[发明专利]一种基于AIot和TinyML技术进行情绪分析和食品推荐的方法在审
| 申请号： | 202110702325.4 | 申请日： | 2021-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN113407583A | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 朱翔宇;李锐;张晖 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2457 | 分类号： | G06F16/2457;G06K9/00 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 李桂存 |
| 地址： | 250101 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 aiot tinyml 技术 进行 情绪 分析 食品 推荐 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于AIot和TinyML技术进行情绪分析和食品推荐的方法，其特征在于，包括以下步骤，
步骤1：根据不同情绪的图像数据进行分类，然后对应不同情绪标记可以改善情绪的食物；
步骤2：将不同情绪的图像数据集和分别对应的改善情绪的食物利用深度学习框架进行模型的训练，得到模型文件；
步骤3：得到的模型进行TFLite格式的转换，然后再将TFLite格式的模型进行二进制格式的模型固化，转换为.cpp的二进制模型文件和.h的模型头文件；
步骤4：根据不同的端设备的MCU开发板进行模型的部署和推理；
步骤5：根据端设备捕捉到的用户的表情去进行适合的食物的推荐。
2.根据权利要求1所述的基于AIot和TinyML技术进行情绪分析和食品推荐的方法，其特征在于，所述步骤2中模型训练的具体步骤如下：收集不同情绪的数据集，然后通过卷积神经网络进行训练。
3.根据权利要求1所述的基于AIot和TinyML技术进行情绪分析和食品推荐的方法，其特征在于，所述步骤2中模型训练的具体步骤如下：收集不同情绪的数据集，然后通过分类模型进行训练，所述分类模型有感知机、回归、支持向量机。
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