[发明专利]一种基于大数据的食品安全智慧管理方法与系统

说明书

本发明适用计算机技术领域，提供基于大数据的食品安全智慧管理方法与系统，包括：获取待识别食品的理化检测参数信息、图像信息、气味信息及所处环境信息；在图像信息中提取表观特征信息；根据表观特征信息以及预设的基于卷积神经网络建立的表观特征‑食品变质图像识别模型，生成变质识别结果；根据理化检测参数信息、变质识别结果、气味信息以及所处环境信息，确定待识别食品的安全性。基于表观特征‑食品变质图像识别模型表述食品表观特征信息与食品变质信息的隐含关系，有利用户无需对食品掌握充足理化知识及生活经验，可直观快速获得食品安全性问题；本发明基于大数据分析，安全可靠、且识别精度以及效果更高，能够对食品安全性进行有效验证。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于大数据的食品安全智慧管理方法与系统。

背景技术

食品安全是指食品无毒、无害，符合应当有的营养要求，对人体健康不造成任何急性、亚急性或者慢性危害；同时，食品安全也是一门跨学科领域，专门探讨在食品处理、存储以及销售等过程中，各方如何保障食品卫生与食用安全、降低疾病隐患及防范食物中毒。以食品安全措施来排除或减低对于消费者生命、健康的风险，是食品安全的核心。

但是目前餐饮管理对于食品安全的措施还是有限，并不能实时的监控食品安全，也无法多角度的关注食品安全，大部分用户都是通过自身生活经验对食品的安全性如是否变质、异常进行目测判断，无法提供安全可靠的方法能够对食品质量进行有效验证。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据的食品安全智慧管理方法，旨在解决现有餐饮管理对于食品安全的措施有限，存在不能实时的监控食品安全，无法多角度的关注食品安全，以及无法提供安全可靠的方法对食品安全性进行有效验证的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于大数据的食品安全智慧管理方法，其特征在于，所述食品安全智慧管理方法包括：

获取待识别食品的理化检测参数信息、图像信息、气味信息以及所处环境信息；

在所述图像信息中提取表观特征信息；

根据所述表观特征信息以及预设的基于卷积神经网络建立的表观特征-食品变质图像识别模型，生成变质识别结果；所述预设的表观特征-食品变质图像识别模型为通过预先采集的多个食品图像样本经卷积神经网络训练生成；

根据所述理化检测参数信息、变质识别结果、气味信息以及所处环境信息，确定所述待识别食品的安全性。

本发明实施例的另一目的在于一种基于大数据的食品安全智慧管理系统，所述食品安全智慧管理系统包括：

信息获取单元，用于获取待识别食品的理化检测参数信息、图像信息、气味信息以及所处环境信息；

特征信息提取单元，用于在所述图像信息中提取表观特征信息；

识别结果生成单元，用于根据所述表观特征信息以及预设的基于卷积神经网络建立的表观特征-食品变质图像识别模型，生成变质识别结果；所述预设的表观特征-食品变质图像识别模型为通过预先采集的多个食品图像样本经卷积神经网络训练生成；以及

食品安全性确定单元，用于根据所述理化检测参数信息、变质识别结果、气味信息以及所处环境信息，确定所述待识别食品的安全性。