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龙图腾网获悉唐力投资(珠海)有限公司申请的专利一种基于人工智能的预制食品加热控制方法、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119048819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411130954.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于人工智能的预制食品加热控制方法、装置及存储介质是由李惠仪;唐力;罗凝;李美仪设计研发完成，并于2024-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的预制食品加热控制方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于人工智能的预制食品加热控制方法、装置及存储介质，包括：获取预制食品的训练特征种类图像；根据所述预制食品的训练特征种类图像识别对应的烹饪过程控制参数；得到训练后的预设加热机器学习模型；获取到待加热预制食品的食品图像，将所述食品图像转化为食物特征种类图像；将所述食物特征种类图像输入至所述训练后的预设加热机器学习模型，得到输出的烹饪过程控制参数、特定加热方式；根据所述特定加热方式控制加热装置加热对应的预设食品图像对应的预制食品。本发明实施例中，准确，智能地根据不同种类的预制食品进行匹配不同的加热方式，提高预制食品的加热智能化程度，不需要人工去选择，提高自动加热的效率。

本发明授权一种基于人工智能的预制食品加热控制方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的预制食品加热控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预制食品的训练特征种类图像； 根据所述预制食品的训练特征种类图像识别对应的烹饪过程控制参数；其中，所述烹饪过程控制参数与一种或多种的特定加热方式相关联； 将所述特征种类图像对应的烹饪过程控制参数、特定加热方式作为训练样本输入预设加热机器学习模型中，得到训练后的预设加热机器学习模型； 获取到待加热预制食品的食品图像，将所述食品图像转化为食物特征种类图像； 将所述食物特征种类图像输入至所述训练后的预设加热机器学习模型，得到输出的烹饪过程控制参数、特定加热方式； 根据所述特定加热方式控制加热装置加热对应的预设食品图像对应的预制食品； 所述获取预制食品的训练特征种类图像，包括： 获取到训练食品图像，将训练食品图像进行图像分割，得到训练食品图像元图像； 将所述训练食品图像元图像划分为单元素元图像及多元素元图像； 其中，所述单元素元图像包括面点类特征图、肉类特征图、海鲜类特征图；所述多元素元图像包括复合菜肴类特征图；复合菜肴类食品图像是指多种食材混合的预制食品的图像；其中，单元素元图像是指图像内容为单个食材的图像块；而多元素元图像是指图像内容为多个食材的图像块； 所述将所述特征种类图像对应的烹饪过程控制参数、特定加热方式作为训练样本输入预设加热机器学习模型中，得到训练后的预设加热机器学习模型，包括： 将所述特征种类图像对应的烹饪过程控制参数、特定加热方式作为训练样本输入预设加热机器学习模型中的输入层，得到输出的通道图像； 将所述通道图像输入卷积层，得到输出的图像特征； 将所述图像特征输入池化层，得到输出的第一图像特征向量； 将所述第二图像特征输入全连接层，得到输出的第二图像特征向量； 通过所述第二图像特征向量与目标值的误差更新机器学习模型的权重和偏置，以最小化特定多分类损失函数的值，得到输出的训练后的预设加热机器学习模型； 该特定多分类损失函数可以包括以下公式： 其中，Lr为特定多分类损失函数；C1为单元素元图像系数；C2为多元素元图像系数；N为样本数量；K为类别数量；yi，j为第i个样本属于第j个类别的真实值；为第i个样本属于第j个类别的预测值。

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