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智能冰箱内食品识别技术研究
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作者 章其全 《黑龙江科学》 2019年第14期50-52,共3页
智能冰箱的问世及应用已有一段时间,但却迟迟未得到全面推广,使科技面临着在便利性和实用性上的尴尬。智能冰箱存在的主要问题是如何确保冰箱内食品自动识别的便利、简单和易操作。研究指出了目前食品识别技术存在的问题,提出了基于食... 智能冰箱的问世及应用已有一段时间,但却迟迟未得到全面推广,使科技面临着在便利性和实用性上的尴尬。智能冰箱存在的主要问题是如何确保冰箱内食品自动识别的便利、简单和易操作。研究指出了目前食品识别技术存在的问题,提出了基于食品夹的冰箱内食品识别新技术、系统功能及具体的设计方案。基于食品夹的食品识别技术成本不高、操作简便,显著提高了食品识别率,能有效解决智能冰箱面临的食品识别难问题,值得进一步研究完善及推广使用。 展开更多
关键词 智能冰箱 食品识别技术 研究
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图像识别技术在智能冰箱食品管理中的应用 被引量:4
2
作者 高冬花 王波 刘磊 《日用电器》 2016年第5期52-55,共4页
本文研究了在智能冰箱中利用图像识别技术进行食材识别的方法,包括系统架构组成,摄像头位置、个数的选择,硬件实现及软件实现。
关键词 图像识别 智能冰箱 食品识别
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融合三元卷积神经网络与关系网络的小样本食品图像识别 被引量:4
3
作者 吕永强 闵巍庆 +1 位作者 段华 蒋树强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第1期136-143,共8页
食品识别在食品健康和智能家居等领域获得了广泛关注。目前大部分的食品识别工作是基于大规模标记样本的深度神经网络,这些工作无法有效地识别只有少量样本的类别,因此小样本食品识别是一个亟待解决的问题。目前基于度量学习的小样本识... 食品识别在食品健康和智能家居等领域获得了广泛关注。目前大部分的食品识别工作是基于大规模标记样本的深度神经网络,这些工作无法有效地识别只有少量样本的类别,因此小样本食品识别是一个亟待解决的问题。目前基于度量学习的小样本识别方法着重于探究样本之间的相似度信息,忽略了类内与类间更加细粒度的区分。学习类内与类间区分信息的主流方法是基于线性度量函数的三元卷积神经网络,然而对于食品图像而言,线性度量函数的鉴别能力不足。为此,引入可学习的关系网络作为三元卷积神经网络的非线性度量函数,进一步提出了一种基于非线性度量的三元神经网络用于小样本食品识别方法。该方法使用三元神经网络学习图像的特征嵌入表示,然后采用鉴别能力更强的关系网络作为非线性度量函数,基于端到端的训练方式来学习类内与类间更加细粒度的区分信息。此外,提出了一种可以使模型训练更加稳定的三元组样本在线采样方案。通过在Food-101,VIREO Food-172和ChineseFoodNet食品数据集上的实验结果可知,相比基于孪生网络的小样本学习方法,所提方法的性能平均提高了3.0%,相比基于线性度量函数的三元神经网络的方法,所提方法的性能平均提升了1.0%。文中还探究了损失函数的阈值、三元组采样的参数和初始化方式对实验性能的影响。 展开更多
关键词 食品识别 小样本识别 非线性度量 三元神经网络
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基于卷积神经网络的食品图像识别 被引量:14
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作者 廖恩红 李会芳 +1 位作者 王华 庞雄文 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第4期113-119,共7页
针对传统食品图像识别方法提取特征能力差、准确率差、运行效率差和卷积神经网络识别相似食品图像难度大等问题,提出了一种新的食品图像识别模型China Food-CNN,以实现对食物的精准分类;在多分类损失函数Softmax With Loss的基础上,针... 针对传统食品图像识别方法提取特征能力差、准确率差、运行效率差和卷积神经网络识别相似食品图像难度大等问题,提出了一种新的食品图像识别模型China Food-CNN,以实现对食物的精准分类;在多分类损失函数Softmax With Loss的基础上,针对食品图像类间相似性大的问题,提出了最大类间距损失函数(MCSWithLoss),以增大相似类之间的距离,实现相似类的区分;针对随机选取样本时的训练集冗余问题,在网络模型训练时使用负样本选择算法.实验结果表明:China Food-CNN模型对食品图像的识别准确率达69.2%,分别比Alex Net、VGG16、Res Net模型提升了17.6%、16.8%和3.6%. 展开更多
