1.本公开涉及气体传感器技术领域，具体涉及一种食品气味检测方法以及食品线上销售方法。
背景技术：2.部分人群(例如老年人或病人)的嗅觉功能受损、甚至缺失，导致对气味不敏感。这类人群在饮食时无法辨别食物的气味，从而食之无味。
3.用户在线上购买食品(如点外卖)时，只能通过商家发布的图片或其他用户的评价来了解食品，而无法获知食品的真实气味信息。
4.因此，需要一种能够使用户知晓食品的气味的方案。
技术实现要素：5.本公开要解决的一个技术问题是提供一种能够使用户知晓食品的气味的方案。
6.根据本公开的第一个方面，提供了一种食品气味检测方法，包括：采集能够表征食品的气味特征的气味数据；获取对气味数据进行分析得到的气味分析结果；以及输出气味分析结果。
7.可选地，气味分析结果用于表征食品的种类和/或气味。
8.可选地，输出气味分析结果的步骤包括：关联地输出气味分析结果与食品的描述信息。
9.可选地，获取对气味数据进行分析得到的气味分析结果的步骤包括：在本地对气味数据进行分析，得到气味分析结果；或者将气味数据发送到服务器，从服务器获取由服务器对气味数据进行分析得到的气味分析结果。
10.可选地，采集能够表征待检测对象的气味特征的气味数据的步骤包括：基基于环境信息设定对应于气体传感器的第一扫描温度或扫描温度区间；通过所述第一扫描温度生成多个第二扫描温度，所述第一扫描温度及所述多个第二扫描温度形成多个扫描温度，或者通过所述扫描温度区间生成多个扫描温度；基于所述多个扫描温度形成温度调整模型，基于温度调整模型将所述气体传感器中的活性材料调控到相应的扫描温度，并采集所述气体传感器在不同扫描温度下的响应信号。
11.根据本公开的第二个方面，提供了一种食品线上销售方法，包括：获取能够表征商家所制作的食品的气味特征的气味数据；获取对气味数据进行分析得到的气味分析结果；响应于用户通过客户端对线上商家所展示的食品的操作，将用户选中的食品的气味分析结果发送给客户端。
12.可选地，获取能够表征商家所制作的食品的气味特征的气味数据的步骤包括：利用购买了食品的用户所使用的终端设备中的气体传感器，采集能够表征商家所制作的食品的气味特征的气味数据。
13.根据本公开的第三个方面，提供了一种食品气味检测方法，包括：获取能够表征食
品的气味特征的气味数据；获取对气味数据进行分析得到的气味分析结果；以及输出气味分析结果。
14.根据本公开的第四个方面，提供了一种计算设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器执行时，使处理器执行如上述第二方面或第三方面所述的方法。
15.根据本公开的第五个方面，提供了一种计算机程序产品，包括可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上述第二方面或第三方面所述的方法。
16.根据本公开的第六个方面，提供了一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当可执行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器执行如上述第二方面或第三方面所述的方法。
17.由此，本公开通过采集能够表征食品的气味特征的气味数据，获取对气味数据进行分析得到的气味分析结果，并输出气味分析结果，使得嗅觉功能衰退的人群或线上用户也能够知晓食品气味。
附图说明
18.通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
19.图1示出了根据本公开一个实施例的食品气味检测方法的示意性流程图。
20.图2示出了暴露于不同mos活性材料的几种不同类型的分析物的气味数据示意图。
21.图3示出了根据本公开一个实施例的数据采集流程示意图。
22.图4示出了根据本公开一个实施例的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
23.下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
24.针对受限于用户嗅觉功能衰退或其他原因(如线上购买)，导致用户无法获知食品的气味的场景，本公开提出，可以主动对食品进行气味检测，并将检测结果以可被用户理解的方式发送给用户，以使嗅觉功能衰退的人群或线上用户也能够知晓食品气味。
25.图1示出了根据本公开一个实施例的食品气味检测方法的示意性流程图。图1所示方法可以由电子鼻(也可称为人工嗅觉系统)执行，也可以由集成了电子鼻功能的电子设备 (如智能手机、智能手表等便携式电子设备)执行。
26.如图1所示，在步骤s110，采集能够表征食品的气味特征的气味数据。
27.可以在食品所处空间中设置一个或多个气体传感器，通过将食品的气味暴露给气体传感器，利用气体传感器采集气味数据。
28.在本公开中，气味可以是指任何气化或汽化化合物或挥发物，它是那些可以在空
气中扩散并可以被生物体或人造传感器感测到的气相分子。
29.气体传感器是指将被检测的气体分子与气敏材料(即下文述及的活性传感材料)发生的物理或化学反应所产生的物理或化学量变化，转变为可有效测量的电信号、光信号、声信号等，从而实现对气体种类和浓度进行测量的一种传感器。
