可精确分析光影数据的智能统计冰箱的制作方法

本技术涉及制冷系统相关领域，尤其涉及可精确分析光影数据的智能统计冰箱。

背景技术：

1、随着科学技术的发展，特别是微电子技术的发展冰箱的技术不断革新，主要集中在保鲜技术上。一些冰箱在温度控制上不够精确，导致食品保鲜效果不佳；同时，部分冰箱在能耗管理上存在不足，长期运行下来能耗较高；此外，传统冰箱往往缺乏智能化功能，无法提供便捷的用户交互体验，如食品管理、远程监控等。这些问题仍需逐步解决。此外，传统冰箱还存在无法统计观测内部的物品状态，导致冰箱内部物品状态难以准确掌握的技术问题。

技术实现思路

1、本技术通过提供可精确分析光影数据的智能统计冰箱，解决传统冰箱无法统计观测内部的物品状态，导致冰箱内部物品状态难以准确掌握的技术问题，实现对食品保质期的自动跟踪、存储空间的智能优化、环境参数的自动调节等功能的技术效果。

2、本技术提供可精确分析光影数据的智能统计冰箱，包括：光影图像采集模块，用于通过光影传感器，扫描储物组件的冰箱储存腔的光影图像信息。

3、光影图像分析模块，用于通过内置于云服务器的光影图像分析单元，对所述光影图像信息和物品位置标识进行处理，匹配物品分类结果和物品温度特征。

4、特征温度匹配模块，用于根据所述物品位置标识，匹配关联冰箱腔室的基准温度信息。

5、物品编号匹配模块，用于根据所述物品分类结果和所述物品位置标识，基于冰箱存储数据库，匹配物品编号标识。

6、物品温度回溯模块，用于当所述基准温度信息的所述物品温度特征的温度偏差向量满足温度偏差向量阈值，根据所述物品编号标识，从光影分析数据库，调取物品温度时序信息。

7、物品变质分析模块，用于根据所述物品温度时序信息对所述物品分类结果进行物品变质分析，生成物品变质概率。

8、物品状态更新模块，用于当所述物品变质概率大于或等于物品变质概率阈值，更新物品编号标识的物品状态标签，并在冰箱可视化交互界面和/或便携用户端显示。

9、在可能的实现方式中，所述冰箱存储数据库更新步骤，执行以下处理：第一信息采集单元，所述第一信息采集单元用于当所述冰箱储存腔储藏物品时，通过第一图像采集装置，采集储存物品图像信息。

