[发明专利]食材识别更新控制的方法及装置、冷藏设备

说明书

本申请涉及智能设备技术领域，公开一种食材识别更新控制的方法及装置、冷藏设备。该方法包括：获取冷藏设备内储藏食材的食材图像；获取并呈现食材识别结果，所述食材识别结果是根据食材识别算法模型，对所述食材图像进行识别后得到的；根据用户对所述食材识别结果进行确认输入的识别确认信息，以及所述食材识别结果，得到食材识别率；在所述食材识别率小于设定数值的情况下，控制所述食材识别算法模型进行自动更新。这样，可及时重新训练机器学习中的样本图像，更新食材识别算法模型，进而提高了食材识别率。

技术领域

本申请涉及智能设备技术领域，例如涉及食材识别更新控制的方法及装置、冷藏设备。

背景技术

随着智能化技术的不断发展，深度学习作为一种新兴的机器学习方法，其特征在于模拟人脑关于认知的结构，不断提取样本特征，进而抽象出样本的属性特征，并可通过数据驱动，可找寻大量样本的内在联系，进而解决一类问题。目前，机器学习已经广泛应用于冷藏设备的食材识别过程中，即获取食材图像后，可通过基于机器学习的食材识别算法模型，识别出对应的食材。

但是，针对使用食材识别算法模型识别冰箱食材的过程中，存在用户放入冷藏设备的食材样本差异性远大于识别模型现有机器学习中的训练样本库，从而，可能会导致识别模型识别率下降。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种食材识别更新控制的方法、装置和冷藏设备，以解决食材识别率有待提高的技术问题。

在一些实施例中，所述方法包括：

获取冷藏设备内储藏食材的食材图像；

获取并呈现食材识别结果，所述食材识别结果是根据食材识别算法模型，对所述食材图像进行识别后得到的；

根据用户对所述食材识别结果进行确认输入的识别确认信息，以及所述食材识别结果，得到食材识别率；

在所述食材识别率小于设定数值的情况下，控制所述食材识别算法模型进行自动更新。

在一些实施例中，所述装置包括：

图像获取模块，被配置为获取冷藏设备内储藏食材的食材图像；

结果获取模块，被配置为获取并呈现食材识别结果，所述食材识别结果是根据食材识别算法模型，对所述食材图像进行识别后得到的；

接收确定模块，被配置为根据用户对所述食材识别结果进行确认输入的识别确认信息，以及所述食材识别结果，得到食材识别率；

控制更新模块，被配置为在所述食材识别率小于设定数值的情况下，控制所述食材识别算法模型进行自动更新。

在一些实施例中，所述食材识别更新控制的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行上述食材识别更新控制方法。

在一些实施例中，所述冷藏设备包括：上述食材识别更新控制的装置。

本公开实施例提供的食材识别更新控制的方法、装置和冷藏设备，可以实现以下技术效果：

可在获得根据食材识别算法模型，识别出的食材识别结果后，根据食材识别结果的正确分析信息，得到对应的食材识别率，并在食材识别率小于设定数值的情况下，控制食材识别算法模型进行自动更新，这样，可及时重新训练机器学习中的样本图像，更新食材识别算法模型，进而提高了根据食材识别算法模型，识别食材方式的食材识别率。

以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。

附图说明