CN117168081B - 保鲜柜智能控制管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机控制领域，尤其涉及一种保鲜柜智能控制管理系统，包括采集模块和处理模块，用于基于现存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置确定对应的控制方案，其中，控制方案包括存储温度、存储位置调整以及存储推荐时间，并结合对应的消费群体消费习惯、购买成本、存储量、存储时间给保鲜柜对应的经营者确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量，进而提高了食材的使用效率，提高了保鲜柜中所存物品的质量。
Description
技术领域
本发明涉及计算机控制领域，尤其涉及一种保鲜柜智能控制管理系统。
背景技术
保鲜柜是商业场景中不可或缺的食材保存设备，它广泛应用于各类餐厅、酒店和食品业务中。然而，当前市场上的保鲜柜主要侧重于提供基本的食材冷藏和保鲜功能，缺乏智能化管理和建议系统，这在一定程度上限制了其潜在价值和效率。
现有的保鲜柜虽然在延长食材的保鲜期方面发挥了重要作用，但是未能全面满足食品业务的需求，因为目前没有合适的智能管理系统能够根据存储的食材品类和时间等来给经营者提供需要的合适建议，这导致了许多问题，包括食材的变质和浪费，以及管理效率的下降等。因此，智能保鲜系统的引入将有助于解决当前保鲜柜在商业场景中存在的限制。
发明内容
根据以上现有技术中的不足，本发明提供了一种可以对保鲜柜进行智能化的控制管理，从而提高了食材的使用效率和保鲜柜中所存物品的质量的保鲜柜智能控制管理系统。
为达到以上目的，本发明提供了保鲜柜智能控制管理系统，所述系统包括采集模块和处理模块；
采集模块，用于采集保鲜柜中现存物品的属性特征，其中，现存物品的属性特征包括现存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置；
处理模块，用于基于现存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置确定对应的控制方案，其中，所述控制方案包括存储温度、存储位置调整以及存储推荐时间；
所述处理模块，还用于获取保鲜柜对应的消费群体消费习惯，并基于预设的神经网络，根据保鲜柜中已存物品的类别、名称、包装属性、存储量、对应的消费群体消费习惯以及存储位置确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息发送给保鲜柜对应的经营者；
所述采集模块，还用于采集在预设时间段内保鲜柜对应的消费群体基于经营者进行的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息进行的点餐数据；
所述处理模块，还用于基于所述点餐数据、餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息对所述预设的神经网络进行训练，得到优化后的推荐模型，以用于基于优化后的推荐模型结合现存物品的类别、名称、包装属性、存储量确定多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息；
所述采集模块，还用于采集保鲜柜中现存物品的购买成本；
所述处理模块，还用于基于所述多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息结合保鲜柜中现存物品的购买成本、存储量、存储时间确定不同餐品推荐搭配信息以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量，以用于保鲜柜对应的经营者确定目标餐品推广信息。
在一些实现方式中，所述基于所述多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息结合保鲜柜中现存物品的购买成本、存储量、存储时间确定不同餐品推荐搭配信息以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量，包括：
基于多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，将购买成本小于第一购买阈值、存储量小于第一存储阈值、存储时间小于第一时间阈值的物品对应的餐品确定为第一类物品；
基于第一类物品确定不同餐品推荐搭配信息以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量；
基于多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，将购买成本小于第二购买阈值、存储量小于第二存储阈值、存储时间小于第二时间阈值的物品对应的餐品确定为第二类物品；
基于第二类物品确定不同餐品推荐搭配信息以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量；
基于多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，将购买成本大于等于第二购买阈值、存储量大于第二存储阈值、存储时间大于第二时间阈值的物品确定为预警物品，其中，该预警物品可以为价格昂贵的物品，且保存时间要求极高的生鲜产品，例如螃蟹、高品质海虾等；
基于预警物品的存储量以及存储时间向经营者发送提示信息，并基于经营者制定的餐品推荐搭配信息，确定利润和预计消耗量。