10、第一信息处理单元，所述第一信息处理单元用于对所述储存物品图像信息进行处理，生成储存物品分类结果和储存物品形状特征。

11、第一标识单元，所述第一标识单元用于根据所述冰箱储存腔的关联位置标识，生成储存物品位置标识。

12、第一编号单元，所述第一编号单元用于根据所述储存物品分类结果，获得所述冰箱存储数据库的同类物品最大编号。

13、第二编号单元，所述第二编号单元用于对所述同类物品最大编号加一，设为所述储存物品分类结果、所述储存物品形状特征和所述储存物品位置标识的储存物品编号标识。

14、第一更新单元，所述第一更新单元用于根据所述储存物品分类结果、所述储存物品形状特征、所述储存物品位置标识和所述储存物品编号标识更新所述冰箱存储数据库。

15、在可能的实现方式中，所述冰箱存储数据库更新步骤，执行以下处理：第二标识单元，所述第二标识单元用于当所述冰箱储存腔取出物品时，获得取出物品编号标识。

16、第三编号单元，所述第三编号单元用于根据所述取出物品分类结果，获得所述冰箱存储数据库的同类物品编号序列。

17、第二更新单元，所述第二更新单元用于将所述取出物品编号标识，从所述同类物品编号序列中删除，并将所述取出物品编号标识之后的全部编号标识减一，同步更新。

18、在可能的实现方式中，所述光影图像采集模块，执行以下处理：传感单元，所述传感单元用于所述光影传感器包括红外传感器和第二图像传感器。

19、第一图像采集单元，所述第一图像采集单元用于通过所述红外传感器，采集所述冰箱储存腔的温度分布图像。

20、第二图像采集单元，所述第二图像采集单元用于通过所述图像传感器，采集所述冰箱储存腔的物品监测图像。

21、第二信息处理单元，所述第二信息处理单元用于基于所述冰箱储存腔的腔体坐标空间，将所述温度分布图像的温度标签融合至所述物品监测图像，生成所述光影图像信息。

22、在可能的实现方式中，所述光影图像分析模块，执行以下处理：第三标识单元，所述第三标识单元用于根据所述物品位置标识，在所述冰箱存储数据库，搜索关联物品形状特征。

23、第一分析单元，所述第一分析单元用于遍历所述关联物品形状特征，通过所述光影图像分析模块的特征比对通道对所述光影图像信息进行分析，获得所述物品分类结果。

24、第二分析单元，所述第二分析单元用于对所述光影图像信息的分布温度标签进行集中趋势分析，生成所述物品温度特征。

25、通道构建单元，所述通道构建单元用于其中，所述特征比对通道构建步骤包括：

26、采集物品图像记录数据集、物品形状特征记录数据集和物品形状特征匹配标识，其中，所述物品形状特征匹配标识包括0或1，1为匹配上，0为未匹配上。

27、以所述物品形状特征匹配标识为监督，以所述物品图像记录数据集、所述物品形状特征记录数据集为输入，对卷积神经网络进行二分类训练，生成所述特征比对通道。

28、在可能的实现方式中，所述物品变质分析模块，执行以下处理：第一提取单元，所述第一提取单元用于提取所述物品温度时序信息满足所述温度偏差向量阈值的时区温度标签集。

29、评价单元，所述评价单元用于对所述时区温度标签集进行众数评价，生成异常温度特征值。

30、第一计算单元，所述第一计算单元用于对所述时区温度标签集进行时长加和，生成异常时长特征值。

31、统计单元，所述统计单元用于根据所述异常时长特征值、所述异常温度特征值和所述物品分类结果进行数据采集，统计变质频率占比，设为所述物品变质概率。

32、在可能的实现方式中，所述物品状态更新模块，执行以下处理：第四标识单元，所述第四标识单元用于根据所述物品位置标识和所述物品分类结果，从所述冰箱存储数据库匹配同族物品编号标识，其中，同族物品指的位置标识相同，物品分类相同，编号不同，且未被所述光影图像分析单元识别出的物品。

33、第五标识单元，所述第五标识单元用于根据所述同族物品编号标识，基于所述光影分析数据库，调取同族物品温度时序信息。

34、第一判断单元，所述第一判断单元用于当所述同族物品温度时序信息的第一起点时刻早于或等于所述物品温度时序信息的第二起点时刻，所述同族物品编号标识的同族物品变质概率等于所述物品变质概率。

35、第二判断单元，所述第二判断单元用于当所述同族物品温度时序信息的所述第一起点时刻晚于所述物品温度时序信息的所述第二起点时刻，通过所述物品变质分析模块进行物品变质分析，生成同族物品变质概率。

36、第三更新单元，所述第三更新单元用于根据所述同族物品变质概率和所述物品变质概率，更新所述物品编号标识和所述同族物品编号标识的物品状态标签，并在冰箱可视化交互界面和/或便携用户端显示。

37、在可能的实现方式中，执行以下处理：光影分析数据库更新模块，用于当所述物品变质概率小于所述物品变质概率阈值时，根据所述物品编号标识和所述物品温度特征，更新所述光影分析数据库。

38、本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

39、本技术提供的可精确分析光影数据的智能统计冰箱，解决传统冰箱无法统计观测内部的物品状态，导致冰箱内部物品状态难以准确掌握的技术问题，实现对食品保质期的自动跟踪、存储空间的智能优化、环境参数的自动调节等功能的技术效果。