CN110972346B - 数据处理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种数据处理方法及装置。其中，该方法包括：采集目标对象的状态数据；使用第一模型，对所述状态数据进行分析，判断所述目标对象的生熟程度，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：状态数据和状态数据对应的生熟程度；根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作。本发明解决了由于通过控制面板上的菜单进行加热时间的设置造成的食物加热过多或加热不够的技术问题。

Description

数据处理方法及装置
技术领域
本发明涉及人工智能控制领域，具体而言，涉及一种数据处理方法及装置。
背景技术
随着我们的生活水平逐渐的提高，我们家庭也逐步出现了智能产品，而微波炉就是其中之一。普通的微波炉需要手动设置加热时间，这就需要我们时刻关注着微波炉，而且我们常常因为忙于其他事而忘记正在加热的食物。
传统的微波炉，用户需要凭借自己的经验通过控制面板上的菜单进行加热时间的设置，然而，这可能会出现食物因为加热过多或加热不够，不能满足用户的口感要求等。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种数据处理方法及装置，以至少解决由于通过控制面板上的菜单进行加热时间的设置造成的食物加热过多或加热不够的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：采集目标对象的状态数据；使用第一模型，对所述状态数据进行分析，判断所述目标对象的生熟程度，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：状态数据和状态数据对应的生熟程度；根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作。
可选地，所述状态数据包括以下至少之一：所述目标对象的图像、所述目标对象的气味。
可选地，所述根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作包括：根据所述生熟程度，确定所述目标设备对所述目标对象的加热时间；依据所述加热时间，判断所述目标设备继续加热或停止加热。
可选地，所述多组数据中的每组数据还包括：营养参数。
可选地，所述目标对象为食物，所述目标设备为加热设备。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种数据处理装置，包括：采集模块，用于采集目标对象的状态数据；处理模块，用于使用第一模型，对所述状态数据进行分析，判断所述目标对象的生熟程度，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：状态数据和状态数据对应的生熟程度；控制模块，用于根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作。
可选地，所述状态数据包括以下至少之一：所述目标对象的图像、所述目标对象的气味。
可选地，所述控制模块用于执行以下步骤根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作：根据所述生熟程度，确定所述目标设备对所述目标对象的加热时间；依据所述加热时间，判断所述目标设备继续加热或停止加热。
可选地，所述多组数据中的每组数据还包括：营养参数。
可选地，所述目标对象为食物，所述目标设备为加热设备。
在本发明实施例中，采用采集目标对象的状态数据；使用第一模型，对所述状态数据进行分析，判断所述目标对象的生熟程度，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：状态数据和状态数据对应的生熟程度；根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作的方式，通过训练出的模型对食物的状态数据进行分析，得到食物的生熟程度，达到了控制目标设备对目标对象的加热操作的目的，从而实现了智能化控制加热时间，使得加热操作更加人性化、便捷化的技术效果，进而解决了由于通过控制面板上的菜单进行加热时间的设置造成的食物加热过多或加热不够的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种可选的数据处理方法的流程示意图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本发明实施例，提供了一种数据处理方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的数据处理方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，采集目标对象的状态数据。
其中，所述状态数据包括以下至少之一：所述目标对象的图像、所述目标对象的气味。
步骤S104，使用第一模型，对所述状态数据进行分析，判断所述目标对象的生熟程度。
其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：状态数据和状态数据对应的生熟程度。
可选地，所述多组数据中的每组数据还包括：营养参数。
步骤S106，根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作。
其中，所述目标对象为食物，所述目标设备为加热设备。
可选地，所述根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作包括：根据所述生熟程度，确定所述目标设备对所述目标对象的加热时间；依据所述加热时间，判断所述目标设备继续加热或停止加热。
通过上述步骤，通过训练出的模型对食物的状态数据进行分析，得到食物的生熟程度，达到了控制目标设备对目标对象的加热操作的目的，从而实现了智能化控制加热时间，使得加热操作更加人性化、便捷化的技术效果，进而解决了由于通过控制面板上的菜单进行加热时间的设置造成的食物加热过多或加热不够的技术问题。
本实施例的数据处理方法包括以下步骤：
步骤a，采集食物的状态数据，其中，所述状态数据包括食物图像、食物气味；
步骤b，根据采集的食物的状态数据，采用食物生熟模型，判断出食物生熟程度；其中该食物生熟模型通过机器学习方法对大量食物的状态数据进行学习得到；
步骤c，根据判断出的食物生熟程度，来预测对食物的加热时间。
本实施例的数据处理方法可以应用于对微波炉的智能化控制，更具有现实意义。
本实施例的数据处理方法利用食物生熟模型实现对食物生熟程度的判断，利用机器学习取代人通过对食物图像及食物气味来判断食物生熟，通过大量食物的状态数据训练得到该食物生熟模型，从而通过该模型判断食物生熟程度，从而实现对食物加热时间的预测，调节微波炉进行加热。
此外，还可以通过网络获取食物营养参数，将其作为食物生熟模型训练样本的一部分，将食物的营养参数与食物的生熟程度紧密联系起来，在保证食物加热的同时，又考虑到保留食物营养。
实施例2
根据本发明实施例，提供了一种数据处理装置的实施例，图2是根据本发明实施例的数据处理装置，如图2所示，该装置包括：
采集模块20，用于采集目标对象的状态数据；
处理模块22，用于使用第一模型，对所述状态数据进行分析，判断所述目标对象的生熟程度，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：状态数据和状态数据对应的生熟程度；
控制模块24，用于根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作。
可选地，所述状态数据包括以下至少之一：所述目标对象的图像、所述目标对象的气味。
可选地，所述控制模块用于执行以下步骤根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作：根据所述生熟程度，确定所述目标设备对所述目标对象的加热时间；依据所述加热时间，判断所述目标设备继续加热或停止加热。
可选地，所述多组数据中的每组数据还包括：营养参数。
可选地，所述目标对象为食物，所述目标设备为加热设备。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
采集目标对象的状态数据；
使用第一模型，对所述状态数据进行分析，判断所述目标对象的生熟程度，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：状态数据和状态数据对应的生熟程度，所述多组数据中的每组数据还包括：营养参数；
根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态数据包括以下至少之一：所述目标对象的图像、所述目标对象的气味。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作包括：
根据所述生熟程度，确定所述目标设备对所述目标对象的加热时间；
依据所述加热时间，判断所述目标设备继续加热或停止加热。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标对象为食物，所述目标设备为加热设备。
5.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集目标对象的状态数据；
处理模块，用于使用第一模型，对所述状态数据进行分析，判断所述目标对象的生熟程度，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：状态数据和状态数据对应的生熟程度，所述多组数据中的每组数据还包括：营养参数；
控制模块，用于根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述状态数据包括以下至少之一：所述目标对象的图像、所述目标对象的气味。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述控制模块用于执行以下步骤根据所述生熟程度，控制目标设备对所述目标对象的加热操作：
根据所述生熟程度，确定所述目标设备对所述目标对象的加热时间；
依据所述加热时间，判断所述目标设备继续加热或停止加热。
8.根据权利要求5至7中任一项所述的装置，其特征在于，所述目标对象为食物，所述目标设备为加热设备。
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