在一些实现方式中，所述采集模块，还用于采集消费群体针对餐品的投诉信息、投诉信息对应所存物品、投诉信息对应所存物品的历史图像以及投诉信息对应所存物品的温度变化曲线；
所述处理模块，还用于基于所述投诉信息对应所存物品、投诉信息对应所存物品的历史图像以及投诉信息对应所存物品的温度变化曲线，对预设的物品监控模型进行训练，得到训练后的物品监控模型，以用于基于所述训练后的物品监控模型对所存物品进行监控；
所述处理模块，还用于与经营者的其他保鲜柜进行数据交互，并基于训练后的物品监控模型，根据其他保鲜柜中所存物品的历史图像以及对应所存物品的温度变化曲线，对其他保鲜柜中的所存物品进行监控。
在一些实现方式中，所述基于所述投诉信息对应所存物品、投诉信息对应所存物品的历史图像以及投诉信息对应所存物品的温度变化曲线，对预设的物品监控模型进行训练，得到训练后的物品监控模型，包括：
当所述投诉信息对应所存物品的历史图像的颜色变化差值小于预设变化差值，且温度变化曲线的斜率的绝对值小于预设斜率绝对值时，基于所述投诉信息对应所存物品的属性、历史图像的颜色变化差值、温度变化曲线的斜率的绝对值，对预设的物品监控模型中的参数进行第一预设规则调整，得到训练后的物品监控模型；
当所述投诉信息对应所存物品的历史图像的颜色变化差值大于或等于预设变化差值，且温度变化曲线的斜率的绝对值小于预设斜率绝对值时，基于所述投诉信息对应所存物品的属性、历史图像的颜色变化差值、温度变化曲线的斜率的绝对值，对预设的物品监控模型中的参数进行第二预设规则调整，得到训练后的物品监控模型；
当所述投诉信息对应所存物品的历史图像的颜色变化差值大于或等于预设变化差值，且温度变化曲线的斜率的绝对值大于或等于预设斜率绝对值时，基于所述投诉信息对应所存物品的属性、历史图像的颜色变化差值、温度变化曲线的斜率的绝对值，对预设的物品监控模型中的参数进行第三预设规则调整，得到训练后的物品监控模型。
在一些实现方式中，所述处理模块，还用于获取未来时间段内的天气数据；
所述基于预设的神经网络，根据保鲜柜中已存物品的类别、名称、包装属性、存储量、对应的消费群体消费习惯以及存储位置，确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息发送给保鲜柜对应的经营者，包括：
基于预设的神经网络，根据保鲜柜中已存物品的类别、名称、包装属性、存储量、对应的消费群体消费习惯、存储位置以及未来时间段内的天气数据，确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息并发送给保鲜柜对应的经营者。
在一些实现方式中，所述处理模块，还用于基于所述点餐数据以及保鲜柜中已存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置，从保鲜柜已存物品中确定目标物品，以用于经营者从保鲜柜中获取目标物品。
在一些实现方式中，所述处理模块，还用于获取待存物品的属性特征，其中，所述待存物品的属性特征包括类别、名称、包装以及待存储量，并基于现存物品的属性特征以及消费群体消费习惯，生成存储指示信息以及餐品搭配信息。
在一些实现方式中，所述类别包括水果、蔬菜、肉类以及海鲜中的至少一种；
所述包装属性包括未拆封密封存储、拆封密封存储以及无包装存储中的至少一种。
在一些实现方式中，所述管理系统还包括真空储藏室；
所述真空储藏室，用于存放存储时间超过第一阈值，且点餐数据未涉及的物品。
在一些实现方式中，所述餐品推荐搭配信息包括多种餐品组成的套餐。
本发明所具有的有益效果是：
本发明提供了包含采集模块和处理模块的保鲜柜智能控制管理系统，可以针对保鲜柜中现存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置确定对应的控制方案，控制方案包括存储温度、存储位置调整以及存储推荐时间，并结合对应的消费群体消费习惯、购买成本、存储量、存储时间给保鲜柜对应的经营者确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量，进而可以提高食材的使用效率，并且提高保鲜柜中所存物品的质量，从而实现了保鲜柜的智能化控制管理。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种保鲜柜智能控制管理系统的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的一种示例性电子设备的方框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例做进一步描述：
保鲜柜作为一种针对商业场景下的食材保存装置，被广泛应用在各种餐厅以及酒店中。
但是现有的保鲜柜仅是提供食材保鲜，无法针对所存的食材的品类、时间给经营者提供合适的建议，使经营者无法及时针对保鲜柜中所存的食材进行调整，容易导致食材的变质和浪费。
本发明实施例提供了一种保鲜柜智能控制管理系统，包括采集模块和处理模块，用于基于现存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置确定对应的控制方案，其中，所述控制方案包括存储温度、存储位置调整以及存储推荐时间，并结合对应的消费群体消费习惯、购买成本、存储量、存储时间给保鲜柜对应的经营者确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量，进而提高了食材的使用效率，提高了保鲜柜中所存物品的质量。
