CN111209767B - 米种的存储方法和装置、存储设备 - Google Patents

米种的存储方法和装置、存储设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111209767B
CN111209767B CN201811308704.XA CN201811308704A CN111209767B CN 111209767 B CN111209767 B CN 111209767B CN 201811308704 A CN201811308704 A CN 201811308704A CN 111209767 B CN111209767 B CN 111209767B
Authority
CN
China
Prior art keywords
rice
storage
rice seeds
type
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811308704.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN111209767A (zh
Inventor
邓家璧
陈翀
王鹏飞
宋德超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Original Assignee
Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai filed Critical Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Priority to CN201811308704.XA priority Critical patent/CN111209767B/zh
Priority to PCT/CN2019/098619 priority patent/WO2020093738A1/zh
Publication of CN111209767A publication Critical patent/CN111209767A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111209767B publication Critical patent/CN111209767B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/94—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding
    • G06V10/955—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding using specific electronic processors
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01F—PROCESSING OF HARVESTED PRODUCE; HAY OR STRAW PRESSES; DEVICES FOR STORING AGRICULTURAL OR HORTICULTURAL PRODUCE
    • A01F25/00—Storing agricultural or horticultural produce; Hanging-up harvested fruit
    • A01F25/14—Containers specially adapted for storing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/10—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture
    • Y02A40/51—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture specially adapted for storing agricultural or horticultural products

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种米种的存储方法和装置、存储设备。其中，该方法包括：获取米种的图像，其中，米种存储在存储设备中；利用预设模型对米种的图像进行分析，确定米种的类型，其中，预设模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：米种的图像和该图像中米种的类型的标签；获取米种的类型对应的存储条件，其中，存储条件包括如下至少之一：温度条件、湿度条件、压力条件；按照存储条件对存储设备进行控制。本发明解决了现有技术中米种的存储环境随机性大，保鲜效果差且容易发霉变质的技术问题。

Description

米种的存储方法和装置、存储设备
技术领域
本发明涉及粮食存储领域，具体而言，涉及一种米种的存储方法和装置、存储设备。
背景技术
