一種基于單階段目標檢測算法的菜品識別方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202011023187.9 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN112115902A | 公開（公告）日 | 2020-12-22 |
| 申請公布號 | CN112115902A | 申請公布日 | 2020-12-22 |
| 分類號 | G06K9/00(2006.01)I | 分類 | 計算；推算；計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 陳曉鵬;邱梓濤;趙曉紅 | 申請（專利權(quán)）人 | 廣州市派客樸食信息科技有限責任公司 |
| 代理機構(gòu) | 廣州致信偉盛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 伍嘉陵 |
| 地址 | 510000廣東省廣州市天河區(qū)天河東路240號101房 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開一種基于單階段目標檢測算法的菜品識別方法，采集菜品圖像數(shù)據(jù)，將采集的菜品特征數(shù)據(jù)進行標簽檢查和標注修改，生成訓練數(shù)據(jù)標簽文件；把訓練數(shù)據(jù)標簽文件傳入單階段目標檢測算法進行訓練，保留best權(quán)重存于后臺，得到菜品特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型；調(diào)用菜品特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行特征提取，提取到的特征送到SVM的分類器模型中進行訓練分類，得到分類器模型。該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型用來菜品進行特征提取，進而通過SVM的分類器模型中進行訓練分類，得到菜品識別結(jié)果，因單階段目標檢測沒有顯式給出提取候選區(qū)域的過程，將特征提取和檢測合二為一，可直接得到菜品檢測的結(jié)果，兼顧了識別速度快和識別精度高的優(yōu)點。?? |
