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申请/专利权人：陈大威

摘要：本发明公开一种智能煮饭助手，由硬件部分和软件部分组成；硬件部分包括MPU移动芯片、RAM内存和FLASH存储器、摄像头、TTS语音模块，WIFI模块、电源模块；软件部分包括Linux操作系统、TensorflowLite机器学习框架、图像识别模块。本发明的有益效果：通过在可移动计算设备上运行图形识别算法，识别煮饭的几种状态，比如沸腾、温度正常、灶台起火、油烟等，并及时发出提示、警报，还可以在人员不在时提高音量，或向手机App等终端提示，以辅助煮饭、保证安全。

主权项：1.一种智能煮饭助手，其特征在于：由硬件部分和软件部分组成；所述硬件部分包括MPU移动芯片以及与所述MPU移动芯片相配合的RAM内存、FLASH存储器、摄像头、TTS语音模块、WIFI模块，还包括电源模块；所述软件部分包括图像识别模块；所述MPU移动芯片配合RAM内存及FLASH存储器运行Linux操作系统，在Linux上可运行TensorflowLite支持算力有限的移动设备的机器学习框架；通过设备的摄像头读取炉具实时图片，然后在TensorflowLite机器学习框架上运行MobileNetV2SSD、TinyYOLOv3或MobileNetV2图像识别机器学习算法，对炉具及烹煮中的食物当前几种可能的状态进行分类，比如沸腾、温度正常、灶台起火及油烟，当通过图像识别判断，灶台前没有人员执守时，通过TTS语音模块或通过Wifi模块及Internet向手机App终端及时发出警报，辅助煮饭；具体地：S1：利用机器学习算法，在算力有限、成本较低的移动芯片及超小型设备上，对摄像头拍摄的锅具及食物烹煮当前状态图片进行分类；S2：机器学习算法运行于TensorflowLite框架上，支持算力有限的可移动、超小型设备，降低设备成本、降低能源消耗；S3：机器学习算法中，先用TinyYOLOv3每隔一段时间，先探测锅具在摄像头拍摄的图片中的像素位置，并将位置存储于FLASH存储器的文件中，以在S4中缩小识别范围，提高识别速度，提高图片分类识别精准度；S4：利用MobileNetV2算法对摄像头拍摄的图片中缩小范围后的锅具及食物图片进行分类，此算法速度较快，识别精度较高，适用于算力有限的移动芯片及组件；S5：识别出锅具及食物当前烹煮状态后，用图像识别算法判断灶台前是否有人执守，并通过TTS语音模块向附近人员发出提示、警报，或者通过Wifi及Internet向手机App终端发出提示、警报。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 陈大威 一种智能煮饭助手