在生活中，稻谷虽然方便保鲜，但不方便使用。在即将食用时，人们一般以米的方式存储稻谷，但保鲜效果相对较差。不同种类的米种，在相同的存储环境下，保鲜效果是不一样的。每一种米种，都有比较适合它存储的环境条件。当存储环境发生改变时，比如：温湿度升高，光照强度增加，密封性变差等环境因素改变时，用普通米桶或者米袋存储的米，可能会发霉变质，导致不能食用。
传统米桶仅仅通过人工设定储存模式，基于肉眼识别米种，并根据实际经验来决定储存温度与湿度，随机性较大，并不难满足各种家庭的需求。
针对现有技术中米种的存储环境随机性大，保鲜效果差且容易发霉变质的问题，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米种的存储方法和装置、存储设备，以至少解决现有技术中米种的存储环境随机性大，保鲜效果差且容易发霉变质的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种米种的存储方法，包括：获取米种的图像，其中，米种存储在存储设备中；利用预设模型对米种的图像进行分析，确定米种的类型，其中，预设模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：米种的图像和该图像中米种的类型的标签；获取米种的类型对应的存储条件，其中，存储条件包括如下至少之一：温度条件、湿度条件、压力条件；按照存储条件对存储设备进行控制。
进一步地，利用预设模型对米种的图像进行分析，确定米种的类型，包括：利用预设模型对米种的图像进行特征提取，得到米种的特征信息；获取特征库中与米种的特征信息匹配成功的预设特征信息；获取预设特征信息对应的预设类型，得到米种的类型。
进一步地，上述方法还包括：接收服务器发送的预设模型和特征库；对预设模型和特征库进行存储。
进一步地，获取米种的图像包括：接收移动终端发送的米种的图像。
进一步地，在获取米种的图像之后，上述方法还包括：接收移动终端发送的米种的类型，其中，米种的类型是服务器用预设模型对米种的图像进行分析得到的，米种的图像是移动终端发送至服务器的。
进一步地，获取米种的类型对应的存储条件，包括：将米种的类型与数据库中存储的至少一个预设类型进行匹配；在米种的类型与至少一个预设类型中的第一预设类型匹配成功的情况下，确定第一预设类型对应的预设存储条件为存储条件。
进一步地，上述方法还包括：定时从服务器获取存储条件集合，其中，存储条件集合包括：第二预设类型，以及第二预设类型对应的预设存储条件；将存储条件集合存储在数据库中。
进一步地，在米种的类型与至少一个预设类型中的第一预设类型匹配失败的情况下，发送米种的类型至服务器，并接收服务器返回的米种的类型对应的预设类型。
进一步地，按照存储条件对存储设备进行控制，包括：获取输入的偏好条件；基于偏好条件和存储条件，生成控制指令；按照控制指令对存储设备进行控制。
进一步地，存储设备包括如下至少之一：加热模块、除湿模块、排气口，其中，按照控制指令对存储设备进行控制包括如下至少之一：按照温度条件对应的控制指令，对加热模块进行控制；按照湿度条件对应的控制指令，对除湿模块进行控制；按照压力条件对应的控制指令，对排气口进行控制。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种米种的存储装置，包括：第一获取模块，用于获取米种的图像，其中，米种存储在存储设备中；确定模块，用于利用预设模型对米种的图像进行分析，确定米种的类型，其中，预设模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：米种的图像和该图像中米种的类型的标签；第二获取模块，用于获取米种的类型对应的存储条件，其中，存储条件包括如下至少之一：温度条件、湿度条件、压力条件；控制模块，用于按照存储条件对存储设备进行控制。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储设备，包括：处理器，用于获取米种的图像，利用预设模型对米种的图像进行分析，确定米种的类型，并获取米种的类型对应的存储条件，其中，米种存储在存储设备中，预设模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：米种的图像和该图像中米种的类型的标签，存储条件包括如下至少之一：温度条件、湿度条件、压力条件；控制器，与处理器连接，用于按照存储条件对存储设备进行控制。
进一步地，存储设备包括：通信模块，与处理器连接，用于接收移动终端发送的米种的图像。
进一步地，存储设备还包括如下至少之一：加热模块、除湿模块、排气口。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述的米种的存储方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述的米种的存储方法。
在本发明实施例中，在获取到存储的米种的图像之后，可以利用预设模型对图像进行分析，确定米种的类型，进一步获取到相应的存储条件，然后按照该存储条件对存储设备进行控制，从而确保该米种存储在最佳存储环境中，使得米种存储更加人性化，智能化，达到了改善米种的存储环境，提升米种的保鲜效果，防止米种发霉变质的技术效果，进而解决了现有技术中米种的存储环境随机性大，保鲜效果差且容易发霉变质的技术问题。
