[發明專利]一種基于深度學習的食物照片生成菜譜的裝置及方法在審
| 申請號： | 201911135050.X | 申請日： | 2019-11-19 |
| 公開（公告）號： | CN110929079A | 公開（公告）日： | 2020-03-27 |
| 發明（設計）人： | 劉焱 | 申請（專利權）人： | 青島酒店管理職業技術學院 |
| 主分類號： | G06F16/583 | 分類號： | G06F16/583;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京盛凡智榮知識產權代理有限公司 11616 | 代理人： | 王翠 |
| 地址： | 266000 山東*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 深度 學習 食物 照片 生成 菜譜 裝置 方法 | ||
本發明公開了一種基于深度學習的食物照片生成菜譜的裝置及方法，包括中空的柜體以及柜門，柜門通過鉸鏈安裝在柜體上，柜體的內部安裝有相互連接的電路板和蓄電池，電路板上錫焊處理器、存儲卡、圖片數據接口和顯示接口；處理器先對相機拍攝的圖片進行處理，使用基于深度網絡的食物編碼器對拍攝的圖像進行編碼，提取圖像特征Fi并分析圖像中的食材組成，將食材送入基于深度網絡的成分編碼器，得到食材成分的特征Fc，將食物特征Fi和食材成分特征Fc進行組合，送到數據庫中進行匹配檢索，找到最符合樣本的菜譜并在顯示器輸出，數據庫記載多種菜譜的烹飪方式以及構成菜譜的食材數據，存儲卡上的數據與云端菜譜信息共享，通過互聯網的方式，與云端數據交互。
技術領域
本發明涉及到一種生成菜譜的裝置及方法，特別涉及一種基于深度學習的食物照片生成菜譜的裝置及方法。
背景技術
與自然圖像理解相比時，食物識別具有更高的難度和挑戰，因為食物及其成分具有很高的類內可變性并且在烹飪過程中容易發生重度變形。成分經常被煮熟的菜肴遮蓋，并且具有各種顏色，形式和質地。此外，視覺成分檢測需要高水平推理和先驗知識，例如蛋糕可能含有糖，面包可能包含黃油等等。因此，食品識別具有很高的挑戰性。
發明內容
本發明的目的在于提供一種基于深度學習的食物照片生成菜譜的裝置及方法，具有輸入食物圖像，輸出預測的食物名、具體菜譜顯示指導的優點。
為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種基于深度學習的食物照片生成菜譜的裝置，包括中空的柜體以及柜門，柜門通過鉸鏈安裝在柜體上，柜體的內部安裝有相互連接的電路板和蓄電池，電路板上錫焊處理器、存儲卡、圖片數據接口和顯示接口；
所述的柜體頂部的四個側邊上固定豎直向上的側板，側板圍繞的柜體頂面上放置盤子，其中一個側板上固定支撐桿；
所述的支撐桿的頂部正面上安裝吊桿，支撐桿的頂部側邊安裝橫桿，吊桿上連接有相機，橫桿上連接有顯示器；
所述的相機通過導線連接在圖片數據接口上，顯示器分別通過數據連接蓄電池和顯示接口。
進一步地，處理器內置食物編碼器、成分解碼器和成分編碼器。
進一步地，圖片數據接口連接處理器內的食物編碼器，食物編碼器連接成分解碼器，成分解碼器連接成分編碼器，成分編碼器連接存儲卡，處理器還連接顯示接口。
進一步地，將拍攝的圖像送入食物編碼器進行編碼，提取圖像特征Fi并分析其食材，食材送入成分編碼器，得到食材成分的特征Fc，食物特征Fi和食材特征Fc拼接到一起，送入數據庫中進行匹配檢索。
進一步地，存儲卡內的數據庫記載多種菜譜的烹飪方式以及構成菜譜的食材數據。
本發明提供另一技術方案，一種基于深度學習的食物照片生成菜譜的裝置及方法，包括以下步驟：
S1：將食物放置到盤子內，相機的攝像頭朝向盤子，相機將拍攝到的食物圖片數據透過圖片數據接口傳輸至處理器內。
S2：處理器內的食物編碼器對拍攝的圖像進行編碼，將食物圖像輸入至食物編碼器，對食物特征點進行偵測與追蹤，運用深度學習方法，搜尋特征點圖像特征Fi，
S3：上述步驟S2所得的圖像特征Fi送入成分解碼器，識別相機拍攝所得到圖像中的食材；
S4：識別出來的食材送入成分編碼器，得到食材成分的特征Fc；
S5：將圖像特征Fi和食材成分的特征Fc進行組合，拼接在一起；
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