30.在步骤s120，获取对气味数据进行分析得到的气味分析结果。
31.可以在本地对气味数据进行分析，得到气味分析结果。也可以将气味数据发送到服务器，从服务器获取由服务器对气味数据进行分析得到的气味分析结果。
32.在对气味数据进行分析时，可以将气味数据与数据库中身份和浓度已知的分析物的标准气味数据进行比较，以得到气味分析结果。气味分析结果可以表征食品的种类和/或气味。此处述及的气味可以是指气体种类及其浓度，也可以是根据气体种类及其浓度确定的食品气味评价信息，如清香程度、刺鼻程度、新鲜程度等。
33.在步骤s130，输出气味分析结果。
34.气味分析结果的输出方式可以包括但不限于文本、图像、音频。可以关联地输出气味分析结果与食品的描述信息。食品的描述信息可以是指图像、音频或文字形式的描述信息。例如，可以在电子设备的屏幕上显示食物的图片，并以语音播报方式告知食物的气味，用户(嗅觉功能衰退的人群)知晓食物的气味后，可以联想出相应场景，以增加食欲。
35.作为示例，可以借助气味模拟器输出与检测出的气味分析结果相同的气味，以使得用户(如线上用户)在不接触食物的情况下，也能够闻到食物的气味。气味模拟器设置在用户侧。气味模拟器可以包含多个气味元素物质。可以根据气味分析结果，控制气味模拟器在用户测模拟出具有与食物相同气味的混合气体。
36.步骤s110的数据采集过程
37.为了在有限的传感材料基础上采集到足够的数据量，可以利用温度扫描方法进行采集。
38.温度扫描方法是指在一定温度范围内将气体传感器(也即气体传感器中的活性传感材料)设置在一系列温度值上并分别保持一定时长，以收集一组对应不同温度值的响应信号。
39.温度扫描方法所使用的气体传感器对温度敏感(即在不同温度下具有不同响应)，如可以是采用金属氧化物作为活性传感材料的金属氧化物半导体(metal oxidesemiconductor，简称mos)传感器。气体传感器的活性传感材料(即金属氧化物)可选自如下任意一种或多种的组合：sno2、v2o5、wo3、zno、teo2、tio2、cuo、ceo2、 al2o3、zro2、v2o3、fe2o3、mo2o3、nd2o3、la2o3、nb2o5、ta2o5、in2o3、geo2、ito。活性传感材料，也可以称为活性材料。
40.气体传感器的活性传感材料可以是金属氧化物异质结构。金属氧化物异质结构是以一种金属氧化物为主体材料，加入第二相物质，在两种不同材料之间的物理界面上形成异质结，通过利用不同组分之间的协同作用来有效提高金属氧化物的气敏性能。
41.根据第二相物质的种类，金属氧化物异质结构可以分为金属-金属氧化物异质结构、金属氧化物复合结构以及功能材料复合结构。
42.金属-金属氧化物异质结构中的第二相物质一般以金属纳米颗粒的形式位于金属氧化物的主体材料表面，包括贵金属掺杂(如au、ag、pt、pd等)金属氧化物和过渡金属掺杂(如cu、ni、co等)金属氧化物。贵金属掺杂金属氧化物气敏材料的增敏机理(根据是否改变
主体金属氧化物的功函数)分为化学敏化效应和电子敏化效。过渡金属掺杂是将杂质离子掺入氧化物半导体的晶格中，改变原有的晶体参数及引入杂质能级，同时也能产生大量的表面缺陷使氧化物表面的活性提高，有利于目标气体的吸附或反应。
43.金属氧化物复合结构是指将不同种类的金属氧化物半导体材料复合，在界面处形成异质结构，由于不同半导体材料的费米能级不同，载流子会在界面处发生迁移，形成空间电荷层，同时引起半导体的能带弯曲，同时金属氧化物的表面也会发生一定的改变，例如产生表面缺陷和活性位点等。不同金属氧化物之间的协同作用可以促进目标气体与金属氧化物表面的吸附氧离子发生反应，提高复合金属氧化物的气敏性能。
44.功能材料复合结构是指金属氧化物半导体材料与石墨烯、碳纳米管、导电高分子、多孔硅等功能材料复合，有助于改善其电导特性和气体吸附能力，在提升半导体材料敏感特性的同时可以有效降低传感器的工作温度。
45.气体传感器的活性传感材料也可以是光辅助气敏材料。光辅助气敏材料是指为气敏材料(金属氧化物)增加外在光源的激励。当光源的能量大于等于金属氧化物的禁带宽度时，通过光照产生的光生电子-空穴对可以有效提高材料的导电性。研究表明，光激励不仅可以提高传感材料的灵敏度，还能明显提高响应-恢复速度。通过进一步探究光激发气敏材料的机理证明材料光照下气敏性能的提高归因于光照下材料表面氧负离子活性增强及光照后气敏反应的活化能的降低。但是光辅助传感同时意味着传感器中需要集成光源元件和附加能量的输入，在实际应用中也具有一定的限制。
46.气体传感器可以是传感器阵列中的传感器单元，也即传感器像素。通常，传感器是包括感测单元(例如传感器阵列)和控制电路或电子处理单元(处理器)的装置。传感器阵列是指在单个基板或单个器件中具有不同传感元件或像素的传感单元。传感器像素是指传感器或传感器阵列的元件。由于传感器像素是传感器的基本要素，因此术语“传感器”和“传感器像素”可以互换，其确切含义取决于上下文。
