【技术实现步骤摘要】
一种熟食自动识别方法
[0001]本专利技术涉及到图像识别
,尤其涉及一种熟食自动识别方法。
技术介绍
[0002]随着消费观念的升级,人们对饮食健康越来越重视,因此,食品图像识别成为众多领域研究的热点。针对现有的传统食品分类模型实时性能差和分类精度低的问题,大部分网络难以兼并体量和精确度,难以灵活得部署在其他有限内存的硬件上。
[0003]基于MobileNet v3的食品图像分类方法达到了较好的识别效果,MobileNet是指轻量化网络,但食品只能针对原材料果蔬,而无法对经过烹饪的熟食进行准确自动的识别。
[0004]公告号为CN111222546B,公告日为2023年04月07日的中国专利文献公开了一种训练食品图像分类模型的方法,其特征在于,所述方法包括:步骤(1)、对带有类别标签的食品图像分别进行多尺度切割,形成包含原图像的多个尺度的食品图像;步骤(2)、分别构建多个尺度的卷积神经网络模型,每个卷积神经网络模型对应一个尺度的食品图像;步骤(3)、利用所述带有类别标签的食品图像及其多个尺度的食品图 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种熟食自动识别方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、调用摄像头,判断摄像头是否具有图像输入;S2、若摄像头没有图像输入,则返回步骤S1直至有图像输入;S3、构建带过拟合的MoblieNet V3网络模型,若摄像头存在图像输入,则调用带过拟合的MoblieNet V3网络模型进行熟食识别任务,得到识别结果;S4、将识别结果传输至服务器;S5、通过服务器对识别结果进行处理。2.根据权利要求1所述的一种熟食自动识别方法,其特征在于:所述步骤S3中,构建带过拟合的MoblieNet V3网络模型具体包括:S31、将MoblieNet V3的卷积网络作为主干网络,保留深度可分离卷积的卷积层,移除之后的平均池化层和全连接层;S32、在卷积层之后添加全局平均池化层和批量归一化层,并引入h
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swish函数;S33、在批量归一化层后使用h
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swish函数,并接入dropout层。3.根据权利要求2所述的一种熟食自动识别方法,其特征在于:所述步骤S32中,h
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swish函数通过式1计算;其中,ReLU6为激活函数。4.根据权利要求1所述的一种熟食自动识别方法,其特征在于:所述步骤S3中,调用带过拟合的MoblieNet V3网络模型进行熟食识别任务具体包括:a、从熟食训练集中随机抽取C类中每一个具有K个标记图像的唯一类作为熟食支持集,使用所选C类的剩余样本构造熟食查询集,将熟食支持集和熟食查询集共同构建成熟食数据集;b、使用带有熟食类别标签的训练集对深...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨晓宇,李志强,常益凡,田晓杰,刘学婷,
申请(专利权)人:新疆中科跃维科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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