CN119492234A 一种基于人工智能的食物储存预警方法及系统 （闽江师范高等专科学校）_第1页
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一种基于人工智能的食物储存预警方法及本发明提供了一种基于人工智能的食物储2根据所述预处理图像进行图像识别，得到各个种类的食品的构建图像增强窗口，并利用图像增强窗口遍历色差平根据所述内部拍摄图像的大小和分解尺度构计算滤波后的图像在RGB三个通道的像素均值；其中，所述像素均值计算公式为：3采用公式对所述滤波将所述视觉特征输入到预设的食品分类模型中，以对图像中的食品进通过图像分割方法识别所述视觉特征中每种食品的边界，计算相使用颜色直方图提取方法计算每种食品的主色调，并根据所述主色调将训练好的第一分类器、第二分类器、第三分类器、第四分根据所述CNN_LSTM组合神经网络模型对所述所述放入时间、所述温数据获取模块，用于获取目标冰箱的内部拍摄图像、多源传感456[0032]采用公式对所述滤波后的图像进行色差平衡，得到色差平衡后的图7[0043]在所述分类网络后连接训练好的LSTM神经网络，得到CNN_LSTM组合神经网络模8[0061]步骤100：获取目标冰箱的内部拍摄图像、多源传感信号以及各个食品的放入时9蓝牙模块将传感器数据发送至云端或本地服务器进行贴二维码标签，用户扫描后自动记录放入时间。将记[0092]采用公式对所述滤波后的图像进行色差平衡，得到色差平衡后的图[0101]1、选择适当的深度学习架构，例如ResNet、VGG或MobileNet，本实施例选用[0106]2、根据已有的食品图像和对应的标签数据对分类模型进行微调，以提高识别精[0119]在所述分类网络后连接训练好的LSTM神经网络，得到CNN_LSTM组合神经网络模[0149](1)本发明通过实时监测和预测食品的新鲜度，及时提醒用户处理即将变质的食[0150](2)本发明能够根据环境变化和食品状态提供预警，帮助用户避免食用过期或变

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