一种基于深度学习的食品安全指标监测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110560942.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113191320A | 公开（公告）日 | 2021-07-30 |
| 申请公布号 | CN113191320A | 申请公布日 | 2021-07-30 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈恺;王雅洁;杨冰;杨鑫;张成梅;郝淼;于杰;杨红;黄伟;王明慧;秦梅元 | 申请（专利权）人 | 贵州贵科大数据有限责任公司 |
| 代理机构 | 北京联创佳为专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 张梅 |
| 地址 | 550000 贵州省贵阳市贵阳国家高新技术产业开发区长岭南路160号黎阳大厦地上部分（A）1单元1层1号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的食品安全指标监测方法。按下述步骤完成，a.对现场采集数据按照食品安全指标进行数据标注，构建场景数据集；b.利用场景数据集训练Faster‑RCNN深度学习模型，构建目的识别模型；c.利用目的识别模型对现场实时数据进行食品安全指标监测。本发明具有监测范围广，监测效率高，追溯性好的特点。 |
