公开(公告)号：CN111523483B

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202010334520.1

申请日：2020-04-24

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 高伟东 ,  郝然

IPC: G06V10/77 ,  G06V20/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种中餐菜品图像识别方法及装置，所述方法包括：获取目标中餐菜品图像，对所述目标中餐菜品图像执行预处理操作；将经过预处理的所述目标中餐菜品图像输入至中餐菜品图像识别模型中，获得中餐菜品识别结果；其中，所述中餐菜品图像识别模型是基于经过预处理的中餐菜品图像样本以及对应的中餐菜品类别标签训练获得的，所述中餐菜品图像识别模型基于DenseNet模型构建，所述中餐菜品图像识别模型的网络结构包括：N个用于实现特征复用的密集连接块和N‑1个用于压缩参数数量的过渡层；N为大于1的自然数。本发明实施例能够对多种中餐进行准确检测与识别，识别种类广泛、识别准确率高。

公开(公告)号：CN111523483A

公开(公告)日：2020-08-11

申请号：CN202010334520.1

申请日：2020-04-24

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 高伟东 ,  郝然

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种中餐菜品图像识别方法及装置，所述方法包括：获取目标中餐菜品图像，对所述目标中餐菜品图像执行预处理操作；将经过预处理的所述目标中餐菜品图像输入至中餐菜品图像识别模型中，获得中餐菜品识别结果；其中，所述中餐菜品图像识别模型是基于经过预处理的中餐菜品图像样本以及对应的中餐菜品类别标签训练获得的，所述中餐菜品图像识别模型基于DenseNet模型构建，所述中餐菜品图像识别模型的网络结构包括：N个用于实现特征复用的密集连接块和N‑1个用于压缩参数数量的过渡层；N为大于1的自然数。本发明实施例能够对多种中餐进行准确检测与识别，识别种类广泛、识别准确率高。