CN111159554A - 基于大数据的菜谱生成方法、***、终端设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的菜谱生成方法、***、终端设备以及计算机可读存储介质,通过获取针对所述菜谱的生成服务请求,并确定所述生成服务请求携带的原材料;检测所述原材料的材料信息,并根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数;基于各所述烹饪参数生成目标菜谱。本发明实现了,基于大数据平台将大量菜谱的原料、工艺等信息云端化之后,从该大量的云数据信息中索引烹饪所需的烹饪参数,然后整理生成目标菜谱,从而提升了菜谱信息的利用率和价值,此外,基于利用云数据信息辅助生成目标菜谱的方式,无需用户自主进行菜谱研发,节约了研发成本。
Description
技术领域
本发明涉及自动烹饪技术领域,尤其涉及一种基于大数据的菜谱生成方法、***、终端设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着烹饪机器人的快速发展和推广应用,由烹饪机器人的生产厂家及用户等开发的菜谱程序也越来越多,这些大量的烹饪程序及数据包含了大量信息,比如菜谱的原材料信息、菜谱的预处理工艺信息、菜谱的烹饪动作信息、菜谱的口味、菜系、营养、适用人群等信息,然而,目前这些信息因为不能被广泛发现或引用而没有被好好利用,但在大数据时代背景下,大数据平台基于既有网络的数据采集、分析和处理,能得到大量菜谱的原料、工艺等信息,而该大量菜谱的原料、工艺等信息又可为开发新菜肴提供模板和依据。
因此,如何基于大数据将大量菜谱的原料、工艺等信息云端化,以使这些信息可能在新的菜谱生成上发挥重大作用,俨然已经成为了烹饪机器人进一步发展的重要研发方向。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于大数据的菜谱生成方法、***、终端设备及计算机可读存储介质,旨在基于大数据将大菜谱的原料、工艺等信息云端化,以使这些信息辅助新菜谱的生成,提升菜谱信息的利用率和价值。
为实现上述目的,本发明提供一种基于大数据的菜谱生成方法,所述基于大数据的菜谱生成方法包括:
获取针对所述菜谱的生成服务请求,并确定所述生成服务请求携带的原材料;
检测所述原材料的材料信息,并根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数;
基于各所述烹饪参数生成目标菜谱。
进一步地,所述原材料的材料信息包括:原材料种类、状态和重量,所述预设菜肴大数据库存储有各菜谱制作人员开发上传的各菜肴的各烹饪参数,
所述根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数的步骤,包括:
根据所述原材料种类、状态和重量在各所述菜肴中索引目标菜肴;
提取所述目标菜肴的各烹饪参数,并将所述目标菜肴的各烹饪参数匹配为烹饪所述原材料的各烹饪参数。
进一步地,所述根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数的步骤,还包括:
根据所述原材料种类、状态和重量在各所述菜肴中索引与所述原材料相关的类似菜肴;
基于所述原材料种类、状态和重量与所述类似菜肴的原料信息之间的差异,对所述类似菜肴的各烹饪参数进行调整;
将调整后的各烹饪参数匹配为烹饪所述原材料的各烹饪参数。
进一步地,各所述烹饪参数包括:烹饪工艺流程信息、烹饪动作信息,
所述基于各所述烹饪参数生成目标菜谱的步骤,包括:
读取所述烹饪工艺流程信息和所述烹饪动作信息;
按照所述烹饪工艺流程信息,将所述烹饪动作信息对应填充至烹饪所述原材料的各工艺流程以生成所述目标菜谱。
进一步地,在所述基于各所述烹饪参数生成目标菜谱的步骤之后,还包括:
按照所述目标菜谱指导预设烹饪机器人对所述原材料进行烹饪。
进一步地,所述基于大数据的菜谱生成方法,还包括:
读取所述生成服务请求携带的菜肴关键信息,根据所述菜肴关键信息在所述预设菜肴大数据库中索引各待确认菜谱并输出展示;
基于输出展示各所述待确认菜谱获取确认指令,将所述确认指令指定的菜谱作为所述目标菜谱。
进一步地,所述基于大数据的菜谱生成方法,还包括:
识别所述生成服务请求携带的菜肴图片,根据所述菜肴图片在所述预设菜肴大数据库中匹配所述目标菜谱。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种基于大数据的菜谱生成***,所述基于大数据的菜谱生成***,包括:外部请求服务模块和云服务模块,
所述外部请求服务模块,用于获取针对所述菜谱的生成服务请求,确定所述生成服务请求携带的原材料,并检测所述原材料的材料信息;
所述云服务模块,用于根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数,并基于各所述烹饪参数生成目标菜谱。
本发明还提供一种终端设备台,所述终端设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于大数据的菜谱生成程序,所述基于大数据的菜谱生成程序被所述处理器执行时实现如上述中的基于大数据的菜谱生成方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的基于大数据的菜谱生成方法的步骤。
本发明提出的基于大数据的菜谱生成方法、***、终端设备及计算机可读存储介质,通过获取针对所述菜谱的生成服务请求,并确定所述生成服务请求携带的原材料;检测所述原材料的材料信息,并根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数;基于各所述烹饪参数生成目标菜谱。
本发明基于大数据平台采集、分析和处理得到的大量菜谱的原料、工艺等信息并将各信息整合存储在预设菜肴大数据库中,本发明在获取到针对菜谱的生成服务请求时,确定该生成服务请求所携带的原材料,基于检测该原材料的材料信息,根据该材料信息在预设菜肴大数据库中索引用于对生成服务请求所携带的原材料进行烹饪的各烹饪参数,然后对索引到的各烹饪参数进行处理从而得到生成服务请求的目标菜谱。
本发明实现了,基于大数据平台将大量菜谱的原料、工艺等信息云端化之后,从该大量的云数据信息中索引烹饪所需的烹饪参数,然后整理生成目标菜谱,从而提升了菜谱信息的利用率和价值,此外,基于利用云数据信息辅助生成目标菜谱的方式,无需用户自主进行菜谱研发,节约了研发成本。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行的结构示意图;
图2是本发明一种基于大数据的菜谱生成方法一实施例的流程示意图;
图3是本发明一种基于大数据的菜谱生成方法一实施例中步骤S200的细化流程示意图;
图4是本发明一种基于大数据的菜谱生成方法另一实施例的流程示意图;
图5是本发明一种基于大数据的菜谱生成***的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
需要说明的是,图1即可为终端设备的硬件运行环境的结构示意图。本发明实施例终端设备可以是烹饪机器人,或者安装有菜谱请求程序的PC、便计算机等终端设备。
如图1所示,该终端设备可以包括:处理器1001,例如CPU,网络接口1004,用户接口1003,存储器1005,通信总线1002。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解,图1中示出的终端设备结构并不构成对终端设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图1所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及分布式任务的处理程序。其中,操作***是管理和控制样本终端设备硬件和软件资源的程序,支持分布式任务的处理程序以及其它软件或程序的运行。
在图1所示的终端设备中,用户接口1003主要用于与各个终端进行数据通信;网络接口1004主要用于连接后台服务器,与后台服务器进行数据通信;而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的基于大数据的菜谱生成程序,并执行以下操作:
获取针对所述菜谱的生成服务请求,并确定所述生成服务请求携带的原材料;
检测所述原材料的材料信息,并根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数;
