[发明专利]基于DCNN的食物图像的识别方法和系统及食物热量计算方法在审
申请号: | 201910914054.1 | 申请日: | 2019-09-25 |
公开(公告)号: | CN110705621A | 公开(公告)日: | 2020-01-17 |
发明(设计)人: | 陈庶 | 申请(专利权)人: | 北京影谱科技股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G16H20/60 |
代理公司: | 11694 北京万思博知识产权代理有限公司 | 代理人: | 高镇 |
地址: | 100000 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本申请公开了一种基于DCNN的食物图像的识别方法,该方法包括:将采集到的食物初始图像进行分类得到训练数据集和测试数据集;利用训练数据集构建DCNN深度卷积神经网络,对DCNN深度卷积神经网络进行训练生成食物图像的训练模型;将测试数据集中的测试样本输入食物图像的训练模型,判断该食物图像中的对象的类型,以生成测试结果;根据测试结果获得食物图像的识别模型;利用食物图像的识别模型识别待检测的食物图像中的食物类型。本发明还公开了一种识别系统及食物热量计算方法。本发明可以快速、准确的识别出食物的种类,以方便用户进一步的判断食物所包含的营养和热量等。 | ||
搜索关键词: | 食物图像 卷积神经网络 训练数据集 训练模型 测试数据集 测试数据 测试样本 初始图像 模型识别 生成测试 食物类型 食物热量 识别系统 构建 采集 分类 检测 申请 | ||
【主权项】:
1.一种基于DCNN的食物图像的识别方法,该识别方法包括:/n将采集到的食物初始图像进行分类,将分类后的食物初始图像放入初始图像数据集,对所述初始图像数据集中的食物初始图像进行预处理,生成预处理的图像数据集,将该预处理的图像数据集划分为训练数据集和测试数据集;/n利用所述训练数据集构建DCNN深度卷积神经网络,对所述DCNN深度卷积神经网络进行训练生成食物图像的训练模型;/n将所述测试数据集中的测试样本输入所述食物图像的训练模型,判断该食物图像中的对象的类型,以生成测试结果;根据所述测试结果迭代更新所述食物图像的训练模型以获得食物图像的识别模型;/n利用所述食物图像的识别模型识别待检测的食物图像中的食物类型。/n
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