劉琪琪 完瑪揚(yáng)措

摘 要：在忙碌的生活中，并非所有人對(duì)食品的存儲(chǔ)都有著良好的習(xí)慣。這不僅會(huì)造成食物的浪費(fèi)，還會(huì)導(dǎo)致人們（尤其是安全意識(shí)較低群體）誤食過(guò)期食品，而引發(fā)安全問(wèn)題。本文圍繞如何有效解決冰箱的食品存儲(chǔ)問(wèn)題為核心，主要講述了利用基于YOLO2模型的K210芯片，通過(guò)訓(xùn)練冰箱食物模型，實(shí)現(xiàn)冰箱食物的智能管理。

關(guān)鍵詞：YOLO2;冰箱;K210

隨著電子信息技術(shù)的高速發(fā)展，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在人們生活中涉及的領(lǐng)域越來(lái)越廣泛，冷鏈系統(tǒng)的智能化因此得到高速發(fā)展。冰箱不僅活躍在人們的生活視野中，而且是連接冷鏈系統(tǒng)與家用電器的應(yīng)用橋梁。它的推廣性高，用戶的使用頻率高，比其他冷鏈系統(tǒng)更加普及，為家用食品的存儲(chǔ)提供了很大的便利。該系統(tǒng)基于YOLO2模型，利用可推廣性和適用性高的圖像識(shí)別技術(shù)，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般適用性解決不同食物存在的偏差;其本身處理精度和靈活性較高，適用面寬。本項(xiàng)目著眼于人們?nèi)粘＝】?，同時(shí)達(dá)到減少人們?nèi)粘Ｉ钪幸蚍泵ν浭澄锎娣艜r(shí)間造成的生活垃圾的目的。

一、設(shè)計(jì)概述

該系統(tǒng)通過(guò)改裝的K210自身防霧攝像頭，識(shí)別使用者所放入和拿出的食物，對(duì)各類食物圖像進(jìn)行采集，將各類食物利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，人工訓(xùn)練對(duì)放入冰箱的食物圖像進(jìn)行采集。利用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，收集各類食物保鮮期信息，存儲(chǔ)常用食物的基本信息，通過(guò)Wi-Fi模塊反饋初次識(shí)別日期時(shí)間，并對(duì)不同食物放入起始點(diǎn)開(kāi)始計(jì)時(shí)，在使用者拿出食物時(shí)，進(jìn)行二次識(shí)別，比較食物存儲(chǔ)時(shí)長(zhǎng)，判斷過(guò)期與否;利用TTS語(yǔ)音模塊及時(shí)反饋給使用者該食物的保鮮狀況等信息，從而實(shí)現(xiàn)冰箱對(duì)食品的存儲(chǔ)管理，避免食物的浪費(fèi)和過(guò)期現(xiàn)象。

二、YOLO2模型

YOLO模型是一個(gè)先進(jìn)的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，YOLO2模型在YOLO基礎(chǔ)上加以改進(jìn)。YOLO2模型利用大型分類數(shù)據(jù)集ImageNet擴(kuò)大目標(biāo)檢測(cè)的數(shù)據(jù)種類，用高分辨率圖像訓(xùn)練分類網(wǎng)絡(luò)，模型自動(dòng)選擇合適的先驗(yàn)框長(zhǎng)、寬，將預(yù)測(cè)的偏移量限制在一個(gè)網(wǎng)格范圍內(nèi)。多尺度輸入圖像，采用聯(lián)合訓(xùn)練機(jī)制，混合來(lái)自檢測(cè)和分類數(shù)據(jù)集的圖像進(jìn)行訓(xùn)練。檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)可分為三個(gè)階段：在ImageNet數(shù)據(jù)集上Finetune分類模型訓(xùn)練;調(diào)整網(wǎng)絡(luò)輸入，繼續(xù)分類訓(xùn)練;修改分類網(wǎng)絡(luò)為檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，繼續(xù)模型訓(xùn)練。

本項(xiàng)目食物模型的訓(xùn)練流程大致為：將不同種類食物圖像采集、訓(xùn)練并制作初始樣本模型，需要盡可能多地輸入圖像，獲得多尺度特征圖，以提高精準(zhǔn)度;對(duì)圖像進(jìn)行分割、卷積運(yùn)算、歸一化等操作來(lái)得到不同食物模型，達(dá)到目標(biāo)檢測(cè)的目的;最后進(jìn)行實(shí)物檢測(cè)，檢驗(yàn)識(shí)別時(shí)間，精度是否合理，進(jìn)行再次修改及調(diào)試。

圖1 YOLO2模型訓(xùn)練大致流程圖

三、硬件設(shè)計(jì)