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米种的存储方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的米桶结构的示意图；
图3是根据本发明实施例的一种可选的米桶控制流程的示意图；
图4是根据本发明实施例的一种米种的存储装置的示意图；以及
图5是根据本发明实施例的一种存储设备的示意图。
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，提供了一种米种的存储方法的实施例，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一种米种的存储方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取米种的图像，其中，米种存储在存储设备中。
具体地，上述的存储设备可以是用于存储米种的米桶，为了改善米种的存储环境，可以将物联网技术以及人工智能技术应用于米桶中。
在一种可选的方案中，米桶上设置有通信模块，例如，WIFI模块、蓝牙模块等，本发明对此不作具体限定。用户可以通过手机等移动终端的摄像头拍摄米种的图像，发送至米桶的通信模块，从而米桶可以获取到存储的米种的图像。
步骤S104，利用预设模型对米种的图像进行分析，确定米种的类型，其中，预设模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：米种的图像和该图像中米种的类型的标签。
具体地，为了能够对米种的图像进行识别，可以基于人工智能技术，预先拍摄不同种类的米种的图像，并人工标记相应的种类的标签，得到训练数据(即上述的多组数据)，进一步通过训练数据训练得到预设模型，通过该模型可以对米种的图像进行识别，得到该米种的特征信息，不同种类的米种拥有不同的特征信息，基于该米种的特征信息，可以得到米种的种类。
步骤S106，获取米种的类型对应的存储条件，其中，存储条件包括如下至少之一：温度条件、湿度条件、压力条件。
具体地，可以通过实现实验测试、大数据统计得出不同类型的米种，对应的不同的存储策略(即上述的存储条件)，比如除湿、加温除湿、密封、避免阳光直晒等等，在存储策略得到确认无误之后，人为写入服务器数据库中。米桶系统可以定期将服务器中存储的存储策略更新至米桶本地。
步骤S108，按照存储条件对存储设备进行控制。
在一种可选的方案中，米桶在获取到存储的米种的图像之后，米桶系统可以利用预先训练好的预设模型对图像进行识别，得到米种的种类，进一步通过在本地查找，查找预先保存在米桶系统行的存储策略，得到米种的种类对应的存储策略，从而可以基于该米种的存储策略对米桶进行控制，确保米种存储在最佳存储环境中。
通过本发明上述实施例，在获取到存储的米种的图像之后，可以利用预设模型对图像进行分析，确定米种的类型，进一步获取到相应的存储条件，然后按照该存储条件对存储设备进行控制，从而确保该米种存储在最佳存储环境中，使得米种存储更加人性化，智能化，达到了改善米种的存储环境，提升米种的保鲜效果，防止米种发霉变质的技术效果，进而解决了现有技术中米种的存储环境随机性大，保鲜效果差且容易发霉变质的技术问题。
可选地，在本发明上述实施例中，步骤S104，利用预设模型对米种的图像进行分析，确定米种的类型，包括：利用预设模型对米种的图像进行特征提取，得到米种的特征信息；获取特征库中与米种的特征信息匹配成功的预设特征信息；获取预设特征信息对应的预设类型，得到米种的类型。
具体地，米桶可以具有离线识别功能，预设常见不同种类米种的特征库。
在一种可选的方案中，在通过预先训练好的预设模型对米种的图像进行特征提取，得到用于表征该米种的种类的特征信息之后，可以通过查询特征库，确定该米种的种类，进一步通过智能决策数据模块可以得到相应的存储策略。
可选地，在本发明上述实施例中，该方法还包括：接收服务器发送的预设模型和特征库；对预设模型和特征库进行存储。
具体地，上述的服务器可以是云平台网络的远程服务器，该平台可以利用米桶的通信模块，实现米桶参数优化与在线升级的功能，也即实现对预设模型中参数优化，和特征库的更新的目的。
可选地，在本发明上述实施例中，步骤S102，获取米种的图像包括：接收移动终端发送的米种的图像。
具体地，上述的移动终端可以是用户的智能手机(包括Android手机和IOS手机)、平板电脑、IPAD、笔记本电脑、掌上电脑等，本发明对此不作具体限定。
在一种可选的方案中，可以预先设计一款手机APP软件，利用手机照相功能可以拍摄存储在米桶中的米种的图像。在米桶处于离线识别的情况下，将米种的图像发送至米桶的通信模块中；在米桶处于在线识别的情况下，将米种的图像发送至服务器中。
可选地，在本发明上述实施例中，在步骤S102，获取米种的图像之后，该方法还包括：接收移动终端发送的米种的类型，其中，米种的类型是服务器用预设模型对米种的图像进行分析得到的，米种的图像是移动终端发送至服务器的。
在一种可选的方案中，在米桶处于在线识别的情况下，移动终端拍摄的米种图像可以上传到云平台网络进行模式识别，得出米种的种类然后返回给移动终端，并由移动终端转发给米桶的通信模块。
