智能烹饪方法、装置、设备及介质与流程

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本发明涉及智能家居，尤其涉及一种智能烹饪方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、烹饪是关乎人类生存和发展的不可缺少的工作，从古至今人们每天都要进行一次或更多次的烹饪活动，一餐中的不同菜品使用的炊具、配料、调料、以及工序又多种多样，若一个人每次只按照步骤完成一个菜品，往往需要很长时间烹调一顿饭。随着社会的不断进步，虽然从各种炊具上有很大改善，节省了一定的加工时间，但是菜品制作还是需要人工按照步骤完成，无疑已经不能满足现今人们快速的生活节奏。

2、在自动化、物联网等智能技术迅速发展的今天，出现了一些可代替部分人工进行烹饪操作的智能系统，但仍然需要根据人为提供菜品菜单进行菜品制作，无法脱离人工的参与，而对于一些选择困难的用户来说，提供菜品带单的过程是不容易的，导致现有智能烹饪技术的自动化程度远远达不到生活的需要，并且人为提供的菜品菜单还存在不符合健康需求的风险，容易对用户的健康带来风险，只根据人为提供的菜品菜单进行菜品制作，不利于用户的健康需求。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种智能烹饪方法、装置、设备及介质，用于解决现有技术中自动化程度低下，且不考虑用户实际需求的问题。

2、为达上述之一或部分或全部目的或是其他目的，本发明提出一种基于隐私算法的智能通讯方法，包括：

3、一种智能烹饪方法，包括：

4、获取目标用户的健康数据和习惯数据，所述习惯数据包括饮食习惯信息和作息习惯信息；

5、基于所述健康数据确定针对所述目标用户的摄入数据；

6、获取所述目标用户的备菜信息和所述备菜信息中各类食材的营养成分数据，并基于所述摄入数据和所述营养成分数据生成待推荐食材菜单；

7、根据所述待推荐食材菜单和所述习惯数据制定待推荐菜品菜单，并根据所述待推荐菜品菜单完成智能烹饪。

8、可选地，所述获取目标用户的健康数据和习惯数据，所述习惯数据包括饮食习惯信息和作息习惯信息的步骤，包括：

9、获取所述目标用户的活动信息，所述活动信息包括图像数据和所述目标用户所处区域内各个设备的运行数据；

10、根据所述图像数据通过图像识别获取所述目标用户的健康数据；

11、基于所述运行数据确定所述目标用户的作息习惯信息；

12、获取所述目标用户的历史饮食数据，并根据所述历史饮食数据确定所述目标用户的饮食习惯信息。

13、可选地，所述获取所述目标用户的备菜信息和所述备菜信息中各类食材的营养成分数据，并基于所述摄入数据和所述营养成分数据生成待推荐食材菜单的步骤，包括：

14、获取所述目标用户的订单信息，所述订单信息包括食材的购买标签的图像信息；

15、将所述图像信息输入第一识别模型，通过所述第一识别模型输出与所述图像信息对应的食材，作为采购食材，其中，所述第一识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：图像信息和图像信息对应的食材，所述第一识别模型包括多层长短期记忆网络和多层卷积神经网络；

16、获取所述目标用户所处区域内食材存储设备内的食材图像数据，所述食材图像数据为由高光谱成像装置拍摄的高光谱数据；

17、将所述食材图像数据输入第二识别模型，通过所述第二识别模型输出与所述食材图像数据对应的食材，作为存储食材，其中，所述第二识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：食材图像、光谱数据和与所述食材图像对应的食材，识别模型包括多层长短期记忆网络和多层卷积神经网络；

18、基于所述采购食材和所述存储食材生成所述目标用户的备菜信息，并获取所述备菜信息中各类食材的营养成分数据，并基于所述摄入数据和所述营养成分数据对所述备菜信息中各类食材进行排序，得到待推荐食材菜单。

19、可选地，所述将所述食材图像数据输入第二识别模型，通过所述第二识别模型输出与所述食材图像数据对应的食材，作为存储食材，其中，所述第二识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：高光谱形式的食材图像和与所述食材图像对应的食材，所述第二识别模型包括多层长短期记忆网络和多层卷积神经网络的步骤，包括：

