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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种可用于虚拟设备的多种类菜品识别方法及系统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：CN119672704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411719819.3，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种可用于虚拟设备的多种类菜品识别方法及系统是由姜太平;刘佳雪设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可用于虚拟设备的多种类菜品识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可用于虚拟设备的多种类菜品识别方法及系统，属于深度学习的目标识别领域。本发明包括收集菜品图像，进行分析处理；构建菜品图像数据集；基于YOLOv8算法构建目标识别模型；利用菜品图像数据集得到训练好的菜品识别模型，结合任意菜品图像得到最终预测结果；将改进的菜品识别模型转换为ONNX格式；Unity开发PicoMR环境感知应用，获取到真实环境；利用UnitySentis插件获取ONNX格式的菜品识别模型输出；将该应用打包为apk格式安装到Pico4Pro中对真实菜品进行识别并展示。本发明使用虚拟现实设备进行菜品识别，凭借其虚实结合可视化效果，消费者可以更智能、直观地了解菜品信息，对餐饮企业的服务质量也会产生积极的影响。

本发明授权一种可用于虚拟设备的多种类菜品识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可用于虚拟设备的多种类菜品识别方法，其特征在于，其步骤为： 步骤1、通过手机拍摄和网络扩充菜品图像，对收集到的图像进行分析处理； 步骤2、利用步骤1中处理后的图像，构建菜品图像数据集； 步骤3、基于YOLOv8算法构建目标识别模型SCR-YOLO，该目标识别模型SCR-YOLO将YOLOv8模型的主干网络更改为SG-Conv结构，在特征融合网络引入注意力机制CBAM，并在原损失函数基础上增加排斥损失函数RepulsionLoss； 步骤4、利用菜品图像数据集训练得到菜品识别模型，对其进行CWD通道知识蒸馏后迁移到虚拟现实设备，虚拟现实设备结合任意菜品图像得到最终预测结果；具体为，将目标识别模型SCR-YOLO转换为ONNX格式，打包到Unity创建的Pico应用中；开发PicoMR环境感知功能，获取到真实菜品图像，利用UnitySentis插件获取ONNX格式的菜品识别模型输出，将其转换为渲染纹理复制到屏幕上；将开发完成的菜品识别系统打包成apk文件，安装到Pico4Pro设备中。

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安徽工业大学，其通讯地址为：243002 安徽省马鞍山市花山区湖东路59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”。

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