可选地，在本发明上述实施例中，步骤S106，获取米种的类型对应的存储条件，包括：将米种的类型与数据库中存储的至少一个预设类型进行匹配；在米种的类型与至少一个预设类型中的第一预设类型匹配成功的情况下，确定第一预设类型对应的预设存储条件为存储条件。
具体地，上述的数据库可以是米桶本地的数据库，米桶可以预设智能决策数据模块，通过智能决策数据模块可以确定不同种类的米种，对应的存储策略。
在一种可选的方案中，米桶在获取到存储的米种的类型信息之后，智能决策数据模块可以立即在本地查找，查找预先保存在智能决策数据模块上的存储策略，如果本地存储有相应的存储策略，则直接读取该存储策略并进行输出。
可选地，在本发明上述实施例中，该方法还包括：定时从服务器获取存储条件集合，其中，存储条件集合包括：第二预设类型，以及第二预设类型对应的预设存储条件；将存储条件集合存储在数据库中。
具体地，由于米种的种类较多，对应的不同的存储策略较大，为了降低米桶本地数据库的数据存储量，可以将完整的存储策略全部存储在服务器数据库中，并在米桶上设置通信模块，通过互联网与服务器进行数据交互，从而米桶可以定期将服务器的米存储策略更新至本地。
可选地，在本发明上述实施例中，在米种的类型与至少一个预设类型中的第一预设类型匹配失败的情况下，发送米种的类型至服务器，并接收服务器返回的米种的类型对应的预设类型。
具体地，由于数据库中存储的存储策略是定期从服务器中更新的，该数据库中存储的存储策略可能不完整，在确定本地未存储有相应的存储策略之后，智能决策数据模块可以通过通信模块向服务器发送请求，获取服务器中存储的存储策略并进行输出。
可选地，在本发明上述实施例中，步骤S108，按照存储条件对存储设备进行控制，包括：获取输入的偏好条件；基于偏好条件和存储条件，生成控制指令；按照控制指令对存储设备进行控制。
具体地，上述的偏好条件可以是用户设置的个人偏好，可以供选择项为：干燥、常温、常压、低压、低温等选项。可以根据设置的偏好选择合适的储存温度、压力与湿度，以便于到达用户要求。
可选地，在本发明上述实施例中，存储设备包括如下至少之一：加热模块、除湿模块、排气口，其中，按照控制指令对存储设备进行控制包括如下至少之一：按照温度条件对应的控制指令，对加热模块进行控制；按照湿度条件对应的控制指令，对除湿模块进行控制；按照压力条件对应的控制指令，对排气口进行控制。
具体地，可以在米桶的顶部设置排气口，并在在米桶上设置除湿模块和加热模块。排气口可以通过设置风叶之间空隙的大小，达到相应通风效果，通过除湿模块可以对米桶内部进行除湿操作，通过加热模块可以对米桶内部进行加热操作。
在一种可选的方案中，通过控制加热模块工作可以确保米桶内恒温，而且可以实现加温除虫；通过除湿模块可以确保米桶内恒湿，降低米桶内湿度；通过控制排气口可以确保米桶内恒压，而且实现密封效果。
下面结合图2至图3对本发明一种优选的实施例进行详细说明。
如图2所示，米桶可以由米桶主体1、米桶外盖2、排气口3、扶手4、WIFI模块5、操作决策模块6和导线插销7的结构。米桶主体1设置有WIFI模块5、操作决策模块6和导线插销7，其内部设有温压执行系统。米桶主体1顶部设有米桶外盖2，米桶外盖2上设置有扶手4和排气口3。操作决策模块6上设有米桶操作按键(启动、模式选择、时间选择、压力选择、自动配置)和操作指示灯。WIFI模块5内部通过数据线与操作决策模块6电连接。操作决策模块6与米桶内部温压执行系统通过数据线电连接。
如图3所示，米桶的服务机制分为在线和离线。在米桶的服务机制为在线的情况下，用户可以利用手机摄像头拍摄米种图片，并上传到服务器云平台进行模式识别，得出米种的种类然后返回给手机，然后利用手机传送给米桶。通过服务器可以便于数据支持与云平台训练，该平台还可以利用米桶WIFI模块实现米桶参数优化与在线升级的功能。在米桶的服务机制为离线的情况下，用户可以利用手机摄像头拍摄图片，然后传送给米桶。米桶中预置常见米种特征库和智能决策数据模块，可以对米桶储存功能进行决策，并具有个人设置偏好，可以供选择项为：干燥、常温、常压、低压、低温等选项，根据设置的偏好选择合适的储存温度、压力与湿度，以便于到达要求。
通过上述方案，通过物联网技术与人工智能-图像识别技术，利用手机摄像头与人工智能技术自动识别米种，并且可以实现远程-识别-智能储存的操作流程技术。达到了可以通过手机远程操控米桶和智能调整储存策略。由于具有智能化操作系统，使米种储存更加人性化，智能化。
实施例2
根据本发明实施例，提供了一种米种的存储装置的实施例。
图4是根据本发明实施例的一种米种的存储装置的示意图，如图4所示，该装置包括：
第一获取模块42，用于获取米种的图像，其中，米种存储在存储设备中。
具体地，上述的存储设备可以是用于存储米种的米桶，为了改善米种的存储环境，可以将物联网技术以及人工智能技术应用于米桶中。
在一种可选的方案中，米桶上设置有通信模块，例如，WIFI模块、蓝牙模块等，本发明对此不作具体限定。用户可以通过手机等移动终端的摄像头拍摄米种的图像，发送至米桶的通信模块，从而米桶可以获取到存储的米种的图像。
确定模块44，用于利用预设模型对米种的图像进行分析，确定米种的类型，其中，预设模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：米种的图像和该图像中米种的类型的标签。