基于各所述烹饪参数生成目标菜谱。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于大数据的菜谱生成程序,还执行以下操作:
根据所述原材料种类、状态和重量在各所述菜肴中索引目标菜肴;
提取所述目标菜肴的各烹饪参数,并将所述目标菜肴的各烹饪参数匹配为烹饪所述原材料的各烹饪参数。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于大数据的菜谱生成程序,还执行以下操作:
根据所述原材料种类、状态和重量在各所述菜肴中索引与所述原材料相关的类似菜肴;
基于所述原材料种类、状态和重量与所述类似菜肴的原料信息之间的差异,对所述类似菜肴的各烹饪参数进行调整;
将调整后的各烹饪参数匹配为烹饪所述原材料的各烹饪参数。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于大数据的菜谱生成程序,还执行以下操作:
读取所述烹饪工艺流程信息和所述烹饪动作信息;
按照所述烹饪工艺流程信息,将所述烹饪动作信息对应填充至烹饪所述原材料的各工艺流程以生成所述目标菜谱。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于大数据的菜谱生成程序,在执行基于各所述烹饪参数生成目标菜谱之后,还执行以下操作:
按照所述目标菜谱指导预设烹饪机器人对所述原材料进行烹饪。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于大数据的菜谱生成程序,还执行以下操作:
读取所述生成服务请求携带的菜肴关键信息,根据所述菜肴关键信息在所述预设菜肴大数据库中索引各待确认菜谱并输出展示;
基于输出展示各所述待确认菜谱获取确认指令,将所述确认指令指定的菜谱作为所述目标菜谱。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于大数据的菜谱生成程序,还执行以下操作:
识别所述生成服务请求携带的菜肴图片,根据所述菜肴图片在所述预设菜肴大数据库中匹配所述目标菜谱。
基于上述的结构,提出本发明基于大数据的菜谱生成方法的实施例。
请参照图2,图2为本发明基于大数据的菜谱生成方法一实施例的流程示意图。
本发明实施例提供了基于大数据的菜谱生成方法的实施例,需要说明的是,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。
本发明实施例基于大数据的菜谱生成方法应用于上述终端设备,本发明实施例终端设备可以是烹饪机器人,或者安装有菜谱请求程序的PC、便携计算机等终端设备,在此不做具体限制,此外,该终端设备可以为如图5所示本发明基于大数据的菜谱生成***中,外部服务请求模块的烹饪机器人,在如图5所示本发明基于大数据的菜谱生成***中外部服务请求模块也可以为任意APP、或者其他形式的外部请求程序,该外部服务请求模块基于与基于大数据的菜谱生成***中的云服务模块预先协商的协议接口,与云服务模块的对外接口程序建立连接。
本实施例基于大数据的菜谱生成方法包括:
步骤S100,获取针对所述菜谱的生成服务请求,并确定所述生成服务请求携带的原材料。
终端设备接收到用户触发的针对菜谱的生成服务请求,并基于对该服务请求进行解析识别,从而确定该服务请求中所携带的用户当前需要进行烹饪的原材料。
需要说明的是,本实施例中,用户在基于终端设备触发针对菜谱的生成服务请求时,可以基于该终端设备输入所需烹饪的原材料,以及与烹饪当前原材料所需的其他关键信息,然后由当前终端设备调用任意现有解析识别语言,从获取到的该针对菜谱的生成服务请求中解析确定用户所输入的原材料等信息。
步骤S200,检测所述原材料的材料信息,并根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数。
在终端设备接收到用户触发的针对菜谱的生成服务请求,并确定该服务请求中所携带的用户当前需要进行烹饪的原材料之后,进一步从该服务请求中解析检测该原材料的各项材料信息,然后将检测得到的各项材料信息传递至云服务模块,由云服务模块根据该各项材料信息从预设菜肴大数据库当中索引各项用于对当前原材料进行烹饪的烹饪参数。
