[發明專利]餐具污染狀態分析方法及分析器

在審

• 申請號: 202110033179.0
• 申請日: 2021-01-11
• 公開（公告）號: CN114764866A
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發明（設計）人: 傅峰峰;劉嘉榮;王培彬
• 申請（專利權）人: 廣州富港生活智能科技有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州永華專利代理有限公司 44478
• 代理人: 唐立輝

1.一種分析餐具污染狀態的深度神經網絡的訓練方法，其特征是，包括如下步驟：

A.對清潔餐具和臟污餐具分別執行下述樣本獲取步驟，從而分別獲得學習樣本，每次樣本獲取步驟包括如下S1和S2，

——S1.在紫外光照射的狀態下拍攝餐具圖像；

——S2.以所述餐具圖像作為輸入信號，以該餐具是清潔餐具還是臟污餐具作為輸出信號，構成供深度神經網絡進行餐具污染狀態分析訓練的一組學習樣本；

B.采用多組學習樣本對深度神經網絡進行餐具污染狀態分析訓練，直至該深度神經網絡具備根據餐具圖像判斷餐具是清潔餐具還是臟污餐具的能力。

2.如權利要求1所述的分析餐具污染狀態的深度神經網絡的訓練方法，其特征是，深度神經網絡具備根據餐具圖像判斷餐具是清潔餐具還是臟污餐具的能力的判斷條件包括：所述判斷的準確率達到預定標準。

3.如權利要求1所述的分析餐具污染狀態的深度神經網絡的訓練方法，其特征是，在執行所述步驟S1之前開啟紫外光燈。

4.如權利要求1所述的分析餐具污染狀態的深度神經網絡的訓練方法，其特征是，所述步驟S1是在暗室環境下進行的。

5.計算機可讀存儲介質，其存儲有計算機程序，其特征是，所述計算機程序被處理器執行時能夠實現如權利要求1～3中任一項所述的分析餐具污染狀態的深度神經網絡的訓練方法。

6.餐具污染狀態分析方法，其特征是，包括步驟P：在紫外光照射的狀態下拍攝餐具圖像，將餐具圖像輸入到已訓練好的深度神經網絡，由該深度神經網絡判斷餐具是清潔餐具還是臟污餐具。

7.如權利要求6所述的餐具污染狀態分析方法，其特征是，所述深度神經網絡是通過權利要求1～4中任一項所述的對分析餐具污染狀態的深度神經網絡的訓練方法訓練得到的。

8.計算機可讀存儲介質，其存儲有計算機程序，其特征是，所述計算機程序被處理器執行時能夠實現權利要求6或7所述的餐具污染狀態分析方法。

9.餐具污染狀態分析器，包括用于拍攝餐具圖像的取像裝置，控制取像裝置進行拍攝的處理器，還包括計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質上的計算機程序可被處理器執行，其特征是：還包括為取像裝置提供紫外光取像環境的紫外環境提供模塊，計算機可讀存儲介質如權利要求5和/或8所述。