具体地，为了能够对米种的图像进行识别，可以基于人工智能技术，预先拍摄不同种类的米种的图像，并人工标记相应的种类的标签，得到训练数据(即上述的多组数据)，进一步通过训练数据训练得到预设模型，通过该模型可以对米种的图像进行识别，得到该米种的特征信息，不同种类的米种拥有不同的特征信息，基于该米种的特征信息，可以得到米种的种类。
第二获取模块46，用于获取米种的类型对应的存储条件，其中，存储条件包括如下至少之一：温度条件、湿度条件、压力条件。
具体地，可以通过实现实验测试、大数据统计得出不同类型的米种，对应的不同的存储策略(即上述的存储条件)，比如除湿、加温除湿、密封、避免阳光直晒等等，在存储策略得到确认无误之后，人为写入服务器数据库中。米桶系统可以定期将服务器中存储的存储策略更新至米桶本地。
控制模块48，用于按照存储条件对存储设备进行控制。
在一种可选的方案中，米桶在获取到存储的米种的图像之后，米桶系统可以利用预先训练好的预设模型对图像进行识别，得到米种的种类，进一步通过在本地查找，查找预先保存在米桶系统行的存储策略，得到米种的种类对应的存储策略，从而可以基于该米种的存储策略对米桶进行控制，确保米种存储在最佳存储环境中。
通过本发明上述实施例，在通过第一获取模块获取到存储的米种的图像之后，可以通过确定模块利用预设模型对图像进行分析，确定米种的类型，进一步通过第二获取模块获取到相应的存储条件，然后通过控制模块按照该存储条件对存储设备进行控制，从而确保该米种存储在最佳存储环境中，使得米种存储更加人性化，智能化，达到了改善米种的存储环境，提升米种的保鲜效果，防止米种发霉变质的技术效果，进而解决了现有技术中米种的存储环境随机性大，保鲜效果差且容易发霉变质的技术问题。
可选地，在本发明上述实施例中，确定模块包括：提取子模块，用于利用预设模型对米种的图像进行特征提取，得到米种的特征信息；第一获取子模块，用于获取特征库中与米种的特征信息匹配成功的预设特征信息；第二获取子模块，用于获取预设特征信息对应的预设类型，得到米种的类型。
可选地，在本发明上述实施例中，该装置还包括：通信模块，用于接收服务器发送的预设模型和特征库；存储模块，用于对预设模型和特征库进行存储。
可选地，在本发明上述实施例中，第一获取模块包括：通信子模块，用于接收移动终端发送的米种的图像。
可选地，在本发明上述实施例中，该装置还包括：通信模块，用于接收移动终端发送的米种的类型，其中，米种的类型是服务器用预设模型对米种的图像进行分析得到的，米种的图像是移动终端发送至服务器的。
可选地，在本发明上述实施例中，第二获取模块包括：匹配子模块，用于将米种的类型与数据库中存储的至少一个预设类型进行匹配；确定子模块，用于在米种的类型与至少一个预设类型中的第一预设类型匹配成功的情况下，确定第一预设类型对应的预设存储条件为存储条件。
可选地，在本发明上述实施例中，该装置还包括：第二获取模块，用于定时从服务器获取存储条件集合，其中，存储条件集合包括：第二预设类型，以及第二预设类型对应的预设存储条件；存储模块，用于将存储条件集合存储在数据库中。
可选地，在本发明上述实施例中，该装置还包括：通信模块，用于在米种的类型与至少一个预设类型中的第一预设类型匹配失败的情况下，发送米种的类型至服务器，并接收服务器返回的米种的类型对应的预设类型。
可选地，在本发明上述实施例中，控制模块包括：第三获取子模块，用于获取输入的偏好条件；生成子模块，用于基于偏好条件和存储条件，生成控制指令；控制子模块，用于按照控制指令对存储设备进行控制。
可选地，在本发明上述实施例中，存储设备包括如下至少之一：加热模块、除湿模块、排气口，其中，控制子模块包括如下至少之一：第一控制单元，用于按照温度条件对应的控制指令，对加热模块进行控制；第二控制单元，用于按照湿度条件对应的控制指令，对除湿模块进行控制；第三控制单元，用于按照压力条件对应的控制指令，对排气口进行控制。
实施例3
根据本发明实施例，提供了一种存储设备的实施例。
图5是根据本发明实施例的一种存储设备的示意图，如图5所示，该存储设备包括：处理器52和控制器54。
其中，处理器52用于获取米种的图像，利用预设模型对米种的图像进行分析，确定米种的类型，并获取米种的类型对应的存储条件，其中，米种存储在存储设备中，预设模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据包括：米种的图像和该图像中米种的类型的标签，存储条件包括如下至少之一：温度条件、湿度条件、压力条件；控制器54与处理器连接，用于按照存储条件对存储设备进行控制。
具体地，上述的存储设备可以是用于存储米种的米桶，为了改善米种的存储环境，可以将物联网技术以及人工智能技术应用于米桶中。
为了能够对米种的图像进行识别，可以基于人工智能技术，预先拍摄不同种类的米种的图像，并人工标记相应的种类的标签，得到训练数据(即上述的多组数据)，进一步通过训练数据训练得到预设模型，通过该模型可以对米种的图像进行识别，得到该米种的特征信息，不同种类的米种拥有不同的特征信息，基于该米种的特征信息，可以得到米种的种类。
可以通过实现实验测试、大数据统计得出不同类型的米种，对应的不同的存储策略(即上述的存储条件)，比如除湿、加温除湿、密封、避免阳光直晒等等，在存储策略得到确认无误之后，人为写入服务器数据库中。米桶系统可以定期将服务器中存储的存储策略更新至米桶本地。