需要说明的是,本实施例中,若用户在基于终端设备触发针对菜谱的生成服务请求时,输入了所需烹饪的原材料的各项材料信息,则终端设备可进一步从该针对菜谱的生成服务请求中解析检测出所需烹饪的原材料的各项材料信息,此外,若用户未输入所需烹饪的原材料的各项材料信息,则由终端设备基于调用各预置传感器对该原材料进行检测,从而获取到各项材料信息。
需要说明的是,本实施例中,终端设备所解析检测出的原材料的材料信息包括但不限于:原材料种类、状态和重量;预设菜肴大数据库用于存储各菜谱制作人员开发上传的各菜肴的各烹饪参数,该各烹饪参数基于大数据平台进行采集、分析和处理大量菜谱的原料、工艺等信息并将各信息进行整合得到。
进一步地,请参照图3,图3为上述步骤S200的细化流程示意图。
在步骤S200中,根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数,包括:
步骤S201,根据所述原材料种类、状态和重量在各所述菜肴中索引目标菜肴;
步骤S202,提取所述目标菜肴的各烹饪参数,并将所述目标菜肴的各烹饪参数匹配为烹饪所述原材料的各烹饪参数。
需要说明的是,本实施例中,用于烹饪原材料的各项烹饪参数包括但不限于:烹饪工艺流程信息和烹饪动作信息。
需要说明的是,本实施例中,请参照如图5所示的基于大数据的菜谱生成***的结构示意图,预设菜肴大数据库属于该基于大数据的菜谱生成***的云服务模块,并具体可以为原材料数据库、烹饪工艺数据库、烹饪动作数据库、菜肴关键信息数据库以及菜肴图片数据库组成的数据库。
需要说明的是,本实施例中,预设菜肴大数据库的原材料数据库,按照烹饪各菜肴所需的原材料种类、状态和重量等,对各原材料的材料信息进行存储;预设菜肴大数据库的烹饪工艺数据库,按照菜肴名称与烹饪菜肴的处理工序--如炸、焯水等烹饪工艺之间的对应关系,对各菜肴的烹饪工艺流程信息进行存储,预设菜肴大数据库的烹饪工艺数据库,按照菜肴名称与烹饪菜肴的烹饪动作---如火力大小、加热时间以及搅拌速度之间的对应关系,对各菜肴的烹饪动作信息进行存储。
具体地,例如,在终端设备根据解析检测到的用户当前所需烹饪的原材料的各项原材料信息---即原材料种类、状态和重量之后,将该原材料种类、状态和重量传递给基于大数据的菜谱生成***的云服务模块的对外接口程序,由云服务模块的云服务程序根据对外接口程序接收到的该采集到的原材料种类、状态和重量,在原材料数据库中逐一进行匹配,从而索引出基于该原材料种类、状态和重量烹饪得出的目标菜肴,然后云服务模块进一步根据该目标菜肴在预设菜肴大数据库的烹饪工艺数据库和烹饪动作数据库中,索引该目标菜肴对应的各项烹饪工艺流程信息和烹饪动作信息等烹饪参数。
进一步地,进一步地,请参照图4,图4为本发明基于大数据的菜谱生成方法另一个实施例的流程示意图。
在本发明基于大数据的菜谱生成方法的另一个实施例中,为上述步骤S200中,根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数,还包括:
步骤A,根据所述原材料种类、状态和重量在各所述菜肴中索引与所述原材料相关的类似菜肴。
需要说明的是,本实施例中,若在预设菜肴大数据库的原材料数据库中,未存储有与用户当前所需烹饪原材料的原材料种类、状态和重量等信息相匹配的目标菜肴时,则云服务模块将根据该采集到的原材料种类、状态和重量,索引各原材料种类、状态和重量均较为相近的类似菜肴。
步骤B,基于所述原材料种类、状态和重量与所述类似菜肴的原料信息之间的差异,对所述类似菜肴的各烹饪参数进行调整;
步骤C,将调整后的各烹饪参数匹配为烹饪所述原材料的各烹饪参数。
云服务模块的云服务程序根据索引出的类似菜肴进一步在预设菜肴大数据库的烹饪工艺数据库和烹饪动作数据库中,索引该类似菜肴对应的各项烹饪工艺流程信息和烹饪动作信息等烹饪参数,然后,根据该类似菜肴的原材料与用户当前所需烹饪的原材料,各自材料信息---即原材料种类、状态和重量之间的差异,对索引出的类似菜肴对应的各项烹饪工艺流程信息和烹饪动作信息等烹饪参数进行调整,然后将调整后的各项烹饪工艺流程信息和烹饪动作信息等烹饪参数,作为用户当前所需烹饪的原材料的各项烹饪工艺流程信息和烹饪动作信息等烹饪参数。
步骤S300,基于各所述烹饪参数生成目标菜谱。
进一步地,步骤S300,包括:
步骤S301,读取所述烹饪工艺流程信息和所述烹饪动作信息;
