一种基于深度学习的食品图像识别与热量检测方法

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一种基于深度学习的食品图像识别与热量检测方法
申请号:CN202510124871
申请日期:2025-01-27
公开号:CN119992538A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
一种基于深度学习的食品图像识别与热量检测方法,属于图像识别算法领域。现有食物、食品识别方法在食物被遮挡时会造成特征损失、包含有噪声和局部混叠等问题,从而干扰识别算法对面部特征的提取和匹配。一种基于深度学习的食品图像识别与热量检测方法,包括:建立模拟食物图像的数据集,并进行预处理;预处理包括图像遮挡处理、食物目标检测数据集预处理、创建遮挡检测网络需要的数据集;确定检测存在遮挡情况的食物图像用的检测网络以及图像填充网络;构建用于判断待检测食物图像是否存在遮挡情况的判断网络;构建对存在遮挡情况的食物图像进行检测的检测网络,得到最终结果。本发明提高了识别精度。
技术关键词
热量检测方法 菜品图像 决策级融合方法 检测食物 ResNet网络 注意力机制 文件夹 DenseNet网络 数据 图片 图像块 食品识别方法 网络结构 矩阵 文件扩展名 图像识别算法 全局平均池化
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