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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江正越智能設(shè)備有限公司申請的專利基于深度學(xué)習(xí)的菜品識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114511847B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111470203.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/68；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的菜品識別方法是由張宇航;王燦;彭浩宇;王勛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度學(xué)習(xí)的菜品識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的菜品識別方法，包含以下步驟：通過攝像頭采集待識別的圖片；通過深度學(xué)習(xí)算法檢測圖片中的托盤、飲料和餐盤；通過深度學(xué)習(xí)算法篩選檢測到的區(qū)域獲得完整且清晰的區(qū)域；根據(jù)菜品的坐標(biāo)進(jìn)行邏輯判斷，過濾干擾區(qū)域獲得待識別區(qū)域；使用深度學(xué)習(xí)算法識別待識別區(qū)域獲得對應(yīng)菜品名稱；根據(jù)菜品名稱從數(shù)據(jù)庫中匹配出菜品對應(yīng)的菜品信息。本發(fā)明所提供的基于深度學(xué)習(xí)的菜品識別方法，提高了菜品的識別效率和識別精度，極大的改善了餐廳的智能化程度。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的菜品識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的菜品識別方法，其特征在于，包含以下步驟： 步驟S1：通過攝像頭采集待識別的圖片； 步驟S2：通過深度學(xué)習(xí)算法檢測圖片中的托盤、飲料和餐盤； 步驟S3：通過深度學(xué)習(xí)算法篩選檢測到的區(qū)域獲得完整且清晰的區(qū)域； 步驟S4：根據(jù)菜品的坐標(biāo)進(jìn)行邏輯判斷，過濾干擾區(qū)域獲得待識別區(qū)域； 步驟S5：使用深度學(xué)習(xí)算法識別待識別區(qū)域獲得對應(yīng)菜品名稱； 步驟S6：根據(jù)菜品名稱從數(shù)據(jù)庫中匹配出菜品對應(yīng)的菜品信息； 所述通過深度學(xué)習(xí)算法檢測圖片中的托盤、飲料和餐盤的具體步驟為： 步驟S21：將攝像頭采集到的圖片縮放至第一尺寸，并填充黑色素以保持縮放后的圖片的比例不變，并記錄縮放比例R； 步驟S22：通過基于YOLO算法訓(xùn)練好的菜品檢測模型對縮放后的圖片進(jìn)行預(yù)測得到第一預(yù)測框S； 步驟S23：使用NMS算法對第一預(yù)測框S進(jìn)行過濾得到第二預(yù)測框S'； 所述使用NMS算法對第一預(yù)測框S進(jìn)行過濾得到第二預(yù)測框S'的具體步驟為： 步驟S231：將第一預(yù)測框S中的所有的框按照置信從大到小進(jìn)行排序，將其中最高分框B從預(yù)測框S刪除并添加到第二預(yù)測框S'； 步驟S232：遍歷第一預(yù)測框S中剩余的框，將和該最高分框B的IoU大于一定閾值的框也從第一預(yù)測框S中刪除； 步驟S233：重復(fù)步驟S231和步驟S232，直至第一預(yù)測框S沒有剩余的框從而得到最終的第二預(yù)測框S'； 所述通過深度學(xué)習(xí)算法篩選檢測到的區(qū)域獲得完整且清晰的區(qū)域的具體步驟為： 步驟S31：根據(jù)第二預(yù)測框S'中的預(yù)測框B裁剪出小圖Cr； 步驟S32：將小圖Cr縮放至第二尺寸，并填充黑色素以保持縮放后的小圖Cr的比例不變； 步驟S33：將縮放后的小圖Cr輸入至預(yù)訓(xùn)練的MobileNetv3-Tiny網(wǎng)絡(luò)； 步驟S34：通過MobileNetv3-Tiny網(wǎng)絡(luò)過濾不完整的或存在運(yùn)動模糊的圖片，輸出完整且清晰的候選框Can。

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