网络特征，a、b和c分别是所述颜色特征、所述体积特征和所述卷积神经网络特征对应的权重系数。

7.根据权利要求1所述的食物烘焙方法，其特征在于，对所述颜色特征、所述体积特征和所述卷积神经网络特征中的一个或多个特征进行特征融合运算，得到所述目标食物的融合特征之后，所述方法还包括：

在所述融合特征不符合所述预设条件的情况下，根据所述融合特征和所述预设条件生成烘焙指令；

根据所述烘焙指令指示所述烘焙设备更新所述烘焙操作。

8.一种食物烘焙装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于指示烘焙设备对目标食物进行烘焙操作，并通过所述烘焙设备内置的图像采集装置获取目标食物的烘焙图片；

提取模块，用于从所述烘焙图片中分别提取所述目标食物的颜色特征、体积特征和卷积神经网络特征，其中，所述卷积神经网络特征用于指示所述目标食物与所述烘焙图片的对应关系；

运算模块，用于对所述颜色特征、所述体积特征和所述卷积神经网络特征中的一个或多个特征进行特征融合运算，得到所述目标食物的融合特征；

指示模块，用于在所述融合特征符合预设条件的情况下，指示所述烘焙设备停止烘焙操作。

9.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至7任一项中所述的方法。

10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。