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龙图腾网获悉浙江正越智能设备有限公司申请的专利基于深度学习的菜品识别方法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：CN114511847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202111470203.3，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权基于深度学习的菜品识别方法是由张宇航;王灿;彭浩宇;王勋设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的菜品识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的菜品识别方法，包含以下步骤：通过摄像头采集待识别的图片；通过深度学习算法检测图片中的托盘、饮料和餐盘；通过深度学习算法筛选检测到的区域获得完整且清晰的区域；根据菜品的坐标进行逻辑判断，过滤干扰区域获得待识别区域；使用深度学习算法识别待识别区域获得对应菜品名称；根据菜品名称从数据库中匹配出菜品对应的菜品信息。本发明所提供的基于深度学习的菜品识别方法，提高了菜品的识别效率和识别精度，极大的改善了餐厅的智能化程度。

本发明授权基于深度学习的菜品识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的菜品识别方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤S1：通过摄像头采集待识别的图片； 步骤S2：通过深度学习算法检测图片中的托盘、饮料和餐盘； 步骤S3：通过深度学习算法筛选检测到的区域获得完整且清晰的区域； 步骤S4：根据菜品的坐标进行逻辑判断，过滤干扰区域获得待识别区域； 步骤S5：使用深度学习算法识别待识别区域获得对应菜品名称； 步骤S6：根据菜品名称从数据库中匹配出菜品对应的菜品信息； 所述通过深度学习算法检测图片中的托盘、饮料和餐盘的具体步骤为： 步骤S21：将摄像头采集到的图片缩放至第一尺寸，并填充黑色素以保持缩放后的图片的比例不变，并记录缩放比例R； 步骤S22：通过基于YOLO算法训练好的菜品检测模型对缩放后的图片进行预测得到第一预测框S； 步骤S23：使用NMS算法对第一预测框S进行过滤得到第二预测框S'； 所述使用NMS算法对第一预测框S进行过滤得到第二预测框S'的具体步骤为： 步骤S231：将第一预测框S中的所有的框按照置信从大到小进行排序，将其中最高分框B从预测框S删除并添加到第二预测框S'； 步骤S232：遍历第一预测框S中剩余的框，将和该最高分框B的IoU大于一定阈值的框也从第一预测框S中删除； 步骤S233：重复步骤S231和步骤S232，直至第一预测框S没有剩余的框从而得到最终的第二预测框S'； 所述通过深度学习算法筛选检测到的区域获得完整且清晰的区域的具体步骤为： 步骤S31：根据第二预测框S'中的预测框B裁剪出小图Cr； 步骤S32：将小图Cr缩放至第二尺寸，并填充黑色素以保持缩放后的小图Cr的比例不变； 步骤S33：将缩放后的小图Cr输入至预训练的MobileNetv3-Tiny网络； 步骤S34：通过MobileNetv3-Tiny网络过滤不完整的或存在运动模糊的图片，输出完整且清晰的候选框Can。

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