(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210952662.3 (22)申请日 2022.08.09 (71)申请人 杭州老板电器股份有限公司 地址 310000 浙江省杭州市余杭区余杭经 济开发区临平大道59 2号 (72)发明人 任富佳　李儒钧　王文龙　胡容　 薛敬振　闫慧敏　 (74)专利代理 机构 北京超成律师事务所 1 1646 专利代理师 王晓菲 (51)Int.Cl. G06V 20/68(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) A47J 36/00(2006.01) (54)发明名称 通过图像识别自动确定菜 谱的方法和系统 (57)摘要 本发明提供了通过图像识别自动确定菜谱 的方法和系统， 包括： 获取原始图像和食物重量； 将原始图像输入到卷积神经网络算法中， 得到N 个菜谱的概率分布； 从N个菜谱的概率分布中选 取概率最大的菜谱， 将概率最大的菜谱作为选取 的菜谱； 根据选取的菜谱确定烹饪参数； 根据烹 饪参数和食物重量， 计算烹饪参数修正值； 根据 烹饪参数修正值对烹饪参数进行修正， 得到修正 后的烹饪参数， 并根据修正后的烹饪参数对食物 进行烹饪； 通过对烹饪食材精确的辨识， 为用户 提供精确的菜谱， 用户可以对烹饪参数进行修 正， 以满足用户需求。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 115171103 A 2022.10.11 CN 115171103 A 1.一种通过图像识别自动确定菜 谱的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取原始图像和食物重量； 将所述原 始图像输入到卷积神经网络算法中， 得到N个菜 谱的概率分布； 从所述N个菜谱的概率分布中选取概率最大的菜谱， 将所述概率最大的菜谱作为选取 的菜谱； 根据所述选取的菜 谱确定烹饪参数； 根据所述 烹饪参数和所述食物重量， 计算 烹饪参数修 正值； 根据所述烹饪参数修正值对所述烹饪参数进行修正， 得到修正后的烹饪参数， 并根据 所述修正后的烹饪参数对 食物进行烹饪。 2.根据权利要求1所述的通过图像识别自动确定菜谱的方法， 其特征在于， 将所述原始 图像输入到卷积神经网络算法中， 得到N个菜 谱的概率分布， 包括： 通过卷积层和池化层对所述原 始图像进行 特征提取， 得到有用图片信息； 通过全连接层对所述有用图片信息进行分类聚类， 得到分类后的图片信息； 通过Softmax层对所述分类后的图片信息进行分析， 得到所述 N个菜谱的概率分布； 其中， 所述 N个菜谱的概率分布之和为1。 3.根据权利要求1所述的通过图像识别自动确定菜谱的方法， 其特征在于， 获取原始图 像和食物重量， 包括： 当烹饪一体机开始工作时， 打开照明灯， 通过摄 像头获取 所述原始图像； 通过压力传感器多次采集食物重量， 得到多个重量采集数据； 将所述多个重量采集数据求平均， 得到平均值； 计算每个所述重量采集数据与所述平均值的差值； 如果差值 为0， 则将所述平均值作为所述食物重量； 如果所述差值在预设数值范围内， 则将最接近所述平均值的重量采集数据作为所述食 物重量； 如果所述差值 不在所述预设数值范围内， 则将所述平均值作为所述食物重量。 4.根据权利要求1所述的通过图像识别自动确定菜谱的方法， 其特征在于， 所述烹饪参 数包括烹饪时间和烹饪温度， 所述烹饪参数修正值包括烹饪时间修正值和烹饪温度修正 值； 根据所述 烹饪参数修 正值对所述 烹饪参数进行修 正， 得到修 正后的烹饪参数， 包括： 根据所述 烹饪时间修 正值对所述 烹饪时间进行修 正， 得到修 正后的烹饪时间； 或者， 根据所述 烹饪温度修 正值对所述 烹饪温度进行修 正， 得到修 正后的烹饪温度； 或者， 根据所述烹饪时间修正值对所述烹饪时间、 以及根据所述烹饪温度修正值对所述烹饪 温度进行修 正， 分别得到所述 修正后的烹饪时间和所述 修正后的烹饪温度。 5.根据权利要求4所述的通过图像识别自动确定菜谱的方法， 其特征在于， 根据 所述修 正后的烹饪参数对 食物进行烹饪， 包括： 根据所述 修正后的烹饪时间和/或所述 修正后的烹饪温度对所述食物进行烹饪。 6.根据权利要求1所述的通过图像识别自动确定菜谱的方法， 其特征在于， 所述方法还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115171103 A 2在显示面板上显示所述 修正后的烹饪参数； 或者， 将所述修正后的烹饪参数发送给用户终端， 以使所述用户终端显示所述修正后的烹饪 参数。 7.一种通过图像识别自动确定菜谱的系统， 其特征在于， 所述系统包括： 摄像头、 压力 传感器和处 理器； 所述摄像头， 用于获取原 始图像； 所述压力传感器， 用于获取食物重量； 所述处理器， 用于将所述原始图像输入到卷积神经网络算法中， 得到N个菜谱的概率分 布； 从所述N个菜谱的概率分布中选取概率最大的菜谱， 将所述概率最大的菜谱作为选取的 菜谱； 根据所述选取的菜谱确定烹饪参数； 根据所述烹饪参数和所述食物重量， 计算烹饪参 数修正值； 根据所述烹饪参数修正值对 所述烹饪参数进 行修正， 得到修正后的烹饪参数， 并 根据所述 修正后的烹饪参数对 食物进行烹饪。 8.根据权利要求7所述的通过图像识别自动确定菜谱的系统， 其特征在于， 所述处理器 具体用于： 通过卷积层和池化层对所述原 始图像进行 特征提取， 得到有用图片信息； 通过全连接层对所述有用图片信息进行分类聚类， 得到分类后的图片信息； 通过Softmax层对所述分类后的图片信息进行分析， 得到所述 N个菜谱的概率分布； 其中， 所述 N个菜谱的概率分布之和为1。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器， 所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的 计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至6任一 项所述的方法。 10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质， 其特征在于， 所述 程序代码使所述处 理器执行所述权利要求1至 6任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115171103 A 3