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基于深度学习目标检测和度量学习的开放性菜品识别方法

基本信息

申请号 CN202011026245.3 申请日 -
公开（公告）号 CN112115906A 公开（公告）日 2020-12-22
申请公布号 CN112115906A 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;梁永坚;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深度学习目标检测和度量学习的开放性菜品识别方法，建立特征检索库，通过度量学习训练出可提取各种类别菜品图像的特征向量并录入特征检索库的识别模型；采集菜品图像，通过目标检测网络训练出的目标检测模型将菜品图像中的菜品进行定位框选出来；将框选出来的菜品裁剪形成菜品子图，通过识别模型提取菜品子图中的特征向量与特征检索库内的特征向量进行相似度搜索，比较两特征向量的距离，获取当前菜品类别，若是判定为需要添加的新菜品类别；识别模型将提取到的新菜品类别的特征向量上传更新到特征检索库存储。可快速识别出新增加的菜品类别，实现了可实时更新菜品类别，增强食堂新加菜品的鲁棒性和灵活性。