一种基于单阶段目标检测算法的菜品识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202011023187.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112115902A | 公开（公告）日 | 2020-12-22 |
| 申请公布号 | CN112115902A | 申请公布日 | 2020-12-22 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈晓鹏;邱梓涛;赵晓红 | 申请（专利权）人 | 广州市派客朴食信息科技有限责任公司 |
| 代理机构 | 广州致信伟盛知识产权代理有限公司 | 代理人 | 伍嘉陵 |
| 地址 | 510000广东省广州市天河区天河东路240号101房 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种基于单阶段目标检测算法的菜品识别方法，采集菜品图像数据，将采集的菜品特征数据进行标签检查和标注修改，生成训练数据标签文件；把训练数据标签文件传入单阶段目标检测算法进行训练，保留best权重存于后台，得到菜品特征提取的卷积神经网络模型；调用菜品特征提取的卷积神经网络模型进行特征提取，提取到的特征送到SVM的分类器模型中进行训练分类，得到分类器模型。该卷积神经网络模型用来菜品进行特征提取，进而通过SVM的分类器模型中进行训练分类，得到菜品识别结果，因单阶段目标检测没有显式给出提取候选区域的过程，将特征提取和检测合二为一，可直接得到菜品检测的结果，兼顾了识别速度快和识别精度高的优点。 |
