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龙图腾网获悉上海交通大学医学院申请的专利非接触式计算机视觉食物营养素识别方法和系统及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：CN114549908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210192138.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权非接触式计算机视觉食物营养素识别方法和系统及设备是由王慧设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本非接触式计算机视觉食物营养素识别方法和系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种非接触式计算机视觉食物营养素识别方法和系统及设备，包括：拍摄采集膳食图像；对所述膳食图像进行识别；根据识别得到的膳食，确定膳食在第一层级分类中的类型，记为第一类型；根据识别得到的膳食的第一类型，确定膳食在第二层级分类中的类型，记为第二类型；根据所述第一类型、第二类型得到膳食的营养素信息。本发明能够对食物进行细化区别，营养素的识别更加准确。本发明通过主料与配料对食物进行分类识别，能够识别同一道菜的不同做法。本发明特别适合我国不同地方菜肴制作方式不同而带来的营养素不同的识别。

本发明授权非接触式计算机视觉食物营养素识别方法和系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种非接触式计算机视觉食物营养素识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：拍摄采集膳食图像； 步骤S2：对所述膳食图像进行识别； 步骤S3：根据识别得到的膳食，确定膳食在第一层级分类中的类型，记为第一类型； 步骤S4：根据识别得到的膳食的第一类型，确定膳食在第二层级分类中的类型，记为第二类型； 步骤S5：根据所述第一类型、第二类型得到膳食的营养素信息； 其中，所述第一层级分类以主料区分膳食，所述第二层级分类以配料区分膳食，第二层级分类是第一层级分类的子分类；通过主料与配料对食物进行分类识别，细化到了同一道菜的不同做法； 在所述步骤S1中，通过深度相机拍摄膳食图像，其中，所述膳食图像含有膳食与盛放膳食的容器； 在所述步骤S2中，对膳食图像进行识别，识别得到容器，基于容器进一步识别得到膳食； 在所述步骤S3中，通过已经训练好的第一神经网络，识别得到膳食在第一层级分类中的类型；其中，所述第一神经网络的训练样本包括以不同主料区分膳食的膳食图像样本； 在所述步骤S4中，通过已经训练好的第二神经网络，识别得到膳食在第二层级分类中的类型；其中，每种第一类型的膳食均有多种不同的第二类型的膳食子分类； 在所述步骤S2中，对所述膳食图像进行识别，得到膳食的体积； 在所述步骤S5中，基于所述膳食的体积，根据所述第一类型、第二类型得到膳食的营养素信息。

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