步骤S302,按照所述烹饪工艺流程信息,将所述烹饪动作信息对应填充至烹饪所述原材料的各工艺流程以生成所述目标菜谱。
云服务模块的云服务程序在根据终端设备所检测的用户当前所需烹饪的原材料的各项材料信息,从预设菜肴大数据库当中索引各项用于对当前原材料进行烹饪的烹饪参数之后,读取该烹饪参数的烹饪工艺流程信息---即炸、焯水等烹饪工艺流程,和烹饪动作信息---即火力大小、加热时间以及搅拌速度等,然后云服务模块按照读取出的炸、焯水等烹饪工艺流程,在各烹饪工艺流程之间,对应填充当前工艺流程所需进行的火力大小、加热时间以及搅拌速度等烹饪动作,从而按照各烹饪工艺流程的顺序生成用户所触发针对菜谱的生成服务请求的目标菜谱。
本实施例中,由基于大数据的菜谱生成***外部服务请求模块的终端设备接收到用户触发的针对菜谱的生成服务请求,并基于对该服务请求进行解析识别,从而确定该服务请求中所携带的用户当前需要进行烹饪的原材料。
在终端设备接收到用户触发的针对菜谱的生成服务请求并确定该服务请求中所携带的用户当前需要进行烹饪的原材料之后,进一步从该服务请求中解析检测该原材料的各项材料信息,然后将检测得到的各项材料信息传递至云服务模块的对外接口程序,由云服务模块的云服务程序根据对外接口程序接收到的该各项材料信息从预设菜肴大数据库当中索引各项用于对当前原材料进行烹饪的烹饪参数。
云服务模块的云服务程序在根据终端设备所检测的用户当前所需烹饪的原材料的各项材料信息,从预设菜肴大数据库当中索引各项用于对当前原材料进行烹饪的烹饪参数之后,读取该烹饪参数的烹饪工艺流程信息---即炸、焯水等烹饪工艺流程,和烹饪动作信息---即火力大小、加热时间以及搅拌速度等,然后云服务模块按照读取出的炸、焯水等烹饪工艺流程,在各烹饪工艺流程之间,对应填充当前工艺流程所需进行的火力大小、加热时间以及搅拌速度等烹饪动作,从而按照各烹饪工艺流程的顺序生成用户所触发针对菜谱的生成服务请求的目标菜谱。
本发明实现了,基于大数据平台将大量菜谱的原料、工艺等信息云端化之后,从该大量的云数据信息中索引烹饪所需的烹饪参数,然后整理生成目标菜谱,从而提升了菜谱信息的利用率和价值,此外,基于利用云数据信息辅助生成目标菜谱的方式,无需用户自主进行菜谱研发,节约了研发成本。
进一步地,基于上述实施例,提出本发明基于大数据的菜谱生成方法的另一种实施例,在本发明基于大数据的菜谱生成方法的另一种实施例中,在上述步骤S300,基于各所述烹饪参数生成目标菜谱之后,本发明基于大数据的菜谱生成方法,还包括:
步骤S400,按照所述目标菜谱指导预设烹饪机器人对所述原材料进行烹饪。
需要说明的是,本实施例中,预设烹饪机器人可以为如图5所示的本发明基于大数据的菜谱生成***中,外部服务请求模块的烹饪机器人。
在云服务模块的云服务程序基于读取该烹饪参数的烹饪工艺流程信息---即炸、焯水等烹饪工艺流程,和烹饪动作信息---即火力大小、加热时间以及搅拌速度等,并按照各烹饪工艺流程的顺序生成用户所触发针对菜谱的生成服务请求的目标菜谱之后,云服务模块的云服务程序基于对外接口程序将该目标菜谱返回至获取用户所触发针对菜谱的生成服务请求的烹饪机器人,然后由该烹饪机器人按照目标菜谱对用户提供的原材料进行烹饪制作,实现了基于生成的目标菜谱指导烹饪机器人自动进行烹饪。
进一步地,本发明基于大数据的菜谱生成方法,还包括:
步骤S500,读取所述生成服务请求携带的菜肴关键信息,根据所述菜肴关键信息在所述预设菜肴大数据库中索引各待确认菜谱并输出展示;
步骤S600,基于输出展示各所述待确认菜谱获取确认指令,将所述确认指令指定的菜谱作为所述目标菜谱。
若用户在基于终端设备触发针对菜谱的生成服务请求时,输入了烹饪原材料的菜肴关键信息---如口味:辣、咸或者甜等口味的程度,菜系,营养等,则终端设备在解析读取出该各项菜肴关键信息,并通过云服务模块的对外接口程序传递至云服务模块之后,由云服务模块的云服务程序,从预设菜肴大数据库的菜肴关键信息数据库中,索引出全部与用户输入的菜肴关键信息相匹配的全部菜谱作为待确认菜谱,然后将各待确认菜谱通过对外接口程序返回至终端设备,由该终端设备对各待确认菜谱输出展示给用户,并获取用户在输出展示触发的确认指令,并将该确认指令在各待确认菜谱中选择的菜谱作为目标菜谱。
进一步地,本发明基于大数据的菜谱生成方法,还包括:
步骤S700,识别所述生成服务请求携带的菜肴图片,根据所述菜肴图片在所述预设菜肴大数据库中匹配所述目标菜谱。
若用户在基于终端设备触发针对菜谱的生成服务请求时,输入了烹饪原材料成品的菜肴图片,则终端设备在解析识别出该菜肴图片,并通过云服务模块的对外接口程序传递至云服务模块之后,由云服务模块的云服务程序根据该菜肴图片,从预设菜肴大数据库的菜肴图片数据库中,索引出与用户输入的菜肴图片相一致的目标菜谱,然后将该目标菜谱通过对外接口程序返回至终端设备。
进一步地,本发明基于大数据的菜谱生成方法,还可以在烹饪机器人完成对用户所提供原材料进行烹饪制作之后,获取用户针对烹饪菜肴的评价,以进一步对云服务模块中预设菜肴大数据库中存储的菜谱进行优化、补充和完善。
本实施例中,在云服务模块的云服务程序生成用户请求的目标菜谱之后,云服务模块的云服务程序基于对外接口程序将该目标菜谱返回至烹饪机器人,然后由该烹饪机器人按照目标菜谱对用户提供的原材料进行烹饪制作,实现了基于生成的目标菜谱指导烹饪机器人自动进行烹饪,在烹饪机器人完成对用户所提供原材料进行烹饪制作之后,获取用户针对烹饪菜肴的评价,以进一步对云服务模块中预设菜肴大数据库中存储的菜谱进行优化、补充和完善,从而使得基于大数据实现分析、获取原料类型及重量、预处理工艺、烹饪过程信息,并基于用户请求的菜肴口味风味、菜系、营养等关键信息,给用户推介和索引菜谱,充分利用大数据实现自动生成烹饪菜谱,以及基于大数据自适应进行菜谱开发,进一步促进了烹饪机器人的发展和推广。
此外,请参照图5,本发明实施例还提出一种基于大数据的菜谱生成***,本发明基于大数据的菜谱生成***,包括:外部请求服务模块和云服务模块,
所述外部请求服务模块,用于获取针对所述菜谱的生成服务请求,确定所述生成服务请求携带的原材料,并检测所述原材料的材料信息;
所述云服务模块,用于根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数,并基于各所述烹饪参数生成目标菜谱。
优选地,云服务模块,包括:
第一索引单元,用于根据所述原材料种类、状态和重量在各所述菜肴中索引目标菜肴;
匹配单元,用于提取所述目标菜肴的各烹饪参数,并将所述目标菜肴的各烹饪参数匹配为烹饪所述原材料的各烹饪参数。
优选地,云服务模块,还包括:
第二索引单元,用于根据所述原材料种类、状态和重量在各所述菜肴中索引与所述原材料相关的类似菜肴;
调整单元,用于基于所述原材料种类、状态和重量与所述类似菜肴的原料信息之间的差异,对所述类似菜肴的各烹饪参数进行调整;
适配单元,用于将调整后的各烹饪参数匹配为烹饪所述原材料的各烹饪参数。
优选地,云服务模块,还包括:
读取单元,用于读取所述烹饪工艺流程信息和所述烹饪动作信息;
生成单元,用于按照所述烹饪工艺流程信息,将所述烹饪动作信息对应填充至烹饪所述原材料的各工艺流程以生成所述目标菜谱。
优选地,本发明基于大数据的菜谱生成***,还包括:
指导模块,用于按照所述目标菜谱指导预设烹饪机器人对所述原材料进行烹饪。
优选地,优选地,本发明基于大数据的菜谱生成***,还包括:
推介模块,用于读取所述生成服务请求携带的菜肴关键信息,根据所述菜肴关键信息在所述预设菜肴大数据库中索引各待确认菜谱并输出展示;
确定模块,用于基于输出展示各所述待确认菜谱获取确认指令,将所述确认指令指定的菜谱作为所述目标菜谱。
优选地,本发明基于大数据的菜谱生成***,还包括:
生成模块,用于识别所述生成服务请求携带的菜肴图片,根据所述菜肴图片在所述预设菜肴大数据库中匹配所述目标菜谱。
其中,本发明基于大数据的菜谱生成***的各功能模块在运行时所实现的步骤,可参照本发明基于大数据的菜谱生成方法的各个实施例,此处不再赘述。
此外,本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质,应用于计算机,该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有基于大数据的菜谱生成程序,所述基于大数据的菜谱生成程序被处理器执行时实现如上所述的基于大数据的菜谱生成方法的步骤。
其中,在所述处理器上运行的基于大数据的菜谱生成程序被执行时所实现的步骤可参照本发明基于大数据的菜谱生成方法的各个实施例,此处不再赘述。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。