47.利用温度扫描方法可以针对身份和浓度已知的分析物(analyte)，生成能够表征分析物的气味特征的气味数据，并将其存入标准数据库中。利用温度扫描方法也可以针对身份或浓度未知的分析物，生成能够表征分析物的气味特征的气味数据，并将该气味数据与标准数据库中的气味数据进行比较，以识别分析物的身份或浓度。
48.分析物是指寻求检测的任何分子、化合物、物质、试剂、材料等。一方面，分析物可能能够被气体传感器检测。在另一方面，分析物能够与气体传感器的活性材料反应，从而在活性材料中产生可检测的变化。在某些情况下，“分析物”可能存在于气相环境中。非限制性实例可包括气体、空气中的无机分子、空气中的有机分子、挥发性有机化合物、空气中的颗粒物质、烟雾、气化或汽化的固体或液体等，也包括它们的组合。
49.响应信号是传感器中的感测元件或mos像素的可测量响应，包括电特性(电阻或阻抗)的变化。它是一种模拟信号，可以转换和记录为数字形式。响应信号的单位通常是电阻(r)比值。例如，rg/ra，其中“r”是活性材料在给定温度下的电阻；“rg”表示传感器暴露于目标气体(如voc)时的电阻；“ra”是传感器像素暴露在空气中时的电阻(作为基线信息)。根据mos材料类型(n型或p型)，也可以使用ra/rg。
50.气味数据是指能够反映食品的气味特征的数据。可以将一个或多个不同活性材料的气体传感器暴露于同一食品中，并将利用温度扫描方法得到的一组或多组响应信号作为
气味数据。也可以将对这一组或多组响应信号做进一步处理后的数据作为气味数据。例如，气味数据可以是指图2所示的一条或多条具有至少一个峰形的曲线形式的数据。其中，不同组的响应信号是针对不同活性材料的气体传感器进行温度扫描得到的。
51.图2示出了暴露于不同mos活性材料的几种不同类型的分析物的气味数据示意图。
52.图2示出了氧化铟(in2o3)、二氧化锡(sno2)、氧化锌(zno)以及氧化钨(wo3) 这四种mos活性材料。其中，这四种mos活性材料中的每种活性材料可以包含在一个气体传感器中，如可以包含在一个mos传感器阵列中的不同传感器单元中。
53.可以将分别包含这四种mos活性材料中的一种活性材料的四种传感器暴露于七种不同食品中，然后控制每种mos活性材料使其在200℃-400℃之间的范围内进行温度扫描以生成四组响应信号。然后将这四组响应信号组合成图2中显示的数据形式。
54.可以看出，七种不同的食物各自与四种不同的mos活性材料发生不同的反应。例如，七种不同食物与zno这一活性材料的反应都不剧烈，并且所得的七种不同食物的气味数据曲线图彼此并没有太大差异。相反，七种不同的食物与sno2这一活性材料的反应较为剧烈，且不同食物的气味数据曲线图截然不同。
55.因此，可以推断，与zno相比，对于图中所示食物，sno2是更好的mos活性材料。并且，针对每个食物进行温度扫描所得到的一组响应信号所形成的气味数据曲线在整个温度范围内具有至少一个峰形和/或整体曲线。每个独特的食物的峰形或曲线都是独一无二的。因此，可以建立数据库或标准数据库来识别食物。标准数据库可以存储在与mos传感器相关联的存储器中，或者远程存储器中，例如在云端中，并由与mos传感器相关联的组件访问。在实践中，mos传感器像素可暴露于食物中，然后mos传感器像素扫描一系列预定温度以生成响应信号。然后将响应信号组合成能够表征食物的气味特征的气味数据，例如图中所描绘的数据形式。然后将气味数据与标准数据库进行比较以确定食物的身份和浓度。
56.在一些实施例中，可以结合在相同或不同温度范围内由一种或多种其它mos活性材料生的峰形或曲线来考虑每个特定mos活性材料的峰形或曲线。这种组合可以生成总体特征或曲线，其可以与标准数据库中的相同组合进行比较的。在一些实施例中，这样的处理可以提供更高的分析准确度、灵敏度或复杂度。
57.在现有温度扫描方法中，用于进行温度扫描的温度区间以及具体扫描温度都是预先设置好的固定值，且设置之初并没有考虑到环境条件的变化和气体传感器的活性传感材料。即，温度区间和扫描温度的设置与环境条件和气体传感器的活性传感材料均无关。
58.如果不考虑环境条件的变化以及气体传感器的活性传感材料，在所有环境条件中，针对活性传感材料不同的气体传感器，执行温度扫描方法所用的一系列扫描温度(或一系列扫描温度所构成的温度区间)都是相同且固定不变的，那么由于环境条件对气体传感器的影响，使得利用温度扫描方法得到的响应信号与标准环境下采集的响应信号相比，将会出现差异，进而使得需要对采集到的数据进行校准，以消除环境对气体传感器读数的影响，确保数据的可用性，而这势必会增加不必要的性能消耗。
59.另外，由于环境对气体传感器读数的影响，如果在不同环境下都使用同一扫描温度区间进行温度扫描，所得到的一组响应信号，不一定具有代表性，不适于作为气味数据或气味指纹。例如，图2所示环境条件下，对于活性材料为sno2的气体传感器，能够形成最有代表性(也即最有标识度或区分度)的响应信号的扫描温度区间是200℃-400℃，如果环境条
件发生变化，仍在200℃-400℃这一区间进行扫描，所得响应信号可能不再具有代表性，即所得响应信号不再适于作为气味数据或气味指纹使用。
