[发明专利]食材的熟度检测方法和装置、存储介质及电子装置

说明书

本发明公开了一种食材的熟度检测方法和装置、存储介质及电子装置，其中，上述方法包括：获取目标食材的食材图像，其中，目标食材为待检测熟度的食材；从食材图像中获取目标食材的目标光学图像特征和目标超声图像特征；对所述目标光学图像特征和所述目标超声图像特征进行特征融合，得到目标融合特征；根据目标融合特征检测目标食材在划分的多个熟度等级中所对应的目标熟度等级。采用上述技术方案，解决了相关技术中，对于食材熟度的检测准确性较低等问题。

技术领域

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种食材的熟度检测方法和装置、存储介质及电子装置。

背景技术

随着科学技术的进步和人工智能的发展，智能算法也越来越多的应用到日常生活中，比如对于烹饪设备(如烤箱，微波炉，炒菜机，电饭煲，空气炸锅等)而言，作为使用频率较高的日常家电之一，其智能化发展是至关重要的，而智能化的关键问题，就在于为日常生活提供便利，比如对烤箱食材类型的识别及自动烘焙。

现有技术采用探针和温度传感器来对烘焙中的食材进行温度的测定及熟度的判断，仅考虑温度的变化来判定的方式一方面参考信息较为单一，判断准确性较低，另一方面温度探针仅适用于肉类食材的烘焙中，对于面点类的食材探测效果并不理想，并且探针会在检测过程中对食材造成损伤，影响美观，而温度传感器又仅能够检测到食材的表面温度，大大影响了判定的准确性。

针对相关技术中，对于食材熟度的检测准确性较低等问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种食材的熟度检测方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中，对于食材熟度的检测准确性较低等问题。

根据本发明实施例的一个实施例，提供了一种食材的熟度检测方法，包括：获取目标食材的食材图像，其中，所述目标食材为待检测熟度的食材；从所述食材图像中获取所述目标食材的目标光学图像特征和目标超声图像特征；对所述目标光学图像特征和所述目标超声图像特征进行特征融合，得到目标融合特征；根据所述目标融合特征检测所述目标食材在划分的多个熟度等级中所对应的目标熟度等级。

在一个示例性实施例中，根据所述目标融合特征检测所述目标食材在划分的多个熟度等级中所对应的目标熟度等级，包括：根据所述目标光学图像特征确定所述目标食材类型；确定与所述目标食材类型对应的目标熟度检测模型；将所述目标融合特征输入所述目标熟度检测模型，得到所述目标熟度检测模型输出的所述目标熟度等级，其中，所述目标熟度检测模型根据标注有熟度等级的样本图像对初始熟度检测模型进行训练得到，所述标注有熟度等级的样本图像属于目标食材类型。

在一个示例性实施例中，所述根据所述目标光学图像特征确定所述目标食材类型，包括：将所述目标光学图像特征输入到目标食材分类模型中，得到所述目标食材分类模型输出的所述目标食材类型，其中，所述目标食材分类模型根据标注有食材类型的光学图像对初始食材分类模型进行训练得到。

在一个示例性实施例中，获取所述目标食材的所述食材图像，包括：通过烹饪设备上配置的光学摄像装置拍摄所述目标食材的光学图像；通过所述烹饪设备上配置的超声摄像装置拍摄所述目标食材的超声图像，其中，所述食材图像包括所述光学图像和所述超声图像。

在一个示例性实施例中，从所述食材图像中获取所述目标食材的目标光学图像特征和目标超声图像特征，包括：从所述食材图像所包括的光学图像中提取所述目标光学图像特征，其中，所述目标光学图像特征包括所述目标食材的颜色特征和所述目标食材的形状特征；从所述食材图像所包括的超声图像中提取所述目标超声图像特征，其中，所述目标超声图像特征包括所述目标食材的密度特征和所述目标食材的体积特征。