【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，具体涉及一种基于面包图像的智能识别方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、面包智能识别技术主要依赖于ai图像识别、机器学习和深度学习等先进技术。这些技术能够通过摄像头捕捉面包的形状、颜色和大小等特征，并迅速准确地识别出面包的种类和价格，这种技术广泛应用于零售业，特别是在24小时无人智慧面包坊中。顾客只需将选好的面包放在指定区域，系统便会在几秒钟内自动识别并显示价格，从而实现自助结账。
2、尽管深度学习在图像识别领域取得了显著的成果，但在实际应用中，技术的可靠性和稳定性仍然是一个挑战；传统的图像采集方式存在反馈不及时的问题，这可能导致生产者无法及时调整图像采集环境与条件，从而影响最终的识别效果；在实际应用中，光线、角度、遮挡等外部因素对图像识别的准确性有较大影响。这些因素可能会导致识别结果的误差；面包的识别和分类需要大量的数据集进行模型的训练和优化，而且需要针对不同类型的面包进行细致的标注和分类，这对于数据集的获取和模型训练提出了一定挑战。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种基于面包图像的智能识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像质量评估指标包括自然图像评价指标、视觉信息保真度、感知度评价指标；所述自然图像评价指标为标准图像与处理图像的像素级差异，所述视觉信息保真度为人眼对图像的感知受到亮度、对比度、颜色、结构影响的图像失真评价指数，所述感知度评价指标为处理图像的亮度、对比度和结构信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像有效性验证规则为所述图像质量评估指标的合格判定阈值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述压缩优化方法为：将...
【技术特征摘要】
1.一种基于面包图像的智能识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像质量评估指标包括自然图像评价指标、视觉信息保真度、感知度评价指标；所述自然图像评价指标为标准图像与处理图像的像素级差异，所述视觉信息保真度为人眼对图像的感知受到亮度、对比度、颜色、结构影响的图像失真评价指数，所述感知度评价指标为处理图像的亮度、对比度和结构信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像有效性验证规则为所述图像质量评估指标的合格判定阈值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述压缩优化方法为：将所述预训练模型的卷积层和全连接层进行结构化剪枝，并将浮点数参数转换为8位整数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述路径增强结构为一次对三组特征向量进行聚合处理，并将维度最低的特征向量通过一维卷积层调整通道数为中间维度的特征向量的通道数，再通过上采样的方式将维度最低的特征向量的维度转换为中间维度的特征向量的维度，计算公式为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多尺...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹嘉修，司洋，孙建英，宋桂棉，董晓娟，张建杰，
申请(专利权)人：上海迪维欧电子设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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