20、对所述食材图像数据进行处理，提取出目标食材图像和目标光谱数据；

21、将所述目标食材图像输入所述第二识别模型，得到第一种类信息以及第一识别率；

22、判断所述第一识别率是否高于预先设定的第一阈值；

23、若是，则所述第二识别模型输出所述第一种类信息，得到与所述食材图像数据对应的食材，作为存储食材；

24、若否，则将所述目标光谱数据输入所述第二识别模型，得到第二种类信息以及第二识别率；

25、判断所述第二识别率是否高于预先设定的第二阈值；

26、若是，则所述第二识别模型输出所述第二种类信息，得到与所述食材图像数据对应的食材，作为存储食材。

27、可选地，所述根据所述待推荐食材菜单和所述习惯数据制定待推荐菜品菜单，并根据所述待推荐菜品菜单完成智能烹饪的步骤，包括：

28、根据所述待推荐食材菜单和所述习惯数据中的饮食习惯信息制定第一推荐菜品菜单；

29、根据所述待推荐食材菜单和所述习惯数据中的作息习惯信息制定第二推荐菜品菜单；

30、基于所述第一推荐菜品菜单和所述第二推荐菜品菜单生成推送信息并进行推送；

31、获取所述目标用户针对所述推送信息的指令信息，所述指令信息包括选择信息和控制指令；

32、基于所述选择信息确定所述第一推荐菜品菜单或者所述第二推荐菜品菜单为所述待推荐菜品菜单，并根据所述控制指令根据所述待推荐菜品菜单完成智能烹饪。

33、可选地，所述获取所述目标用户针对所述推送信息的指令信息，所述指令信息包括选择信息和控制指令的步骤，包括：

34、将所述目标用户所处的区域按照区域结构换分为至少两个子空间；

35、在各个子空间内选择用于获取针对所述推送信息的指令信息的目标设备，得到至少两个目标设备，所述目标设备为与智能烹饪的控制装置处于同一家庭网络下的电子设备；

36、基于所述目标设备制定人机交互规则，并根据所述人机交互规则获取所述目标用户针对所述推送信息的指令信息。

37、可选地，在所述获取所述目标用户针对所述推送信息的指令信息，所述指令信息包括选择信息和控制指令的步骤之前，还包括：

38、获取所述目标用户的浏览记录，并在所述浏览记录中筛选出与所述待推荐食材菜单中食材对应的目标浏览记录；

39、基于所述目标浏览记录制定第三推荐菜品菜单；

40、基于所述第一推荐菜品菜单、所述第二推荐菜品菜单和所述第三推荐菜品菜单生成推送信息并进行推送。

41、另一方面，本技术实施例提供了一种智能烹饪装置，所述装置，包括：

42、数据采集模块，用于获取获取目标用户的健康数据和习惯数据，所述习惯数据包括饮食习惯信息和作息习惯信息；

43、分析模块，用于基于所述健康数据确定针对所述目标用户的摄入数据；

44、食材确定模块，用于获取所述目标用户的备菜信息和所述备菜信息中各类食材的营养成分数据，并基于所述摄入数据和所述营养成分数据生成待推荐食材菜单；

45、智能烹饪模块，用于根据所述待推荐食材菜单和所述习惯数据制定待推荐菜品菜单，并根据所述待推荐菜品菜单完成智能烹饪。

46、另一方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的智能烹饪的步骤。

47、另一方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上述的智能烹饪方法的步骤。

48、实施本发明实施例，将具有如下有益效果：

49、通过获取目标用户的健康数据和习惯数据，所述习惯数据包括饮食习惯信息和作息习惯信息；基于所述健康数据确定针对所述目标用户的摄入数据；获取所述目标用户的备菜信息和所述备菜信息中各类食材的营养成分数据，并基于所述摄入数据和所述营养成分数据生成待推荐食材菜单；根据所述待推荐食材菜单和所述习惯数据制定待推荐菜品菜单，并根据所述待推荐菜品菜单完成智能烹饪。结合用户的健康信息、饮食习惯和生活作息习惯，智能生成针对目标用户的菜品菜单，进而使得自动化烹饪不依赖用户提供的菜品菜单，避免用户人为制定菜单时产生的纠结情绪，同时考虑了用户的健康信息制定菜单使得自动化烹饪可以为用户提供更健康，更合理的菜品，提高了用户体验。

网址：智能烹饪方法、装置、设备及介质与流程 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/866057

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