在一种可选的方案中，米桶上设置有通信模块，例如，WIFI模块、蓝牙模块等，本发明对此不作具体限定。用户可以通过手机等移动终端的摄像头拍摄米种的图像，发送至米桶的通信模块，从而米桶可以获取到存储的米种的图像。米桶在获取到存储的米种的图像之后，米桶系统可以利用预先训练好的预设模型对图像进行识别，得到米种的种类，进一步通过在本地查找，查找预先保存在米桶系统行的存储策略，得到米种的种类对应的存储策略，从而可以基于该米种的存储策略对米桶进行控制，确保米种存储在最佳存储环境中。
通过本发明上述实施例，处理器在获取到存储的米种的图像之后，可以利用预设模型对图像进行分析，确定米种的类型，进一步获取到相应的存储条件，然后控制器按照该存储条件对存储设备进行控制，从而确保该米种存储在最佳存储环境中，使得米种存储更加人性化，智能化，达到了改善米种的存储环境，提升米种的保鲜效果，防止米种发霉变质的技术效果，进而解决了现有技术中米种的存储环境随机性大，保鲜效果差且容易发霉变质的技术问题。
可选地，在本发明上述实施例中，处理器还用于利用预设模型对米种的图像进行特征提取，得到米种的特征信息，获取特征库中与米种的特征信息匹配成功的预设特征信息，获取预设特征信息对应的预设类型，得到米种的类型。
可选地，在本发明上述实施例中，该存储设备还包括：通信模块。
其中，通信模块与处理器连接，用于接收移动终端发送的米种的图像。
具体地，上述的服务器可以是云平台网络的远程服务器，该平台可以利用米桶的通信模块，实现米桶参数优化与在线升级的功能，也即实现对预设模型中参数优化，和特征库的更新的目的。
可选地，在本发明上述实施例中，通信模块还用于接收移动终端发送的米种的图像。
可选地，在本发明上述实施例中，通信模块还用于接收移动终端发送的米种的类型，其中，米种的类型是服务器用预设模型对米种的图像进行分析得到的，米种的图像是移动终端发送至服务器的。
可选地，在本发明上述实施例中，处理器包括：数据库和处理单元。
其中，数据库用于存储至少一个预设类型，以及每个预设类型对应的预设存储条件；处理单元用于将米种的类型与至少一个预设类型进行匹配，在米种的类型与至少一个预设类型中的第一预设类型匹配成功的情况下，确定第一预设类型对应的预设存储条件为存储条件。
可选地，在本发明上述实施例中，通信模块还用于定时从服务器获取存储条件集合，其中，存储条件集合包括：第二预设类型，以及第二预设类型对应的预设存储条件；处理器还用于将存储条件集合存储在数据库中。
可选地，在本发明上述实施例中，通信模块还用于在米种的类型与至少一个预设类型中的第一预设类型匹配失败的情况下，发送米种的类型至服务器，并接收服务器返回的米种的类型对应的预设类型。
可选地，在本发明上述实施例中，控制器用于获取输入的偏好条件，基于偏好条件和存储条件，生成控制指令，按照控制指令对存储设备进行控制。
可选地，在本发明上述实施例中，存储设备还包括如下至少之一：加热模块、除湿模块、排气口。
具体地，如图2所示，可以在米桶的顶部设置排气口，并在在米桶上设置除湿模块和加热模块。排气口可以通过设置风叶之间空隙的大小，达到相应通风效果，通过除湿模块可以对米桶内部进行除湿操作，通过加热模块可以对米桶内部进行加热操作。
在一种可选的方案中，控制器可以通过控制加热模块工作可以确保米桶内恒温，而且可以实现加温除虫；通过除湿模块可以确保米桶内恒湿，降低米桶内湿度；通过控制排气口可以确保米桶内恒压，而且实现密封效果。
实施例4
根据本发明实施例，提供了一种存储介质的实施例，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述实施例1中的米种的存储方法。
实施例5
根据本发明实施例，提供了一种处理器的实施例，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述实施例1中的米种的存储方法。
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 (14)

1.一种米种的存储方法，其特征在于，包括：
获取米种的图像，其中，所述米种存储在存储设备中；
利用预设模型对所述米种的图像进行分析，确定所述米种的类型，其中，所述预设模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据包括：米种的图像和该图像中每种的类型的标签；
获取所述米种的类型对应的存储条件，其中，所述存储条件包括如下至少之一：温度条件、湿度条件、压力条件；
按照所述存储条件对所述存储设备进行控制；
其中，获取米种的图像包括：接收移动终端发送的所述米种的图像；
在获取米种的图像之后，所述方法还包括：接收移动终端发送的所述米种的类型，其中，所述米种的类型是服务器用所述预设模型对所述米种的图像进行分析得到的，所述米种的图像是所述移动终端发送至所述服务器的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预设模型对所述米种的图像进行分析，确定所述米种的类型，包括：
利用所述预设模型对所述米种的图像进行特征提取，得到所述米种的特征信息；
