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摘要：本发明公开一种智能热饭煮饭助手，由硬件部分和软件部分组成；硬件部分包括MPU或MCU移动芯片、NPU神经网络处理器芯片、RAM内存和FLASH存储器、摄像头、TTS语音模块，LED显示屏、LED补光灯、电源模块。软件部分包括TensorflowLite或PyTorchMobile机器学习框架、图像识别模块、加热时间估算模块。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，识别食物的主要成分及比例，能够区分不同类型食物受热性质，并通过机器学习回归算法预测热饭、煮饭时间，然后快速提示用户，还可以在热饭、煮饭过程中实时监测食物变化，必要时发出报警，以辅助煮饭、保证安全。

主权项：1.一种智能热饭煮饭助手，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或MCU移动芯片以及与所述MPU或MCU移动芯片相配合的NPU神经网络处理器芯片、RAM内存、FLASH存储器、摄像头、TTS语音模块、LED显示屏、LED补光灯，还包括电源模块；所述软件部分包括图像识别模块和加热时间估算模块；所述MPU或MCU移动芯片配合NPU神经网络处理器、RAM内存及FLASH存储器运行TensorflowLite或PyTorchMobile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、烤箱或微波炉内实时图片，然后在TensorflowLite或PyTorchMobile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、烤箱或微波炉内待加热的食物表面成分进行分类识别，并对各成分所占面积比例进行统计，比如绿叶蔬菜30%、面条30%、水30%、肉5%、植物油5%等，可为青菜面的组成，将此数据传递给加热时间估算模块来预测、估算总体需要加热时间，然后通过TTS语音模块或LED显示屏向用户发出加热时间建议的提示，辅助用户热饭、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、烤箱或微波炉内的食物表面成分进行识别、分类并统计各成分所占面积比例；S2：机器学习算法运行于TensorflowLite或PyTorchMobile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，利用TinyYOLOv3或MobileNetV2SSD算法对摄像头拍摄的食物图片进行主要成分的识别、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；S4：图像识别算法中，在TinyYOLOv3或MobileNetV2SSD算法对摄像头拍摄的食物图片进行主要成分的识别、分类后得到各成分于图片中的像素区域位置数据，对此数据统计得出各成分所占面积比例；S5：在加热时间估算模块中，把食物表面成分分类及各成分所占面积比例作为输入参数，用机器学习回归算法模型预测加热时间，并通过TTS语音模块或LED显示屏向用户提示建议的加热时间；S6：在算法运行过程中，利用TinyYOLOv3或MobileNetV2SSD算法可持续识别食物实时状态，如果已经加热、烹煮到合适程度或超过必要程度，可通过TTS语音模块或LED显示屏向用户提示或报警。

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