60.为了能够从源头上提升所采集的数据的准确性及可用性，本公开提出了一种基于条件化的温度扫描方法实现的数据采集方案。本公开提出，可以基于环境信息设定对应于气体传感器的多个扫描温度；采集气体传感器在各个扫描温度下的响应信号，得到一组响应信号；基于一组或多组响应信号，得到能够表征食物的气味特征的气味数据。
61.基于环境信息设定对应于气体传感器的多个扫描温度，是指可以根据采集时的环境信息(即当前环境信息)对气体传感器读数(即响应信号)的影响，针对气体传感器设定多个扫描温度，以使得气体传感器在所设定的扫描温度下的读数能够消除环境影响，或对环境影响进行补偿。
62.气体传感器的感测会受到湿度、压力、温度、气压、气流速度、光照、时间等环境条件的影响，现有方案是根据这些环境条件对传感器的读数进行校准。为了省去校准环节，本公开的技术构思在于，将这些环境条件(即环境信息)用于气体传感器采集数据之前。即，在采集数据之前根据这些环境条件设定用于进行温度扫描的一系列温度点(即扫描温度)。
63.换言之，本公开是根据环境条件控制气体传感器的运行，而不是对运行结果的校正。
64.通过基于环境信息设定对应于气体传感器的多个扫描温度，可以从源头上减弱乃至消除环境变化对气体传感器的影响，使得在理想情况下可直接将采集到的数据用于气味分析或作为标准气味数据进行存储，而无需再对采集到的数据进行校准(或只需简单校准)。
65.本公开使得利用气体传感器采集到的原始数据就能准确表征食物的气味特征，其性能的提升使电子鼻概念可成为现实。
66.本公开可以基于环境信息设定扫描温度，以解决漂移问题。
67.本公开也可以基于环境信息设定扫描温度，以采集到具有代表性的一组响应信号，使得该组响应信号适于作为气味数据或气味指纹。
68.实施例一、为解决漂移问题而基于环境信息设定多个扫描温度
69.在基于环境信息设定对应于气体传感器的多个扫描温度时，可以预先设置一个基准环境信息，然后可以基于当前环境信息与基准环境信息之间的差异，对气体传感器的读数(即响应信号)的影响，设置扫描温度，以使得基于所设置的扫描温度进行温度扫描得到的响应信号是消除或基本消除了该影响后的读数。以基准环境信息包括温度和湿度为例，基准环境信息可以是温度(环境温度)为25℃、湿度(环境湿度)为50％。
70.本公开发明人在使用温度扫描方法的过程中发现，环境条件(特别是湿度)的变化会导致温度扫描所得一组响应信号中的响应信号峰值所对应的扫描温度的漂移，即图2所示曲线中峰值位置的漂移。
71.为此，本公开提出，在基于环境信息设定对应于气体传感器的多个扫描温度时，可以基于当前环境信息与基准环境信息之间的差异所造成的气体传感器的响应信号峰值所对应的扫描温度的漂移量，以及基准起始扫描温度，设定第一扫描温度。基准起始扫描温度与第一扫描温度之间的差异等于或基本等于漂移量，基准起始扫描温度为气体传感器在基准环境信息下的起始扫描温度。然后以第一扫描温度为起始扫描温度，再设定多个第二扫
描温度。最终所设定的多个扫描温度包括第一扫描温度和多个第二扫描温度。
72.举例说，以50％湿度为基准，扫描起始点(即基准起始扫描温度)为200℃，如果在该基准湿度上每增加10％的湿度会使峰值位置漂移(向右漂移)5℃，则在当前采集环境为60％湿度时，与基准湿度相比，增加了20％的湿度，将会产生10℃的峰值位置漂移，此时可以在基准起始扫描温度的基础上，向峰值位置漂移的方向移动10℃，即可以将扫描起始点设置为210℃。
73.第一扫描温度和多个第二扫描温度所构成的温度扫描区间的范围大小可以与预设温度扫描范围大小相同或基本相同。预设温度扫描范围可以是指预先定义好的一个温度范围，如可以是200℃-400℃这一温度范围。
74.第二扫描温度的数量也可以与一个预设数量相同或基本相同。预设数量也可以是预先定义好的一个数值。需要说明的是，理论上预设数量越大，则温度扫描所得数据量越多，扫描性能越好，但扫描越费时。因此，可以根据实际情况设置第二扫描温度的数量。
75.本公开提出，还可以基于当前环境信息与基准环境信息之间的差异所造成的气体传感器的响应信号峰值所对应的扫描温度的漂移量，以及气体传感器在基准环境信息下的基准扫描温度区间，设定第一扫描温度区间，第一扫描温度区间与基准扫描温度区间的温度范围大小相等或基本相等，且第一扫描温度区间的起始温度值与所述基准扫描温度区间的起始温度值之间的差异等于或基本等于漂移量。基于第一扫描温度区间，生成多个扫描温度。如可以在第一扫描温度区间所表征的温度范围内生成(如随机生成)多个扫描温度。
76.举例来说，以50％湿度为基准，该基准对应的基准扫描温度区间为200℃-400℃，该基准湿度上每增加10％的湿度会使峰值位置漂移(向右漂移)5℃，则在当前采集环境为 60％湿度时，与基准湿度相比，增加了20％的湿度，将会产生10℃的峰值位置漂移，此时可以将扫描温度区间向峰值位置漂移的方向移动10℃，即可得到新的扫描温度区间为 210℃-410℃。
77.实施例二、为得到一组具有代表性的响应信号，而基于环境信息设定多个扫描温度
78.可以基于当前环境信息对气体传感器在不同扫描温度下的响应信号的影响情况，设定对应于气体传感器的第二扫描温度区间，以使得气体传感器在第二扫描温度区间中不同扫描温度下的响应信号，为一组具有代表性的响应信号。