图1是本发明实施例提供的一种保鲜柜智能控制管理系统的结构示意图，如图1所示，保鲜柜智能控制管理系统包括采集模块101和处理模块102。
采集模块101，用于采集保鲜柜中现存物品的属性特征，其中，现存物品的属性特征包括现存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置；
处理模块102，用于基于现存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置确定对应的控制方案，其中，控制方案包括存储温度、存储位置调整以及存储推荐时间；
处理模块102，还用于获取保鲜柜对应的消费群体消费习惯，并基于预设的神经网络，根据保鲜柜中已存物品的类别、名称、包装属性、存储量、对应的消费群体消费习惯以及存储位置确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息发送给保鲜柜对应的经营者；
采集模块101，还用于采集在预设时间段内保鲜柜对应的消费群体基于经营者进行的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息进行的点餐数据；
处理模块102，还用于基于点餐数据、餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息对预设的神经网络进行训练，得到优化后的推荐模型，以用于基于优化后的推荐模型结合现存物品的类别、名称、包装属性、存储量确定多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息；
采集模块101，还用于采集保鲜柜中现存物品的购买成本；
处理模块102，还用于基于多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息结合保鲜柜中现存物品的购买成本、存储量、存储时间确定不同餐品推荐搭配信息以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量，以用于保鲜柜对应的经营者确定目标餐品推广信息。
上述的保鲜柜智能控制管理系统，通过基于现存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置确定对应的控制方案，其中，所述控制方案包括存储温度、存储位置调整以及存储推荐时间，并结合对应的消费群体消费习惯、购买成本、存储量、存储时间给保鲜柜对应的经营者确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量，进而提高了食材的使用效率，提高了保鲜柜中所存物品的质量。
在一些实施例中，基于多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息结合保鲜柜中现存物品的购买成本、存储量、存储时间确定不同餐品推荐搭配信息以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量，包括：
基于多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，将购买成本小于第一购买阈值、存储量小于第一存储阈值、存储时间小于第一时间阈值的物品对应的餐品确定为第一类物品；
基于第一类销售价格确定不同餐品推荐搭配信息以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量；
基于多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，将购买成本小于第二购买阈值、存储量小于第二存储阈值、存储时间小于第二时间阈值的物品对应的餐品确定为第二类物品；
基于第二类销售价格确定不同餐品推荐搭配信息以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量；
基于多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，将购买成本大于等于第二购买阈值、存储量大于第二存储阈值、存储时间大于第二时间阈值的物品确定为预警物品，其中，该预警物品可以为价格昂贵的物品，且保存时间要求极高的生鲜产品，例如螃蟹、高品质海虾等；
基于预警物品的存储量以及存储时间向经营者发送提示信息，并基于经营者制定的餐品推荐搭配信息，确定利润和预计消耗量。
在一些实施例中，采集模块101，还用于采集消费群体针对餐品的投诉信息、投诉信息对应所存物品、投诉信息对应所存物品的历史图像以及投诉信息对应所存物品的温度变化曲线；
处理模块102，还用于基于投诉信息对应所存物品、投诉信息对应所存物品的历史图像以及投诉信息对应所存物品的温度变化曲线，对预设的物品监控模型进行训练，得到训练后的物品监控模型，以用于基于训练后的物品监控模型对所存物品进行监控；
处理模块102，还用于与经营者的其他保鲜柜进行数据交互，并基于训练后的物品监控模型，根据其他保鲜柜中所存物品的历史图像以及对应所存物品的温度变化曲线，对其他保鲜柜中的所存物品进行监控。
在一些实施例中，基于投诉信息对应所存物品、投诉信息对应所存物品的历史图像以及投诉信息对应所存物品的温度变化曲线，对预设的物品监控模型进行训练，得到训练后的物品监控模型，包括：
