基于深度学习目标检测和度量学习的开放性菜品识别方法技术

本发明专利技术公开一种基于深度学习目标检测和度量学习的开放性菜品识别方法，建立特征检索库，通过度量学习训练出可提取各种类别菜品图像的特征向量并录入特征检索库的识别模型；采集菜品图像，通过目标检测网络训练出的目标检测模型将菜品图像中的菜品进行定位框选出来；将框选出来的菜品裁剪形成菜品子图，通过识别模型提取菜品子图中的特征向量与特征检索库内的特征向量进行相似度搜索，比较两特征向量的距离，获取当前菜品类别，若是判定为需要添加的新菜品类别；识别模型将提取到的新菜品类别的特征向量上传更新到特征检索库存储。可快速识别出新增加的菜品类别，实现了可实时更新菜品类别，增强食堂新加菜品的鲁棒性和灵活性。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习目标检测和度量学习的开放性菜品识别方法
本专利技术涉及图像识别
，具体是基于深度学习目标检测和度量学习的开放性菜品识别方法。
技术介绍
随着社会的快速发展，为了体现方便快捷，现阶段大部分的餐厅都采用了自主挑选菜品，排队进行结账。由于结账分为人工计价和自动计价，随着食客人数的增多，人工计价效率低，正确率无法得到保障等缺点就会显露出来。随着人工智能以及移动端互联网的规模急速增长，人们对于“智能化”的需求越来越大，因此近年来出现了一些自动计价方法。在餐饮行业方面，当前越来越多许高校以及大型企业的食堂，引入菜品智能识别与结算设备。现有的基于目标检测与图像分类的菜品识别方法，其通过目标检测网络定位出菜品的具体位置，然后将各个菜品裁剪出来，再把每个菜品子图送进分类网络识别出各个菜品的类别，从而实现自动关联，快速计算价格。该种方法目标检测只负责菜品检出，虽然能够增强检测模型的泛化能力，目标检出率高。但是，图像分类网络只能做固定类别的分类任务，必须提前设定好固定类别数，即增加一个新种类的菜品，就要重新定义网络模型，从头开始训练一遍，这本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习目标检测和度量学习的开放性菜品识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，建立特征检索库，通过度量学习训练出可提取各种类别菜品图像的特征向量并录入特征检索库的识别模型；/nS2，采集菜品图像，通过目标检测网络训练出的目标检测模型将菜品图像中的菜品进行定位框选出来；/nS3，将框选出来的菜品裁剪形成菜品子图，通过识别模型提取菜品子图中的特征向量与特征检索库内的特征向量一一进行相似度搜索，比较两特征向量的距离，获取当前菜品类别，若未能识别出有对应菜品类别的，人工辅助判断当前菜品真实类别是否已录入特征检索库，若没有则添加新菜品类别，若有则进行价格纠正；/nS4，识别模型将提取到...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习目标检测和度量学习的开放性菜品识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，建立特征检索库，通过度量学习训练出可提取各种类别菜品图像的特征向量并录入特征检索库的识别模型；
S2，采集菜品图像，通过目标检测网络训练出的目标检测模型将菜品图像中的菜品进行定位框选出来；
S3，将框选出来的菜品裁剪形成菜品子图，通过识别模型提取菜品子图中的特征向量与特征检索库内的特征向量一一进行相似度搜索，比较两特征向量的距离，获取当前菜品类别，若未能识别出有对应菜品类别的，人工辅助判断当前菜品真实类别是否已录入特征检索库，若没有则添加新菜品类别，若有则进行价格纠正；
S4，识别模型将提取到的新菜品类别的特征向量上传更新到特征检索库存储。


2.根据权利要求1所述的基于深度学习目标检测和度量学习的开放性菜品识别方法，其特征在于，通过度量学习训练的识别模型包括负责早餐菜品识别的早餐识别模型和负责正餐菜品识别的正餐识别模型。


3.根据权利要求1所述的基于深度学习目标检测和度量学习的开放性菜品识...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓鹏，梁永坚，赵晓红，
申请(专利权)人：广州市派客朴食信息科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44