79.此处述及的“代表性”，是指气体传感器在第二扫描温度区间中不同扫描温度下进行采集得到的一组响应信号，在数值上具有区分度或辨识度，而不是一系列数值差异很小的没有辨识度或辨识度较差的响应信号。一组响应信号是否具有代表性，可以基于该组响应信号的数值大小分布情况确定。例如，具有代表性的一组响应信号，可以是指响应信号最大值与响应信号最小值之间的差值大于预定阈值的一组响应信号。
80.第二扫描温度区间，即可视为基于当前环境信息确定的能够形成一组具有代表性的响应信号的扫描温度区间。
81.基于第二扫描温度区间，可以生成温度扫描过程中需要使用的多个扫描温度。例如，可以在第二扫描温度区间内生成(如随机生成)多个扫描温度。多个扫描温度之间可以是逐级递增，也可以是逐级递减，也可以是随机选取。因此，温度扫描过程中可以按逐级升温或加热到最高温度逐级降温推进，也可以随机选取，也可以先基于第二扫描温度区间确
定起始扫描温度后，再围绕起始扫描温度顺序确定后续的扫描温度。
82.现有技术中的扫描温度(或扫描温度区间)是预定的，即在不同的环境条件下执行同样的温度扫描策略。但实际情况是，不同的环境条件作用于相同的扫描温度(或扫描温度区间)，会对气味指纹的响应信号产生漂移量，如果使传感器先加热到预定温度再对响应信号值进行校准，会造成能量/能源上的浪费，且难以保证在既定扫描温度(或扫描温度区间)内快速得到最具有代表性的响应信号(或响应信号集合)。
83.湿度作为环境条件中可获取的环境信息的一种，对金属氧化物传感器阵列会产生响应漂移，并且可以通过算法进行响应漂移补偿，实际上其他环境信息也存在这种特性，基于这种前提，如果能基于环境信息预先校准扫描温度的区间，替代温度扫描后的响应漂移补偿，则可以动态获取当前环境条件下最佳的扫描温度起始点、后续扫描温度点或扫描温度区间，节约性能消耗，提高扫描效率。
84.与为解决漂移问题而设定扫描温度(即实施例一)的区别在于，本实施例基于环境信息设定扫描温度区间，是为了高效地获取当前环境条件下最利于识别气味信息的扫描温度区间，以方便得到最具代表性的响应信号特征图谱，提高数据的有效性，后续用于与气味数据库进行比对时，可以快速对比，节约能耗、提高效率。
85.举例来说，现有技术设定的扫描温度范围是200℃-500℃，无论在何种条件下都是执行这一扫描任务，但是基于当前的环境信息，可以知道(通过环境信息的处理和一些算法) 在此种环境条件下，能够形成最有代表性的响应信号(或气味指纹)的扫描温度区间(即第二扫描温度区间)是300℃-600℃，所以给传感器的指令会是在300℃-600℃这一温度区间进行温度扫描。当环境信息发生变化，可以重新确定扫描温度区间，如扫描温度区间可以重新设为200℃-450℃。
86.环境信息对气体传感器读数的影响，不仅与环境信息有关，还与要检测的目标气体种类以及气体传感器的传感材料有关，因此可以基于当前环境信息、目标气体种类以及气体传感器的传感材料这三方面因素，设定第二扫描温度区间。
87.换言之，除了基于环境信息确定扫描温度，也可以额外结合目标气体或传感器材料。例如，一种应用场景是，在预先确定了想要检测的目标气体种类和/或所使用的气体传感器的传感材料后，可以结合当前环境信息寻找最佳的扫描温度。
88.为了节约能源以及减少对气体传感器的损耗，本公开还可以获取(实时获取或周期性获取)当前环境信息，基于当前环境信息确定扫描温度的更新频率。例如，一天中不同时刻的环境信息变化速率是不同的，可以根据当前环境信息中的时间信息，确定当前环境信息的变化速率，并据此确定扫描温度的更新频率。再例如，也可以基于当前环境信息预测环境信息的变化速率，如可以基于当前环境中温度、湿度、气压、气流速度、光照、时间等因素综合预测环境信息的变化速率，并根据预测结果确定扫描温度的更新频率。还例如，可以将一天划分为多个时间段(如可以划分为白天和黑夜)，并针对不同时间段设置不同的扫描温度更新频率，根据当前环境信息中的时间信息可以确定当前所处的时间段，并根据当前所处的时间段所对应的扫描温度更新频率，对扫描温度进行更新。即，在确定了更新频率后，可以按照更新频率重新设定多个扫描温度。多个扫描温度的设定过程可以参见上文相关描述。其中，当扫描温度更新后，可以按照更新后的多个扫描温度重新进行数据采集。
89.在确定多个扫描温度时，为了回避每次在预定的温度条件下收集数据时可能出现
的系统性错误，可以采用随机或条件化方法去产生一系列不同的第二扫描温度。例如，所生成的多个扫描温度之间的顺序可以被设置为，至少存在一个扫描温度，使得该扫描温度大于与其相邻的两个扫描温度，或小于与其相邻的两个扫描温度，并且/或者多个扫描温度中至少存在部分扫描温度，该部分扫描温度按照温度值由小到大或由大到小的顺序排列。
90.在采集气体传感器在各个扫描温度下的响应信号时，可以按照多个扫描温度之间的顺序，将气体传感器的活性传感材料依次加热到不同的扫描温度，并采集气体传感器在不同扫描温度下的响应信号。