获取特征库中与所述米种的特征信息匹配成功的预设特征信息；
获取所述预设特征信息对应的预设类型，得到所述米种的类型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收服务器发送的所述预设模型和所述特征库；
对所述预设模型和所述特征库进行存储。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述米种的类型对应的存储条件，包括：
将所述米种的类型与数据库中存储的至少一个预设类型进行匹配；
在所述米种的类型与所述至少一个预设类型中的第一预设类型匹配成功的情况下，确定所述第一预设类型对应的预设存储条件为所述存储条件。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
定时从服务器获取存储条件集合，其中，所述存储条件集合包括：第二预设类型，以及所述第二预设类型对应的预设存储条件；
将所述存储条件集合存储在所述数据库中。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述米种的类型与所述至少一个预设类型中的第一预设类型匹配失败的情况下，发送所述米种的类型至服务器，并接收所述服务器返回的所述米种的类型对应的预设类型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述存储条件对所述存储设备进行控制，包括：
获取输入的偏好条件；
基于所述偏好条件和所述存储条件，生成控制指令；
按照所述控制指令对所述存储设备进行控制。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述存储设备包括如下至少之一：加热模块、除湿模块、排气口，其中，按照所述控制指令对所述存储设备进行控制包括如下至少之一：
按照所述温度条件对应的控制指令，对所述加热模块进行控制；
按照所述湿度条件对应的控制指令，对所述除湿模块进行控制；
按照所述压力条件对应的控制指令，对所述排气口进行控制。
9.一种米种的存储装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取米种的图像，其中，所述米种存储在存储设备中；
确定模块，用于利用预设模型对所述米种的图像进行分析，确定所述米种的类型，其中，所述预设模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据包括：米种的图像和该图像中每种的类型的标签；
第二获取模块，用于获取所述米种的类型对应的存储条件，其中，所述存储条件包括如下至少之一：温度条件、湿度条件、压力条件；
控制模块，用于按照所述存储条件对所述存储设备进行控制；
第一接收模块，用于接收移动终端发送的所述米种的图像；
第二接收模块，用于接收移动终端发送的所述米种的类型，其中，所述米种的类型是服务器用所述预设模型对所述米种的图像进行分析得到的，所述米种的图像是所述移动终端发送至所述服务器的。
10.一种存储设备，其特征在于，包括：
处理器，用于获取米种的图像，利用预设模型对所述米种的图像进行分析，确定所述米种的类型，并获取所述米种的类型对应的存储条件，其中，所述米种存储在存储设备中，所述预设模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据包括：米种的图像和该图像中每种的类型的标签，所述存储条件包括如下至少之一：温度条件、湿度条件、压力条件，接收移动终端发送的所述米种的图像，接收移动终端发送的所述米种的类型，其中，所述米种的类型是服务器用所述预设模型对所述米种的图像进行分析得到的，所述米种的图像是所述移动终端发送至所述服务器的；
控制器，与所述处理器连接，用于按照所述存储条件对所述存储设备进行控制。
11.根据权利要求10所述的存储设备，其特征在于，所述存储设备包括：
通信模块，与所述处理器连接，用于接收移动终端发送的所述米种的图像。
12.根据权利要求10所述的存储设备，其特征在于，所述存储设备还包括如下至少之一：加热模块、除湿模块、排气口。
13.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至8中任意一项所述的米种的存储方法。
14.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至8中任意一项所述的米种的存储方法。
CN201811308704.XA 2018-11-05 2018-11-05 米种的存储方法和装置、存储设备 Active CN111209767B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811308704.XA CN111209767B (zh) 2018-11-05 2018-11-05 米种的存储方法和装置、存储设备
