[发明专利]一种识别食材新鲜度的方法、装置、服务器及存储介质

说明书

本发明公开了一种识别食材新鲜度的方法、装置、服务器及存储介质，涉及智能家电技术领域，用于提高识别食材新鲜度的效率和准确度，所述方法包括：获得食材图像信息；将该食材图像信息输入预先训练的食材分类网络模型中，获得至少一个子图像信息，其中，一个子图像信息对应从食材图像信息中截取的一个食材的候选框，食材分类网络模型是对标注了食材类别和用于确定所述食材的候选框的多个锚点的多个第一食材图像训练样本进行训练得到的；将所述至少一个子图像信息依次输入预先训练的新鲜度判断网络模型中，确定每个子图像信息对应食材的新鲜度等级，其中，新鲜度判断网络模型是对标注了食材新鲜度等级的多个第二食材图像训练样本进行训练得到的。

技术领域

本发明涉及智能家电技术领域，尤其涉及一种识别食材新鲜度的方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

目前，在识别食材是否新鲜时，主要通过用户观察食材外观依据经验确定食材的新鲜度，或者通过图像匹配来确定食材的新鲜度，前者的识别准确度依赖用户经验，后者的识别准确度则依赖匹配用的图像数量的多少，并且，当需要对多种食材进行新鲜度识别时，由于两种识别方式识别的食材数量和复杂程度受限制，所以存在着识别效率低、准确度低的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种识别食材新鲜度的方法、装置、服务器及存储介质，用于提高识别食材新鲜度的效率和准确度。

一方面，提供了一种识别食材新鲜度的方法，该方法包括：

获得食材图像信息；

将所述食材图像信息输入预先训练的食材分类网络模型中，获得至少一个子图像信息，其中，一个所述子图像信息对应从所述食材图像信息中截取的一个食材的候选框，所述食材分类网络模型是对标注了食材类别和用于确定所述食材的候选框的多个锚点的多个第一食材图像训练样本进行训练得到的；

将所述至少一个子图像信息依次输入预先训练的新鲜度判断网络模型中，确定每个子图像信息对应食材的新鲜度等级，其中，所述新鲜度判断网络模型是对标注了食材新鲜度等级的多个第二食材图像训练样本进行训练得到的。

可选的，所述食材分类网络模型包括第一子网络模型和第二子网络模型，则将所述食材图像信息输入预先训练的食材分类网络模型中，获得至少一个子图像信息，包括：

将所述食材图像信息输入所述第一子网络模型进行卷积计算，获得与所述食材图像信息对应的卷积特征图像；

将所述卷积特征图像输入所述第二子网络模型，基于所述食材图像信息中各个食材对应的锚点，对所述食材图像信息中每个食材的对应区域进行筛选处理，获得至少一个候选框，其中，一个候选框对应一个食材；

利用所述至少一个候选框从所述食材图像信息中截取出所述候选框对应食材的图像，得到所述至少一个子图像信息。

可选的，所述新鲜度判断网络模型按照以下方式训练得到：

获得第二食材图像训练样本集合，其中，所述每个第二食材图像训练样本均标注了食材的类别和食材新鲜度等级；

提取每个所述第二食材图像训练样本对应食材的类别特征和新鲜度等级信息；

利用所述食材的类别特征和新鲜度等级信息对所述新鲜度判断网络模型进行训练。

可选的，所述食材分类网络模型按照以下方式训练得到：

获得第一食材图像训练样本集合，其中，每个第一食材图像训练样本均标注了对应食材的类别和用于确定所述食材对应候选框的多个锚点；

提取所述第一食材图像训练样本集合中的每个第一食材图像训练样本类别特征，得到用于表征所述第一食材图像训练样本中食材特征的第一训练特征向量，以及提取所述每个第一食材图像训练样本中的锚点分布特征，得到用于表征所述第一食材图像中的食材候选框大小信息的第二训练特征向量；