91.以上文述及的先设定第一扫描温度，再设定第二扫描温度为例，在以第一扫描温度为起始扫描温度设定多个第二扫描温度时，为了回避每次在预定的温度条件下收集数据时可能出现的系统性错误，可以采用随机或条件化方法去产生一系列不同的第二扫描温度。所生成的多个第二扫描温度之间具有预定的顺序，该顺序可以是指第二扫描温度的生成顺序，也可以是利用某种排列方式(如随机排列方式)对多个第二扫描温度进行排序得到的排列顺序。这多个第二扫描温度之间的顺序被设置为，至少存在一个第二扫描温度，使得该第二扫描温度大于与其相邻的两个扫描温度，或小于与其相邻的两个扫描温度。换言之，第二扫描温度不是按照温度单调递增或单调递减的方式排列的。
92.在采集气体传感器在各个扫描温度下的响应信号时，可以先将气体传感器的活性传感材料加热到第一扫描温度，并采集气体传感器在第一扫描温度下的响应信号，然后再按照顺序依次将气体传感器的活性传感材料加热到不同的第二扫描温度，保持一个预定时长，采集气体传感器在不同第二扫描温度下的响应信号。
93.由于第二扫描温度间的顺序不是温度单调递增或单调递减的顺序，使得在按照这种顺序进行温度扫描时，与沿一个固定的温度递增或递减方向进行的温度扫描的方式相比，可以减少因传感器连续加热或连续降温而产生的“方向性”错误。
94.进一步地，相邻扫描温度之间的间隔也可以是不固定的。
95.图3示出了根据本公开一个实施例的数据采集流程示意图。可以通过执行图3所示步骤采集能够表征食品的气味特征的气味数据。
96.参见图3，在步骤s310，基于环境信息设定对应于气体传感器的第一扫描温度或扫描温度区间。关于第一扫描温度可以参见上文相关描述，此处不再赘述。扫描温度区间可以是上文述及的第一扫描温度区间，也可以是上文述及的第二扫描温度区间。
97.基于环境信息设定第一扫描温度或扫描温度区间(第一扫描温度区间或第二扫描温度区间)的具体实现过程，可以参见上文相关描述，此处不再赘述。
98.在步骤s320，通过第一扫描温度生成多个第二扫描温度，第一扫描温度及多个第二扫描温度形成多个扫描温度，或者通过扫描温度区间生成多个扫描温度。
99.通过第一扫描温度生成多个第二扫描温度的具体实现过程，可以参见上文相关描述。
100.扫描温度区间可以是上文述及的第一扫描温度区间，也可以是上文述及的第二扫描温度区间。通过第一扫描温度区间或第二扫描温度区间生成多个扫描温度的过程，也可以参见上文相关描述。需要说明的是，通过第一扫描温度区间生成多个扫描温度主要是为了解决漂移问题，而通过第二扫描温度区间生成多个扫描温度则主要是为了获取具有代表性的响应信号。
101.在步骤s330，基于多个扫描温度形成温度调整模型，基于温度调整模型将气体传感器中的活性材料调控到相应的扫描温度，并采集气体传感器在不同扫描温度下的响应信号。
102.温度调整模型可以用于调整多个扫描温度之间的顺序，以在温度调整模型所指示的顺序下将气体传感器中的活性材料(即活性传感材料)依次调控到相应的扫描温度，并采集气体传感器在不同扫描温度下的响应信号，得到一组对应不同扫描温度的响应信号。
103.温度调整模型可以将多个扫描温度之间的顺序设置为：至少存在一个扫描温度，使得该扫描温度大于与其相邻的两个扫描温度，或小于与其相邻的两个扫描温度；并且/或者至少存在部分扫描温度，该部分扫描温度按照温度值由小到大或由大到小的顺序排列。
104.通常，扫描温度是由电源给传感器通电使传感器发热产生，但是在不同的环境条件下，对传感器施加通同样的电参数(例如电源电压)，所得到的温度值会存在漂移，此时需要调整电参数(例如电源电压)，使得在不同的环境条件下仍能将传感器加热到所需的扫描温度。因此，本公开还可以基于环境信息设定气体传感器中用于产生扫描温度的电参数。当环境信息发生变化时，调控电参数，使调整后的电参数作用于气体传感器仍能产生期望的扫描温度。电参数可以包括但不限于电压值、电流值、电阻值、阻抗值、电容值、电感值中的一种或多种的组合。
105.作为示例，基于环境条件可以针对起始温度参考值(即上文述及的基准起始扫描温度) 重新设置一个起始扫描温度(即上文述及的第一扫描温度)，以解决温度扫描过程中的峰值漂移问题。然后在所设置的起始扫描温度的基础上，可以根据温度扫描范围定义(即定义的温度扫描范围的大小)以及一个增或降的参考量，生成后续进行温度扫描的扫描温度 (即上文述及的多个第二扫描温度)。
106.增或降的参考量可以是一个包括多个系数的系数组，系数组中可以包括多个随机生成的包含正数和负数的系数，如1.0、-0.9、2.0、-1.5、
…
1.5。系数组系数的个数可以大于、等于或小于除起始扫描点外的扫描点数(即第二扫描温度的数量)。若系数组中系数的个数大于除起始扫描点外的扫描点数，则可以从中随机选取部分系数参与生成扫描温度，若系数组中系数的个数小于除起始扫描点外的扫描点数，则可以从中重复选取系数以参与生成扫描温度。
107.在利用系数组中的系数在起始扫描温度的基础上生成后续扫描温度时，可以预先设置一个增值，该增值可以是一个固定值(如10℃)，也可以是一个变量。在生成第一个扫描温度时，可以从系数组中随机选取一个系数，第一个扫描温度的温度值可以等于起始扫描温度+增值
×
所选择的系数。在生成第二个扫描温度时，可以再次从系数组中随机选取一个系数，第二个扫描温度的温度值可以等于第一个扫描温度+增值
×
所选择的系数。以此类推，后一个扫描温度的温度值可以等于前一个扫描温度+增值
×
所选择的系数。
