[发明专利]用于食材图像的识别方法及装置、蒸烤设备、存储介质

权利要求书

1.一种用于食材图像的识别方法，其特征在于，包括：

获取蒸烤设备配置的摄像头采集的图像信息；

对所述图像信息进行图像分割，获得多个子图像；

通过图像分类网络模型对所述多个子图像分别进行特征提取并生成所述图像信息相关联的糊化特征信息；

根据所述糊化特征信息，确定所述图像信息对应的图像的糊化情况。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过图像分类网络模型对所述多个子图像分别进行特征提取并生成所述图像信息相关联的糊化特征信息，包括：

将各子图像输入至注意力网络模型进行糊化特征提取，获得所述各子图像对应的第一糊化特征子图像；

利用KNN算法对所述各子图像对应的第一糊化特征子图像进行分类以生成所述各子图像对应的第二糊化特征子图像；

将所述各子图像对应的第二糊化特征子图像输入N层卷积层进行网络训练，获得所述图像信息相关联的糊化特征信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用KNN算法对所述各子图像对应的第一糊化特征子图像进行分类以生成所述各子图像对应的第二糊化特征子图像，包括：

提取各第一糊化特征子图像的像素点以及与各像素点相关联的相邻像素点；

将各像素点与该像素点对应的相邻像素点进行通道拼接处理，生成所述第二糊化特征子图像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述所述将所述各子图像对应的第二糊化特征子图像输入N层卷积层进行网络训练后，还包括：

将经网络训练处理的各第二糊化特征子图像进行维度转换处理以生成所述各子图像对应的糊化特征向量；

将所述各子图像对应糊化特征向量进行合并以生成所述糊化特征信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述各子图像对应的糊化特征向量进行合并以生成所述糊化特征信息，包括：

将所述各子图像对应的糊化特征向量进行归一化处理，获得目标糊化特征向量；

将所述目标糊化特征向量中数值最大的元素确定为所述糊化特征信息。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，对所述图像信息进行图像分割，获得多个子图像前，还包括：

提取所述图像信息中各像素点；

利用中值滤波器对所述图像信息的各像素点进行中值滤波处理，更新所述图像信息，以根据更新的新的图像信息进行图像分割处理。

7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述糊化特征信息，确定所述图像信息对应的图像的糊化情况，包括：

在所述糊化特征信息与预设糊化特征值匹配的情况下，确定所述图像信息对应的图像处于糊化状态。

8.一种用于食材图像的识别装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如权利要求1至7任一项所述的用于食材图像的识别方法。

9.一种蒸烤设备，其特征在于，包括如权利要求8所述的用于食材图像的识别装置。

10.一种存储介质，存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令在运行时，执行如权利要求1至7任一项所述的用于食材图像的识别方法。