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申请/专利权人：杭州正跃信息技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于级联特征融合网络的菜品识别方法，涉及菜品识别技术领域，获取菜品图像；标注菜品图像得到菜品图像信息；基于菜品图像信息训练级联卷积神经网络模型得到目标级联卷积神经网络模型；基于二维摄像标定技术获取待识别的菜品图像以及待识别的菜品图像信息；将待识别的菜品图像以及待识别的菜品图像信息通过目标级联卷积神经网络模型输出得到菜品识别信息。本发明能够更准确的获取待识别菜品图像的信息，提高了菜品图像的采集质量，避免因为菜品图像质量的采集影响到菜品的识别，可提高后续级联卷积神经网络模型对菜品的识别的准确度。
主权项：1.一种基于级联特征融合网络的菜品识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取菜品图像；标注菜品图像得到菜品图像信息，其中，所述菜品图像信息包括菜品基础信息与菜品图像特征信息；基于菜品图像信息训练级联卷积神经网络模型得到目标级联卷积神经网络模型；基于二维摄像标定技术获取待识别的菜品图像以及待识别的菜品图像信息；将待识别的菜品图像以及待识别的菜品图像信息通过目标级联卷积神经网络模型输出得到菜品识别信息；所述基于二维摄像标定技术获取待识别的菜品图像以及待识别的菜品图像信息的步骤，包括：获取待拍摄图像的画面信息，其中，画面信息包括颜色信息与形状信息；基于待拍摄图像的画面信息确定待拍摄图像中的餐具；基于待拍摄图像中的餐具获取餐具中菜品所在的图像画面；获取菜品所在的图像画面的中心点，基于二维摄像标定技术将二维坐标中心点对应菜品所在的图像画面的中心点得到待识别的菜品图像；基于二维摄像标定技术获取待识别的菜品图像的包围框坐标；提取待识别的菜品图像中的多个食材的颜色信息与形状信息作为食材特征信息；基于二维摄像标定技术测量食材特征信息得到每个食材的包围框坐标；将菜品图像的包围框坐标与每个食材的包围框坐标作为待识别的菜品图像信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州正跃信息技术有限公司 一种基于级联特征融合网络的菜品识别方法
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