108.综上，本公开的数据采集方案可以视为一种基于条件化的温度扫描方法实现的。
109.现有的温度扫描方案是预先设定好扫描温度。与现有方案不同，本公开不预先设定扫描温度，而是可以在数据采集时基于任何条件设定扫描温度。例如，可以基于自然环境条件设定扫描温度，也可以基于人为环境条件(如人为设定的算法)设定扫描温度。
110.本公开还提出了一种数据采集方案，包括：提供一个功能上与气体传感器耦合的计算处理器；在计算处理器中设置一个计算程式，以使计算处理器接受或产生一个或多个
参数；基于参数设定对应于气体传感器的多个扫描温度；采集气体传感器在各个扫描温度下的响应信号，得到一组响应信号。其中，参数可以是计算处理随机产生，也可以是环境信息。
111.作为示例，可以基于环境信息设定起始扫描温度，并基于随机生成的数值(如上文述及的系数组)生成多个位于起始扫描温度之后的扫描温度(即上文述及的第二扫描温度)。
112.基于本公开的数据采集方案，可以将一个或多个气体传感器暴露于食品中进行条件化的温度扫描，得到一组或多组响应信号。基于这一组或多组信号，可以得到能够表征食品的气味特征的气味数据。
113.气味数据是指能够反映食品的气味特征的数据。可以将利用条件化的温度扫描方法进行数据采集所得到的一组或多组响应信号作为气味数据。也可以将对这一组或多组响应信号做进一步处理后的数据作为气味数据。例如，气味数据可以是指图2所示的一条或多条具有至少一个峰形的曲线形式的数据。其中，不同组响应信号是针对不同活性材料的气体传感器进行温度扫描得到的。
114.应用场景
115.针对食品线上销售(如网上订餐)场景，本公开提出了一种食品线上销售方法。该方法的执行主体可以是用于提供网上订餐服务的服务器，如网上订餐平台。
116.该方法可以包括如下步骤。
117.步骤s1、获取能够表征商家所制作的食品的气味特征的气味数据。
118.可以利用购买了食品的用户所使用的终端设备中的气体传感器，采集能够表征商家所制作的食品的气味特征的气味数据。用户接收到订餐后，可以利用气体传感器采集能够表征商家所制作的食品的气味特征的气味数据。关于气体传感器的数据采集原理可以参见上文相关描述。通过在用户侧进行数据采集，可以在一定程度上避免商家弄虚作假，保证气味数据采集的公正性。
119.步骤s2、获取对气味数据进行分析得到的气味分析结果。
120.可以在数据采集端执行分析操作，也可以在服务器端执行分析操作。若在服务器端执行分析操作，则数据采集端需具备通信功能，以将采集到的数据发送给服务器。
121.步骤s3、响应于用户通过客户端对线上商家所展示的食品的操作，将用户选中的商品的气味分析结果发送给客户端。
122.步骤s3可以在用户订餐时执行。客户端可以是指安装在终端设备上的订餐软件。
123.用户在客户端提供的食品浏览界面(即软件界面)中浏览商家提供的食品时，针对用户选中的食品，可以将之前对商家制作的该食品进行气味数据采集、分析得到的气味分析结果发送给客户端，以便客户端将气味分析结果告知用户，使用户能够在了解该食品的气味情况下，决定是否下单。
124.作为示例，可以在用户侧设置一个气味模拟器。用户可以借助气味模拟器输出与检测出的气味分析结果相同的气味，以使得用户在不接触食物的情况下，也能够闻到食物的气味。其中，气味模拟器可以包含多个气味元素物质。可以根据气味分析结果，控制气味模拟器在用户测模拟出具有与食物相同气味的混合气体。
125.本公开还提出了一种食品气味检测方法。该方法可以实现为一种计算机程序或计
算机程序产品。该方法包括：获取能够表征食品的气味特征的气味数据；获取对气味数据进行分析得到的气味分析结果；以及输出气味分析结果。其中，可以从气体传感器获取气味数据。关于方法涉及的细节可以参见上文相关描述，此处不再赘述。
126.图4示出了根据本发明一实施例可用于实现上述食品气味检测方法或食品线上销售方法的计算设备的结构示意图。
127.参见图4，计算设备400包括存储器410和处理器420。
128.处理器420可以是一个多核的处理器，也可以包含多个处理器。在一些实施例中，处理器420可以包含一个通用的主处理器以及一个或多个特殊的协处理器，例如图形处理器 (gpu)、数字信号处理器(dsp)等等。在一些实施例中，处理器420可以使用定制的电路实现，例如特定用途集成电路(asic，application specific integrated circuit)或者现场可编程逻辑门阵列(fpga，field programmable gate arrays)。
129.存储器410可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器(rom)，和永久存储装置。其中，rom可以存储处理器420或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器410可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片(dram，sram，sdram，闪存，可编程只读存储器)，磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器410可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片(cd)、只读数字多功能光盘(例如 dvd-rom，双层dvd-rom)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如sd卡、min sd 卡、micro-sd卡等等)、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