当投诉信息对应所存物品的历史图像的颜色变化差值小于预设变化差值，且温度变化曲线的斜率的绝对值小于预设斜率绝对值时，基于投诉信息对应所存物品的属性、历史图像的颜色变化差值、温度变化曲线的斜率的绝对值，对预设的物品监控模型中的参数进行第一预设规则调整，得到训练后的物品监控模型；
当投诉信息对应所存物品的历史图像的颜色变化差值大于或等于预设变化差值，且温度变化曲线的斜率的绝对值小于预设斜率绝对值时，基于投诉信息对应所存物品的属性、历史图像的颜色变化差值、温度变化曲线的斜率的绝对值，对预设的物品监控模型中的参数进行第二预设规则调整，得到训练后的物品监控模型；
当投诉信息对应所存物品的历史图像的颜色变化差值大于或等于预设变化差值，且温度变化曲线的斜率的绝对值大于或等于预设斜率绝对值时，基于投诉信息对应所存物品的属性、历史图像的颜色变化差值、温度变化曲线的斜率的绝对值，对预设的物品监控模型中的参数进行第三预设规则调整，得到训练后的物品监控模型。
在一些实施例中，考虑到天气数据是影响消费者消费的一个重要原因，在本公开中，处理模块102，还可以用于获取未来时间段内的天气数据，例如下雨的时候，大家更倾向点汤类餐品，天气温度高的时候，凉菜又会受到欢迎；
基于预设的神经网络，根据保鲜柜中已存物品的类别、名称、包装属性、存储量、对应的消费群体消费习惯以及存储位置，确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息发送给保鲜柜对应的经营者，包括：
基于预设的神经网络，根据保鲜柜中已存物品的类别、名称、包装属性、存储量、对应的消费群体消费习惯、存储位置以及未来时间段内的天气数据，确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息并发送给保鲜柜对应的经营者。
在一些实施例中，处理模块102，还用于基于点餐数据以及保鲜柜中已存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置，从保鲜柜已存物品中确定目标物品，以用于经营者从保鲜柜中获取目标物品。
在一些实施例中，处理模块102，还用于获取待存物品的属性特征，其中，待存物品的属性特征包括类别、名称、包装以及待存储量，并基于现存物品的属性特征以及消费群体消费习惯，生成存储指示信息以及餐品搭配信息。
在一些实施例中，类别包括水果、蔬菜、肉类以及海鲜中的至少一种；
包装属性包括未拆封密封存储、拆封密封存储以及无包装存储中的至少一种。
在一些实施例中，管理系统还包括真空储藏室；
真空储藏室，用于存放存储时间超过第一阈值，且点餐数据未涉及的物品。
在一些实施例中，餐品推荐搭配信息包括多种餐品组成的套餐。
根据本发明的实施例，还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图2示出了能够实施本发明的实施例的示例性电子设备的方框图。电子设备可以为各种形式的数字计算机或者各种形式的移动装置。
图2是本发明实施例提供的一种计算设备的结构图。如图2所示，计算设备200包括输入接口201、中央处理器202、存储器203以及输出接口204。其中，输入接口201、中央处理器202、存储器203、以及输出接口204通过总线210相互连接。
图2所示的计算设备也可以被实现为保鲜柜智能控制管理系统对应操作方法的执行设备，该计算设备可以包括：处理器以及存储有计算机可执行指令的存储器；该处理器在执行计算机可执行指令时可以实现本发明实施例提供的保鲜柜智能控制管理系统对应的操作方法。
Claims (9)
1.一种保鲜柜智能控制管理系统，其特征在于，所述系统包括：
采集模块，用于采集保鲜柜中现存物品的属性特征，其中，所述现存物品的属性特征包括现存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置；
处理模块，用于基于现存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置确定对应的控制方案，其中，所述控制方案包括存储温度、存储位置调整以及存储推荐时间；
所述处理模块，还用于获取保鲜柜对应的消费群体消费习惯，并基于预设的神经网络，根据保鲜柜中已存物品的类别、名称、包装属性、存储量、对应的消费群体消费习惯以及存储位置确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息发送给保鲜柜对应的经营者；
所述采集模块，还用于采集在预设时间段内保鲜柜对应的消费群体基于经营者进行的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息进行的点餐数据；
所述处理模块，还用于基于所述点餐数据、餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息对所述预设的神经网络进行训练，得到优化后的推荐模型，以用于基于优化后的推荐模型结合现存物品的类别、名称、包装属性、存储量确定多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息；
所述采集模块，还用于采集保鲜柜中现存物品的购买成本；
所述处理模块，还用于基于所述多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息结合保鲜柜中现存物品的购买成本、存储量、存储时间确定不同餐品推荐搭配信息以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量，以用于保鲜柜对应的经营者确定目标餐品推广信息；
