[发明专利]食材识别方法、识别装置及家电设备在审
| 申请号： | 201810140841.0 | 申请日： | 2018-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN108470184A | 公开（公告）日： | 2018-08-31 |
| 发明（设计）人： | 刘彦甲;高洪波;俞国新;刘兵;李玉强 | 申请（专利权）人： | 青岛海尔智能技术研发有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛联智专利商标事务所有限公司 37101 | 代理人： | 李升娟 |
| 地址： | 266101 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种食材识别方法、识别装置及家电设备，所述识别方法包括基于深度学习训练模型识别食材的过程，所述深度学习训练模型采用下述方法获得：根据第一食材训练样本集对深度学习网络进行全层训练，获得基于所述第一食材训练样本集的深度学习基本模型；根据第二食材训练样本集对所述深度学习基本模型中的隐含层的参数进行调整，训练所述深度学习基本模型，获得基于所述第一食材训练样本集和所述第二食材训练样本集的深度学习训练模型。应用本发明，通过调整用于识别食材的深度学习训练模型的训练过程，提高了训练模型的训练速度和识别精度，进而提高了食材识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 食材 训练样本集 学习训练 基本模型 家电设备 识别装置 学习 模型识别 训练过程 训练模型 隐含层 准确率 全层 应用 网络 | ||
【主权项】：
1.一种食材识别方法，包括基于深度学习训练模型识别食材的过程，其特征在于，所述深度学习训练模型采用下述方法获得：根据第一食材训练样本集对深度学习网络进行全层训练，获得基于所述第一食材训练样本集的深度学习基本模型；所述深度学习网络具有输入层、若干层隐含层和输出层；根据第二食材训练样本集对所述深度学习基本模型中的隐含层的参数进行调整，训练所述深度学习基本模型，获得基于所述第一食材训练样本集和所述第二食材训练样本集的深度学习训练模型。
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