130.存储器410上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器420处理时，可以使处理器 420执行上文述及的食品气味检测方法或食品线上销售方法。
131.上文中已经参考附图详细描述了根据本发明的食品气味检测方法、或食品线上销售方法以及计算设备。
132.此外，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本发明的上述方法中限定的上述各步骤的计算机程序代码指令。
133.或者，本发明还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质)，其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)，当所述可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或计算设备、服务器等)的处理器执行时，使所述处理器执行根据本发明的上述方法的各个步骤。
134.本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。
135.附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程
序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
136.以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
技术特征：1.一种食品气味检测方法，包括：采集能够表征食品的气味特征的气味数据；获取对所述气味数据进行分析得到的气味分析结果；以及输出所述气味分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述气味分析结果用于表征所述食品的种类和/或气味。3.根据权利要求1所述的方法，其中，输出所述气味分析结果的步骤包括：关联地输出所述气味分析结果与所述食品的描述信息。4.根据权利要求1所述的方法，其中，获取对所述气味数据进行分析得到的气味分析结果的步骤包括：在本地对所述气味数据进行分析，得到气味分析结果；或者将所述气味数据发送到服务器，从所述服务器获取由所述服务器对所述气味数据进行分析得到的气味分析结果。5.根据权利要求1所述的方法，其中，采集能够表征待检测对象的气味特征的气味数据的步骤包括：基于环境信息设定对应于气体传感器的第一扫描温度或扫描温度区间；通过所述第一扫描温度生成多个第二扫描温度，所述第一扫描温度及所述多个第二扫描温度形成多个扫描温度，或者通过所述扫描温度区间生成多个扫描温度；基于所述多个扫描温度形成温度调整模型，基于温度调整模型将所述气体传感器中的活性材料调控到相应的扫描温度，并采集所述气体传感器在不同扫描温度下的响应信号。6.一种食品线上销售方法，包括：获取能够表征商家所制作的食品的气味特征的气味数据；获取对所述气味数据进行分析得到的气味分析结果；响应于用户通过客户端对线上所述商家所展示的食品的操作，将用户选中的食品的气味分析结果发送给所述客户端。7.根据权利要求6所述的方法，其中，获取能够表征商家所制作的食品的气味特征的气味数据的步骤包括：利用购买了食品的用户所使用的终端设备中的气体传感器，采集能够表征商家所制作的食品的气味特征的气味数据。8.一种食品气味检测方法，包括：获取能够表征食品的气味特征的气味数据；获取对所述气味数据进行分析得到的气味分析结果；以及输出所述气味分析结果。9.一种计算设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求6至8中任何一项所述的方法。10.一种计算机程序产品，包括可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求6至8中任何一项所述的方法。
11.一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求6至8中任何一项所述的方法。
技术总结本公开涉及一种食品气味检测方法以及食品线上销售方法。采集能够表征食品的气味特征的气味数据；获取对气味数据进行分析得到的气味分析结果；以及输出气味分析结果。由此，嗅觉功能衰退的人群或线上用户也能够知晓食品气味。味。味。
技术研发人员：苏星 许海波 肖云龙 周国其 刘国建
受保护的技术使用者：启思半导体（杭州）有限责任公司
技术研发日：2022.07.15
技术公布日：2022/11/1