（一）KPU-K210

本項(xiàng)目采用kendryte k210芯片為主控芯片，是一個(gè)集成了機(jī)器視覺(jué)和機(jī)器聽(tīng)覺(jué)的片上系統(tǒng)（SoC），采用雙核64位處理器，具有更好的功耗性能、穩(wěn)定性和可靠性。其開(kāi)發(fā)環(huán)境基于MicroPython，通過(guò)串口寫(xiě)腳本，下載好一次固件，只用窗口和固件進(jìn)行交互就能夠使用。該開(kāi)發(fā)板開(kāi)源項(xiàng)目少、體積小、十分簡(jiǎn)便，可容納神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在本項(xiàng)目中它起著主要中央控制作用，通過(guò)它來(lái)調(diào)控冰箱識(shí)別管理系統(tǒng)的運(yùn)行，對(duì)使用者放入、拿出食物的過(guò)程進(jìn)行及時(shí)反饋，實(shí)現(xiàn)對(duì)食物圖像的檢測(cè)判斷作用。

（二）TTS語(yǔ)音模塊

該模塊將儲(chǔ)存的文件轉(zhuǎn)換成自然語(yǔ)音輸出，常與聲音識(shí)別程序一起使用。中文TTS系統(tǒng)包括語(yǔ)音處理和語(yǔ)音合成兩部分，利用中文韻律等相關(guān)知識(shí)對(duì)中文語(yǔ)句進(jìn)行合理轉(zhuǎn)換，語(yǔ)音合成通過(guò)查詢中文語(yǔ)音庫(kù)得到語(yǔ)音。該模塊在本項(xiàng)目中起著對(duì)食物過(guò)期與否等信息的輸出作用。

本項(xiàng)目需要實(shí)現(xiàn)在冰箱中檢測(cè)食物種類，由于冰箱內(nèi)外溫差較大會(huì)影響拍攝精度，則需在鏡頭前增加涂層防霧膜，在增加采光的同時(shí)減少霧氣對(duì)于圖像的干擾，增加圖像的清晰度和可見(jiàn)距離，延長(zhǎng)攝像頭使用壽命。本項(xiàng)目需要實(shí)現(xiàn)對(duì)事物實(shí)時(shí)檢測(cè)，Wi-Fi模塊內(nèi)置TCP/IP協(xié)議棧和IEEE802.11協(xié)議棧，能夠?qū)崿F(xiàn)用戶串口到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)之間的轉(zhuǎn)換。因此，使用內(nèi)置Wi-Fi模塊聯(lián)網(wǎng)獲取更新時(shí)間。本項(xiàng)目使用SD卡存儲(chǔ)食物保鮮信息并記錄時(shí)間，SD卡以命令形式來(lái)控制讀寫(xiě)操作，擁有高記憶容量、快速數(shù)據(jù)傳輸率、滿足基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要求且成本低、極大的移動(dòng)靈活性以及很好的安全性，對(duì)于本項(xiàng)目簡(jiǎn)單的食物信息容量要求完全足夠。

四、總體流程

流程大致分為五個(gè)過(guò)程：

（1）不同食物模型的訓(xùn)練;

（2）食物放入冰箱，進(jìn)行檢測(cè);

（3）檢測(cè)成功，存儲(chǔ)該食物信息并記錄初始時(shí)間點(diǎn);

（4）使用者從冰箱中取出已檢測(cè)的食物，反饋二次時(shí)間點(diǎn)，得到食物新鮮狀態(tài)信息;

（5）通過(guò)語(yǔ)音模塊輸出。

五、項(xiàng)目特色

本項(xiàng)目程序可以在較短的時(shí)間內(nèi)部署到用戶的產(chǎn)品中，給產(chǎn)品帶來(lái)人工智能，所涉及的冰箱食物不易分辨，而yolo2模型能夠直接同時(shí)輸出定位和分類結(jié)果，將目標(biāo)檢測(cè)作為回歸任務(wù)解決。

（1）本項(xiàng)目切合現(xiàn)實(shí)需要，為冰箱的功能進(jìn)一步優(yōu)化。

（2）本項(xiàng)目著眼于人們?nèi)粘＝】狄矞p少了人們?nèi)粘Ｉ钪幸蚍泵ν浭澄锎娣艜r(shí)間造成的生活垃圾。

（3）本項(xiàng)目利用智能識(shí)別、圖像處理等技術(shù)，貼近當(dāng)前社會(huì)電子信息產(chǎn)品的發(fā)展趨勢(shì)。

基金項(xiàng)目：西北民族大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)資助本科生科研創(chuàng)新項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：XBMU-BYL20202）