PCT/CN2019/098619 WO2020093738A1 (zh) 2018-11-05 2019-07-31 米种的存储方法和装置、存储设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811308704.XA CN111209767B (zh) 2018-11-05 2018-11-05 米种的存储方法和装置、存储设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111209767A CN111209767A (zh) 2020-05-29
CN111209767B true CN111209767B (zh) 2023-07-14

Family

ID=70610802

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811308704.XA Active CN111209767B (zh) 2018-11-05 2018-11-05 米种的存储方法和装置、存储设备

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN111209767B (zh)
WO (1) WO2020093738A1 (zh)

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4522335A (en) * 1983-12-30 1985-06-11 Sentry Technologies, Inc. Method and apparatus for aeration of stored grain
CN101701916B (zh) * 2009-12-01 2011-05-18 中国农业大学 一种玉米品种快速鉴定、鉴别方法
CN103530611A (zh) * 2013-09-30 2014-01-22 南京林业大学 一种物体识别系统及其识别方法
CN105241821B (zh) * 2015-08-07 2019-02-05 江苏大学 一种基于气味光谱成像技术的轻微腐烂水果快速鉴别方法
CN107606870A (zh) * 2017-08-10 2018-01-19 深圳益创信息科技有限公司 一种智能制冷方法及冰箱
CN207083536U (zh) * 2017-08-28 2018-03-13 安徽天韵生物科技有限公司 一种水稻种子储存装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN111209767A (zh) 2020-05-29
WO2020093738A1 (zh) 2020-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102648234B1 (ko) 데이터 학습 서버 및 이의 학습 모델 생성 및 이용 방법
US11137161B2 (en) Data learning server and method for generating and using learning model thereof
CN108006889B (zh) 空调控制方法和装置
US11132547B2 (en) Emotion recognition-based artwork recommendation method and device, medium, and electronic apparatus
CN107862018B (zh) 食材烹饪方法的推荐方法及装置
CN107490154A (zh) 空调器及其控制方法、装置和计算机可读存储介质
CN107725453B (zh) 风扇及其控制方法和系统
CN110857831A (zh) 控制冰箱温度的方法及装置
CN110381293A (zh) 视频监控方法、装置及计算机可读存储介质
CN110610169B (zh) 图片标注方法和装置、存储介质及电子装置
CN110908340A (zh) 智能家居的控制方法及装置
CN109269041A (zh) 空调、空调控制方法及计算机可读存储介质
CN108197635A (zh) 烹饪方式的展示方法及装置、抽油烟机
CN108061359A (zh) 空调控制方法及装置
CN111209767B (zh) 米种的存储方法和装置、存储设备
CN112013513A (zh) 空气调节设备及其自动控制方法、终端控制设备
CN109376745A (zh) 农事活动推送方法、装置、服务器及存储介质
CN111240217B (zh) 状态检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN110726214A (zh) 控制空调器的方法及装置
CN108006902B (zh) 空调控制方法及装置
KR20200054375A (ko) 문자 판독 인공지능과 크롤링에 의한 스마트 보관식품 유통기한 알림 장치
CN113568591B (zh) 智能设备的控制方法及控制装置、智能设备、智能餐桌
CN115690592A (zh) 图像处理方法和模型训练方法
CN109241436A (zh) 梳妆方式推荐方法、装置、设备及存储介质
CN111134175B (zh) 米种的存储方法和装置、存储设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant