深度学习驱动的智能冰箱

作     者：张卫山 吕浩 张元杰 徐亮 赵德海 周杰韩 ZHANG Weishan;LV Hao;ZHANG Yuanjie;XU Liang;ZHAO Dehai;ZHOU Jiehan

作者机构：中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院山东青岛266580 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 澳大利亚国立大学计算机科学学院 奥卢大学信息技术与电子工程学院芬兰奥卢fi90014 

出 版 物：《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)

年 卷 期：2019年第13卷第1期

页      面：106-115页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：科技部创新方法工作专项项目No.2015IM010300 山东省重点研发计划No.2017GGX10140 中央高校基本科研业务费专项资金No.2015020031 

主　　题：深度学习 智能冰箱 模型融合 果蔬识别 数据融合 

摘      要：食品识别是智能冰箱的核心技术之一,但冰箱中食品的种类繁多并且摆放较为随意,相互遮挡的现象比较严重,这给冰箱中的食品识别带来了诸多挑战。为了提高冰箱内食物的识别效率,以识别冰箱中的果蔬为切入点,提出了一种基于智能冰箱的数据采集、数据处理和果蔬识别的整体架构,以及一种在冰箱环境下的基于深度学习的数据融合的果蔬识别方法。使用这种方法有效提高了在冰箱环境下果蔬识别的准确率。通过对采集的大量数据进行实验,证明了该方法具有良好的性能和识别准确度,能有效解决冰箱环境下果蔬识别问题。