李 楠，简钰轩，闭祖松，龚 蕾，刘子豪，范佳乐

（洛阳理工学院 计算机与信息工程学院，河南 洛阳 471023）

0 引 言

智能冰箱可作为提高人们生活质量的战略切入点，本系统采用软硬件结合的方式，使用CNN识别技术实现对果蔬的识别。此外，系统还会结合用户信息和冰箱食材的存储情况有针对性地进行大数据推荐。本系统针对食材和菜谱软件的交互性进行优化，使菜谱定制和推荐功能得到加强[1-3]。

1 系统功能设计

本系统主要包括数据采集、数据处理层、数据显示层，如图1所示。

图1 总体设计框图

智能冰箱推荐系统的功能主要包括：信息采集检测功能：通过各类采集传感器采集数据信息；人脸识别功能：对采集的人脸数据进行分析，通过阈值判断该人脸是否为设备用户；果蔬识别功能：通过摄像头采集果蔬实时图片，上传到服务器进行识别处理并将结果保存至数据库；食材统计功能：将识别后的果蔬种类以及放入时间进行记录，用于提醒用户蔬菜存放的时间和菜谱定制与推荐功能的调用；菜谱定制与推荐功能：调用数据库获取用户信息以及食材信息，带入Wide&Deep模型并把定制和推荐结果显示在用户智能终端[4]。

2 功能模块设计

本系统由信息采集模块、食材统计模块、天气模块、冰箱人脸识别模块、果蔬识别模块、大数据推荐食谱模块、用户智能终端等组成。

（1）信息采集模块

信息采集模块主要由服务器控制微处理器的连接传感器采集冰箱的内部温湿度、人脸、果蔬等数据，并显示在屏幕上。

（2）食材统计模块

记录蔬菜、牛奶等食材信息，并记录保存的时间用于提醒用户食材的保鲜情况。

（3）天气模块

系统用户端实现动态请求，将冰箱ID传入服务器，服务器通过冰箱ID查找冰箱被绑定的地址，调用接口得到该地区天气，并将数据返回至用户终端显示。

（4）冰箱人脸识别模块

通过人体红外检测模块检测是否有人体靠近冰箱，调用摄像头拍照，上传到服务器。服务器通过带入CNN算法模型对人脸进行识别操作。

（5）果蔬识别模块

通过人体红外检测模块检测是否有果蔬靠近冰箱，调用摄像头拍照，上传到服务器。服务器通过CNN算法识别该果蔬的种类，并将数据返回。硬件得到相应的数据之后，将数据保存到本地[5-7]。

（6）大数据推荐食谱模块

本系统的大数据算法采用Wide&Deep算法，能够实现针对用户的智能推荐功能。

（7）用户智能终端

用户智能终端授权绑定用户信息，例如用户授权之后，该用户的微信运动步数将上传至数据库保存[8]。

3 系统实现

首次登录时通过摄像头采集用户人脸信息，并进行用户信息绑定。购买的食材如图2所示，扫描后放入冰箱，系统会迅速识别该食材并记录放入时间，将数据信息呈现在系统显示面板上，并通过冰箱对现有食材推荐合适的食谱，如图3所示。

图2 蔬菜扫描

图3 信息显示页面

当用户想要烹饪时，通过用户智能终端输入自己的身高、体重等信息，如图4所示。智能终端通过身高、体重以及获取的微信步数等数值对用户进行专属套餐定制，如图5所示。

图4 健康信息登录

图5 定制专属套餐

4 结 语

本系统提出了一种基于智能冰箱的数据采集、CNN果蔬识别以及大数据推荐的系统架构，并实现了环境温度检测、果蔬识别和统计、智能推荐菜谱、定制私人菜单等功能，极大提高了用户制定菜谱的效率。除此之外，系统通过增强食材和冰箱的交互性，尽可能减少了食材的浪费[9-10]。