[发明专利]一种基于单阶段目标检测算法的菜品识别方法

权利要求书

1.一种基于单阶段目标检测算法的菜品识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，采集菜品图像数据；

S2,将采集的菜品图像数据进行标签检查和标注修改，生成训练数据标签文件；

S3，把训练数据标签文件传入单阶段目标检测算法进行训练，保留best（最优的）权重存于后台，得到可识别菜品的菜品特征提取的卷积神经网络模型；

S4，调用菜品特征提取的卷积神经网络模型进行特征提取，提取到的特征送到SVM（支持向量机）的分类器模型中进行训练分类，得到分类器模型；

S5，然后即可将待识别的菜品进行识别，系统获取菜品图片后，先传入菜品特征提取的卷积神经网络模型进行特征提取，特征提取后送到我们训练好的SVM（支持向量机）分类器中进行分类，得到菜品识别结果。

2.一种基于单阶段目标检测算法的菜品识别方法，其特征在于，对识别结算还包括警示机制，对菜品通过显示框框选出来，设定置信度识别得分的识别阈值，在菜品识别时，当有识别到有新品增加、置信度识别得分相近时，及时在菜品识别界面报警提醒，转由人工进行干预纠正识别。