Deep Learning-Driven Multimodal Detection and Movement Analysis of Objects in Culinary

📄 arXiv: 2509.00033v2 📥 PDF

作者: Tahoshin Alam Ishat, Mohammad Abdul Qayum

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-08-21 (更新: 2025-09-18)

备注: 8 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出基于深度学习的多模态融合烹饪对象检测与动作分析方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 对象检测 动作分析 语音识别 菜谱生成 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效融合视觉、语音和动作信息，从而限制了在复杂烹饪环境中对对象和动作的准确理解。
  2. 该论文提出一种多模态融合框架，利用YOLOv8进行对象分割，LSTM分析手部动作，Whisper进行语音识别，最终驱动TinyLlama生成菜谱。
  3. 作者构建了特定任务数据集，验证了该系统在复杂厨房环境中的有效性，展示了计算机视觉在日常活动中的应用潜力。

📝 摘要（中文）

本研究探索并微调现有模型，结合YOLOv8分割模型、基于手部运动序列训练的LSTM模型以及ASR（whisper-base）模型，提取足够的数据供LLM（TinyLlama）预测菜谱并生成逐步烹饪指南。所有数据均由作者收集，旨在构建一个鲁棒的、特定任务的系统，使其在复杂和具有挑战性的环境中表现最佳，从而证明计算机视觉在日常活动（如厨房工作）中的扩展和无限应用。这项工作扩展了我们日常生活中许多更关键任务的领域。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在复杂烹饪环境中，如何准确检测和分析烹饪对象及其相关动作，并最终生成菜谱的问题。现有方法通常依赖单一模态的信息，无法充分利用视觉、语音和动作之间的关联，导致在复杂场景下的性能受限。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态融合的方法，将视觉信息（通过YOLOv8分割）、动作信息（通过LSTM分析手部运动）和语音信息（通过Whisper进行语音识别）进行整合，从而更全面地理解烹饪过程。这种多模态融合能够弥补单一模态的不足，提高系统的鲁棒性和准确性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) YOLOv8对象分割模块，用于检测和分割图像中的烹饪对象；2) LSTM手部动作分析模块，用于分析手部运动序列，提取动作特征；3) Whisper语音识别模块，用于将语音信息转换为文本；4) TinyLlama语言模型，用于根据多模态信息预测菜谱并生成逐步烹饪指南。这些模块协同工作，实现从原始数据到菜谱生成的完整流程。

关键创新：该论文的关键创新在于将YOLOv8、LSTM和Whisper等模型进行有效集成，构建了一个多模态融合的烹饪理解系统。此外，利用TinyLlama作为菜谱生成器，能够在资源受限的环境中实现高效的菜谱生成。

关键设计：论文中，LSTM模型针对手部运动序列进行了专门训练，以提取有效的动作特征。Whisper-base模型被用作语音识别器，以保证在厨房噪音环境下的识别精度。TinyLlama模型则通过微调，使其能够根据多模态输入生成准确的菜谱。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究通过整合YOLOv8、LSTM和Whisper等模型，构建了一个多模态融合的烹饪理解系统，并利用TinyLlama生成菜谱。作者专门收集了烹饪数据集，并在该数据集上验证了系统的有效性。虽然论文中没有给出具体的性能指标，但强调了该系统在复杂厨房环境中的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能厨房助手、烹饪教学系统、食品安全监控等领域。通过自动识别烹饪过程中的对象、动作和语音指令，可以为用户提供个性化的烹饪指导，提高烹饪效率和安全性。未来，该技术还可扩展到其他日常活动中，实现更广泛的智能化应用。

📄 摘要（原文）

This is a research exploring existing models and fine tuning them to combine a YOLOv8 segmentation model, a LSTM model trained on hand point motion sequence and a ASR (whisper-base) to extract enough data for a LLM (TinyLLaMa) to predict the recipe and generate text creating a step by step guide for the cooking procedure. All the data were gathered by the author for a robust task specific system to perform best in complex and challenging environments proving the extension and endless application of computer vision in daily activities such as kitchen work. This work extends the field for many more crucial task of our day to day life.