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。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于大数据的菜谱生成方法,其特征在于,所述基于大数据的菜谱生成方法,包括:
获取针对所述菜谱的生成服务请求,并确定所述生成服务请求携带的原材料;
检测所述原材料的材料信息,并根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数;
基于各所述烹饪参数生成目标菜谱。
2.如权利要求1所述的基于大数据的菜谱生成方法,其特征在于,所述原材料的材料信息包括:原材料种类、状态和重量,所述预设菜肴大数据库存储有各菜谱制作人员开发上传的各菜肴的各烹饪参数,
所述根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数的步骤,包括:
根据所述原材料种类、状态和重量在各所述菜肴中索引目标菜肴;
提取所述目标菜肴的各烹饪参数,并将所述目标菜肴的各烹饪参数匹配为烹饪所述原材料的各烹饪参数。
3.如权利要求2所述的基于大数据的菜谱生成方法,其特征在于,所述根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数的步骤,还包括:
根据所述原材料种类、状态和重量在各所述菜肴中索引与所述原材料相关的类似菜肴;
基于所述原材料种类、状态和重量与所述类似菜肴的原料信息之间的差异,对所述类似菜肴的各烹饪参数进行调整;
将调整后的各烹饪参数匹配为烹饪所述原材料的各烹饪参数。
4.如权利要求1所述的基于大数据的菜谱生成方法,其特征在于,各所述烹饪参数包括:烹饪工艺流程信息、烹饪动作信息,
所述基于各所述烹饪参数生成目标菜谱的步骤,包括:
读取所述烹饪工艺流程信息和所述烹饪动作信息;
按照所述烹饪工艺流程信息,将所述烹饪动作信息对应填充至烹饪所述原材料的各工艺流程以生成所述目标菜谱。
5.如权利要求1所述的基于大数据的菜谱生成方法,其特征在于,在所述基于各所述烹饪参数生成目标菜谱的步骤之后,还包括:
按照所述目标菜谱指导预设烹饪机器人对所述原材料进行烹饪。
6.如权利要求1所述的基于大数据的菜谱生成方法,其特征在于,所述基于大数据的菜谱生成方法,还包括:
读取所述生成服务请求携带的菜肴关键信息,根据所述菜肴关键信息在所述预设菜肴大数据库中索引各待确认菜谱并输出展示;
基于输出展示各所述待确认菜谱获取确认指令,将所述确认指令指定的菜谱作为所述目标菜谱。
7.如权利要求1所述的基于大数据的菜谱生成方法,其特征在于,所述基于大数据的菜谱生成方法,还包括:
识别所述生成服务请求携带的菜肴图片,根据所述菜肴图片在所述预设菜肴大数据库中匹配所述目标菜谱。
8.一种基于大数据的菜谱生成***,其特征在于,所述基于大数据的菜谱生成***包括:外部请求服务模块和云服务模块,
所述外部请求服务模块,用于获取针对所述菜谱的生成服务请求,确定所述生成服务请求携带的原材料,并检测所述原材料的材料信息;
所述云服务模块,用于根据所述材料信息在预设菜肴大数据库中索引烹饪所述原材料的各烹饪参数,并基于各所述烹饪参数生成目标菜谱。
9.一种终端设备,其特征在于,所述终端设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于大数据的菜谱生成程序,所述基于大数据的菜谱生成程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于大数据的菜谱生成方法的步骤。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于大数据的菜谱生成方法的步骤。
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2019
- 2019-12-30 CN CN201911403047.1A patent/CN111159554A/zh active Pending
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