摘要
本申请公开了一种基于卷积神经网络的智能冰箱果蔬图像识别系统及方法,其通过利用图像处理技术和基于深度学习算法的人工智能技术,从果蔬图像中提取与学习图像的多维度语义特征,并将这种多维度语义特征信息进行交互与融合,以形成完整的关于果蔬类别的综合表述特征,从而实现智能化地识别果蔬类别。这样,通过果蔬识别功能,智能冰箱可以帮助用户快速识别冰箱中存放的果蔬种类,方便用户了解食材库存情况,并帮助用户合理安排食材的使用顺序,减少食材浪费,从而提升食材管理的智能化水平,帮助用户更好地利用食材、减少食材浪费,同时也促进了食品安全意识和健康饮食的实践。
技术关键词
果蔬图像识别方法
梯度方向直方图
梯度直方图
果蔬识别
卷积神经网络模型
智能冰箱
多通道特征
图像特征提取
融合特征
颜色
深度学习网络模型
语义特征提取
图像识别系统
校正
补偿器
非线性
系统为您推荐了相关专利信息
高精度地图
车道
特征数据信息
融合方法
卷积神经网络算法
预防性保护方法
图像识别技术
卷积神经网络模型
时间段
数据
人体运动姿态
时序特征
姿态监控
加速度
三维卷积神经网络模型
中心线提取方法
卷积神经网络模型
追踪器
二分类模型
构建卷积神经网络