[發明專利]基于卷積神經網絡的炒菜添油防飛濺系統

在審

• 申請號: 202011546233.3
• 申請日: 2020-12-23
• 公開（公告）號: CN112365663A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發明（設計）人: 宋彥震
• 申請（專利權）人: 宋彥震
• 主分類號: G08B7/06
• 分類號: G08B7/06;H04L12/28;H04N7/18;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06K9/46;G06K9/00
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1.一種基于卷積神經網絡的炒菜添油防飛濺系統 ，其特征在于，基于卷積神經網絡的炒菜添油防飛濺系統包括：影像獲取單元，圖像處理單元，處理器，觸發提示單元，驅動單元，光照提示單元，語音提示單元，無線通信單元和存儲單元；其中，所述圖像處理單元包括：圖像變形處理單元、水珠識別單元和面積計算單元；

影像獲取單元作為輸入單元與處理器相連；處理器與圖像處理單元、觸發提示單元、無線通信單元和存儲單元相連；處理器的輸出端與驅動單元的輸入端相連；驅動單元的輸出端與光照提示單元和語音提示單元相連；

采用卷積神經網絡，通過對大量的鍋體圖片和水珠圖片進行學習訓練，獲得鍋體模型和水珠模型；

影像獲取單元為攝像裝置，攝像裝置固定在電磁爐的斜上方位置；攝像裝置實時獲取預設數量的連續的圖像；

所述處理器用于數據處理；

所述圖像處理單元包括：圖像變形處理單元、水珠識別單元和面積計算單元；

圖像變形處理單元：對影像獲取單元實時獲取的預設數量的連續的圖像進行變形處理；

鍋體識別單元：對圖像變形處理單元處理后的連續的圖像進行處理并判斷圖像中是否存在鍋體；通過對圖像進行特征提取并與卷積神經網絡訓練得到的鍋體模型特征進行匹配，若圖像中的鍋體特征與卷積神經網絡訓練得到的鍋體模型特征相匹配，則判斷為圖像中存在鍋體，然后對圖像中的鍋體進行標記；

水珠識別單元：對鍋體識別單元處理后的被標記的鍋體進行處理并判斷圖像中是否存在水珠；通過對圖像進行特征提取并與卷積神經網絡訓練得到的水珠模型特征進行匹配，若圖像中的水珠特征與卷積神經網絡訓練得到的水珠模型特征相匹配，則判斷為圖像中存在水珠，然后對圖像中的水珠進行標記；

面積計算單元：對水珠識別單元處理后的所有被標記的水珠的面積進行計算；

觸發提示單元：判斷鍋體表面是否有水珠殘留，如果鍋體表面所有水珠的面積小于預設的面積，判斷為鍋體表面沒有水珠殘留；

所述驅動單元用于對光照提示單元和語音提示單元進行驅動；

所述光照提示單元包括：提示燈和導光板；所述提示燈為多色LED燈；提示燈固定在導光板中；所述光照提示單元通過調整提示燈的亮度、閃爍頻率、顏色、開關狀態對正在炒菜的用戶進行光照提示；

所述語音提示單元包括：語音生成單元、音箱和語料庫；所述音箱固定在攝像裝置的旁邊，所述語音提示單元通過語音播報對正在炒菜的用戶進行聲音提示和引導；

所述無線通信單元為WiFi模塊、藍牙模塊或者ZigBee模塊，無線通信單元用于與智能家居系統進行無線通信；

所述存儲單元用于訪問、存儲通過卷積神經網絡訓練得到的鍋體模型和水珠模型信息。