专利汇可以提供一种基于深度学习的智能菜品匹配识别方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 深度学习 的智能菜品匹配识别方法,包括菜品识别策略、菜品比对策略以及菜品训练策略,菜品识别策略,获取菜品图像信息作为待识别的图像信息,菜品识别 算法 根据菜品识别参数从待识别的图像信息中提取得到待识别的菜品特征信息;菜品比对策略,比对算法将待识别的菜品特征信息与 数据库 中的标准菜品特征信息进行对比得到待识别菜品的菜品信息;菜品训练策略包括基准菜品特征信息获取步骤、同类菜品特征信息获取步骤、同类菜品相似度获取步骤、异类特征信息获取步骤、异类菜品相似度获取步骤、菜品误差信息获取步骤以及菜品识别参数修正步骤,菜品训练策略对菜品识别参数进行修正,从而提高菜品识别策略的识别准确度。,下面是一种基于深度学习的智能菜品匹配识别方法专利的具体信息内容。
1.一种基于深度学习的智能菜品匹配识别方法,其特征在于包括菜品识别策略、菜品比对策略以及菜品训练策略,
菜品识别策略,获取菜品图像信息作为待识别的图像信息,菜品识别算法根据菜品识别参数从待识别的图像信息中提取得到待识别的菜品特征信息;
菜品比对策略,比对算法将待识别的菜品特征信息与数据库中的标准菜品特征信息进行对比得到待识别菜品的菜品信息;
菜品训练策略包括基准菜品特征信息获取步骤、同类菜品特征信息获取步骤、同类菜品相似度获取步骤、异类特征信息获取步骤、异类菜品相似度获取步骤、菜品误差信息获取步骤以及菜品识别参数修正步骤,
基准菜品特征信息获取步骤,获取菜品一的图像信息作为第一图像信息,所述菜品识别算法根据菜品识别参数从第一图像信息中提取得到基准菜品特征信息;
同类菜品特征信息获取步骤,获取和菜品一同类的菜品二的图像信息作为第二图像信息,所述菜品识别算法根据菜品识别参数从第二图像信息中提取得到同类菜品特征信息;
同类菜品相似度获取步骤,相似度识别算法根据提取得到的所述基准菜品特征信息和所述同类菜品特征信息,计算得到菜品一与菜品二的第一相似度值;
异类特征信息获取步骤,获取和菜品一异类的菜品三的图像信息作为第三图像信息,所述菜品识别算法根据菜品识别参数从第三图像信息中提取得到异类菜品特征信息;
异类菜品相似度获取步骤,相似度识别算法根据提取得到的所述基准菜品特征信息和所述异类菜品特征信息,计算得到菜品一与菜品三的第二相似度值;
菜品误差信息获取步骤,菜品误差算法根据第一相似度值和第二相似度值生成综合误差信息;
菜品识别参数修正步骤,根据所述综合误差信息修正所述菜品识别参数。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能菜品匹配识别方法,其特征在于,所述数据库的构建方法为:获取菜品图像信息作为待入库的图像信息,所述菜品识别算法根据所述菜品识别参数从待入库的图像信息中提取得到待入库的菜品特征信息,将待入库的菜品特征信息输入数据库得到标准菜品特征信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能菜品匹配识别方法,其特征在于,所述相似度识别算法具体为计算基准菜品特征信息与同类菜品特征信息或基准菜品特征信息与异类菜品特征信息之间的欧氏距离。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能菜品匹配识别方法,其特征在于,所述菜品误差算法具体为第一相似度减去第二相似度加上一个大于零的常数a,若计算结果小于0,则菜品误差默认取0。
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