其中，所述基于所述多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息结合保鲜柜中现存物品的购买成本、存储量、存储时间确定不同餐品推荐搭配信息以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量，包括：基于所述多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，将购买成本小于第一购买阈值、存储量小于第一存储阈值、存储时间小于第一时间阈值的物品对应的餐品确定为第一类物品；基于第一类餐品确定不同餐品推荐搭配信息以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量；基于所述多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，将购买成本小于第二购买阈值、存储量小于第二存储阈值、存储时间小于第二时间阈值的物品对应的餐品确定为第二类物品；基于第二类餐品确定不同餐品推荐搭配信息以及餐品促销优惠信息下的利润和预计消耗量；基于所述多组优化后的餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息，将购买成本大于等于第二购买阈值、存储量大于第二存储阈值、存储时间大于第二时间阈值的物品确定为预警物品；基于预警物品的存储量以及存储时间向经营者发送提示信息，并基于经营者制定的餐品推荐搭配信息，确定利润和预计消耗量。
2.根据权利要求1所述的保鲜柜智能控制管理系统，其特征在于，所述采集模块，还用于采集消费群体针对餐品的投诉信息、投诉信息对应所存物品、投诉信息对应所存物品的历史图像以及投诉信息对应所存物品的温度变化曲线；
所述处理模块，还用于基于所述投诉信息对应所存物品、投诉信息对应所存物品的历史图像以及投诉信息对应所存物品的温度变化曲线，对预设的物品监控模型进行训练，得到训练后的物品监控模型，以用于基于所述训练后的物品监控模型对所存物品进行监控；
所述处理模块，还用于与经营者的其他保鲜柜进行数据交互，并基于训练后的物品监控模型，根据其他保鲜柜中所存物品的历史图像以及对应所存物品的温度变化曲线，对其他保鲜柜中的所存物品进行监控。
3.根据权利要求2所述的保鲜柜智能控制管理系统，其特征在于，所述基于所述投诉信息对应所存物品、投诉信息对应所存物品的历史图像以及投诉信息对应所存物品的温度变化曲线，对预设的物品监控模型进行训练，得到训练后的物品监控模型，包括：
当所述投诉信息对应所存物品的历史图像的颜色变化差值小于预设变化差值，且温度变化曲线的斜率的绝对值小于预设斜率绝对值时，基于所述投诉信息对应所存物品的属性、历史图像的颜色变化差值、温度变化曲线的斜率的绝对值，对预设的物品监控模型中的参数进行第一预设规则调整，得到训练后的物品监控模型；
当所述投诉信息对应所存物品的历史图像的颜色变化差值大于或等于预设变化差值，且温度变化曲线的斜率的绝对值小于预设斜率绝对值时，基于所述投诉信息对应所存物品的属性、历史图像的颜色变化差值、温度变化曲线的斜率的绝对值，对预设的物品监控模型中的参数进行第二预设规则调整，得到训练后的物品监控模型；
当所述投诉信息对应所存物品的历史图像的颜色变化差值大于或等于预设变化差值，且温度变化曲线的斜率的绝对值大于或等于预设斜率绝对值时，基于所述投诉信息对应所存物品的属性、历史图像的颜色变化差值、温度变化曲线的斜率的绝对值，对预设的物品监控模型中的参数进行第三预设规则调整，得到训练后的物品监控模型。
4.根据权利要求1所述的保鲜柜智能控制管理系统，其特征在于，所述处理模块，还用于获取未来时间段内的天气数据；
所述基于预设的神经网络，根据保鲜柜中已存物品的类别、名称、包装属性、存储量、对应的消费群体消费习惯以及存储位置，确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息发送给保鲜柜对应的经营者，包括：
基于预设的神经网络，根据保鲜柜中已存物品的类别、名称、包装属性、存储量、对应的消费群体消费习惯、存储位置以及未来时间段内的天气数据，确定餐品推荐搭配信息以及对应的餐品促销优惠信息并发送给保鲜柜对应的经营者。
5.根据权利要求1所述的保鲜柜智能控制管理系统，其特征在于，所述处理模块，还用于基于所述点餐数据以及保鲜柜中已存物品的类别、名称、包装属性、存储量、存储时间以及存储位置，从保鲜柜已存物品中确定目标物品，以用于经营者从保鲜柜中获取目标物品。
6.根据权利要求1所述的保鲜柜智能控制管理系统，其特征在于，所述处理模块，还用于获取待存物品的属性特征，其中，所述待存物品的属性特征包括类别、名称、包装以及待存储量，并基于现存物品的属性特征以及消费群体消费习惯，生成存储指示信息以及餐品搭配信息。
7.根据权利要求1所述的保鲜柜智能控制管理系统，其特征在于，所述类别包括水果、蔬菜、肉类以及海鲜中的至少一种；
所述包装属性包括未拆封密封存储、拆封密封存储以及无包装存储中的至少一种。
8.根据权利要求1所述的保鲜柜智能控制管理系统，其特征在于，所述管理系统还包括真空储藏室；
所述真空储藏室，用于存放存储时间超过第一阈值，且点餐数据未涉及的物品。
9.根据权利要求1所述的保鲜柜智能控制管理系统，其特征在于，所述餐品推荐搭配信息包括多种餐品组成的套餐。
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