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龙图腾网恭喜四川省产品质量监督检验检测院;成都市产品质量监督检验研究院申请的专利食品模型训练方法、装置与电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120014631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510502994.5，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权食品模型训练方法、装置与电子设备是由何庆;杨春梅;周蔺;彭必章;黄奕;朱茜;张任;代廷鹏;李越设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本食品模型训练方法、装置与电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种食品模型训练方法、装置与电子设备，涉及食品测试技术领域，该方法包括：使用多组训练样本对初始食品模型分别进行多轮迭代训练得到目标食品模型；该多轮迭代训练中的每轮迭代训练包括以下步骤：将该图像数据与该光谱数据输入初始食品模型，得到该食品的预测营养成分；确定该预测营养成分与该食品的实际营养成分之间的损失值；根据该损失值更新该初始食品模型的网络参数，直至该损失值满足收敛条件；将该损失值满足该收敛条件时的初始食品模型作为该目标食品模型。使用本发明提出的食品模型训练方法，能够在训练出目标食品模型之后，基于目标食品模型快速预测出准确的营养成分。

本发明授权食品模型训练方法、装置与电子设备在权利要求书中公布了：1.一种食品模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：使用多组训练样本对初始食品模型分别进行多轮迭代训练得到目标食品模型；所述多组训练样本中的每组训练样本均包括食品的图像数据与光谱数据，所述多轮迭代训练中的每轮迭代训练包括以下步骤： 将所述图像数据与所述光谱数据输入初始食品模型，得到所述食品的预测营养成分； 确定所述预测营养成分与所述食品的实际营养成分之间的损失值； 根据所述损失值更新所述初始食品模型的网络参数，直至所述损失值满足收敛条件； 将所述损失值满足所述收敛条件时的初始食品模型作为所述目标食品模型； 所述方法还包括： 采集所述食品在各个角度的单角度图像； 根据所述食品在各个角度的单角度图像，得到所述食品的环视图像；所述环视图像中具有所述图像数据； 其中，所述将所述图像数据与所述光谱数据输入初始食品模型，得到所述食品的预测营养成分，包括： 提取所述环视图像中变化值大于预设值的目标区域；所述变化值包括颜色与亮度上的变化值； 将所述目标区域中的预设图像特征作为所述环视图像中的图像数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省产品质量监督检验检测院;成都市产品质量监督检验研究院，其通讯地址为：610000 四川省成都市东门街2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。