[发明专利]食材识别方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请涉及智能识别领域，具体涉及一种食材识别方法、装置、存储介质及电子设备，解决了现有技术中的问题。方法包括：获取食材图像；采用训练后的用于识别食材类别的第一神经网络模型，对食材图像中的食材进行分类，得到食材的类别信息以及食材在食材图像中的位置信息；根据类别信息以及位置信息将食材图像分割成含有食材的图像块；采用训练后的用于识别同一食材类别下的食材品种的第二神经网络模型，对对应的图像块进行分类，得到食材的品种信息。将复杂的分类任务拆分成两个或多个的分类任务，解决了现有技术中多目标食材识别时，因食材细节信息不足造成识别率下降的问题。

技术领域

本申请涉及智能识别技术领域，特别地涉及一种食材识别方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着计算机科学的迅猛发展，人们越来越倾向于将以往琐碎繁重的任务交给机器完成，其中，人工智能技术是计算机科学中的重要研究方向之一，而人工智能技术中的神经网络技术更是成为人们研究方向的重中之重。

目前，神经网络技术已经涉及到了人们生活的方方面面，而采用神经网络技术对食材进行识别与分类，减少了人们管理和存储食材的很多麻烦，但是现有技术中存在多目标食材识别时，因食材细节信息不足造成识别率下降的问题。

发明内容

针对上述问题，本申请提供一种食材识别方法、装置、存储介质及电子设备，解决了现有技术中多目标食材识别时，因食材细节信息不足造成识别率下降的问题。

第一方面，本申请提供了一种食材识别方法，所述方法包括：

获取食材图像；

采用训练后的用于识别食材类别的第一神经网络模型，对所述食材图像中的食材进行分类，得到所述食材的类别信息以及所述食材在所述食材图像中的位置信息；

根据所述类别信息以及所述位置信息将所述食材图像分割成含有食材的图像块；

采用训练后的用于识别同一食材类别下的食材品种的第二神经网络模型，对对应的所述图像块进行分类，得到所述食材的品种信息。

根据本申请的实施例，可选的，上述食材识别方法中，采用训练后的用于识别同一食材类别下的食材品种的第二神经网络模型，对包含有食材的所述图像块进行分类之前，还包括：确认所述图像块的分辨率大于或等于预设分辨率阈值。

根据本申请的实施例，可选的，上述食材识别方法中，采用训练后的用于识别同一食材类别下的食材品种的第二神经网络模型，对包含有食材的所述图像块进行分类之前，还包括：

当所述图像块的分辨率小于所述预设分辨率阈值时，采用使用图像超分辨率算法的第三神经网络模型增强所述图像块的分辨率，以使所述图像块的分辨率大于或等于预设分辨率阈值。

根据本申请的实施例，可选的，上述食材识别方法中，采用训练后的用于识别食材类别的第一神经网络模型，对所述食材图像中的食材进行分类，包括：

根据训练后的用于识别食材类别的第一神经网络模型的识别算法，提取所述食材图像中的第一食材特征，并根据所述第一食材特征得到所述食材图像中食材的类别信息；

根据所述第一神经网络模型的回归算法对所述食材图像进行处理，得到所述食材在所述食材图像的位置信息。

根据本申请的实施例，可选的，上述食材识别方法中，根据所述类别信息以及所述位置信息将所述食材图像分割成图像块，包括：

将所述类别信息与所述位置信息进行匹配，得到不同类别的食材在所述食材图像中的对应位置；

根据不同类别的食材在所述食材图像中的对应位置对所述食材图像进行分割，得到不同类别食材的图像块。

根据本申请的实施例，可选的，上述食材识别方法中，还包括：