关键词 食品图像识别 卷积神经网络 最大类间距损失函数
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食品图像识别方法综述 被引量:6
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作者 闵巍庆 刘林虎 +2 位作者 刘宇昕 罗梦江 蒋树强 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期542-566,共25页
食品与人类的行为、健康和文化等密切相关.社交网络、移动网络和物联网等泛在网络产生了食品大数据,这些大数据与人工智能,尤其是快速发展的深度学习催生了新的交叉研究领域食品计算.作为食品计算的核心任务之一,食品图像识别同时是计... 食品与人类的行为、健康和文化等密切相关.社交网络、移动网络和物联网等泛在网络产生了食品大数据,这些大数据与人工智能,尤其是快速发展的深度学习催生了新的交叉研究领域食品计算.作为食品计算的核心任务之一,食品图像识别同时是计算机视觉领域中细粒度视觉识别的重要分支,因而具有重要的理论研究意义,并在智慧健康、食品智能装备、智慧餐饮、智能零售及智能家居等方面有着广泛的应用前景.为此,本文对食品图像识别领域进行了全面综述.该文首先从识别对象、视觉特征表示及学习方法等不同维度对目前的食品图像识别进行分类并深入阐述和分析了当前的研究进展,指出深度学习模型是当前食品图像识别的主流方法,融入各种上下文信息和外部知识是改进食品图像识别的重要手段.其次从食品数据规模、食品类型及是否包含上下文和多模态信息等方面介绍了现有的食品图像识别数据集,并给出了不同识别方法在主流数据集上的性能对比和分析.接下来总结了食品图像识别在饮食质量评估、食品自动结算、智能厨具、食品图像的组织检索和推荐等多个方面的应用情况.最后本文从面向食品特点的食品图像识别方法、大规模食品图像识别基准数据集构建等方面对食品图像识别未来可能的研究方向进行了总结和展望. 展开更多
关键词 食品图像识别 深度学习 饮食管理 食品计算
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多尺度拼图重构网络的食品图像识别 被引量:3
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作者 刘宇昕 闵巍庆 +1 位作者 蒋树强 芮勇 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期4379-4395,共17页
近年来,食品图像识别由于在健康饮食管理、无人餐厅等领域的广泛应用而受到了越来越多的关注.不同于其他物体识别任务,食品图像属于细粒度图像,具有较高的类内差异性和类间相似性,而且食品图像没有固定的语义模式和空间布局,这些特点使... 近年来,食品图像识别由于在健康饮食管理、无人餐厅等领域的广泛应用而受到了越来越多的关注.不同于其他物体识别任务,食品图像属于细粒度图像,具有较高的类内差异性和类间相似性,而且食品图像没有固定的语义模式和空间布局,这些特点使得食品图像识别更具挑战性.为此,提出了一种用于食品图像识别的多尺度拼图重构网络(multi-scale jigsaw and reconstruction network,MJR-Net).MJR-Net由拼图重构模块、特征金字塔模块和通道注意力模块这3部分组成.拼图重构模块使用破坏重构学习方法将原始图像进行破坏和重构,以提取局部的判别性细节特征;特征金字塔模块可以融合不同尺寸的中层特征,以捕获多尺度的局部判别性特征;通道注意力模块对不同特征通道的重要程度进行建模,以增强判别性的视觉模式,减弱噪声干扰.此外,还使用A-softmax和Focal损失,分别从增大类间差异和修正分类样本的角度优化网络.MJR-Net在ETH Food-101,Vireo Food-172和ISIA Food-500这3个食品数据集上进行实验,分别取得了90.82%,91.37%和64.95%的识别准确率.实验结果表明,与其他食品图像识别方法相比,MJR-Net表现出较大的竞争力,并在Vireo Food-172和ISIA Food-500上取得了最优识别性能.全面的消融实验和可视化分析证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 食品图像识别 深度学习 拼图重构 特征金字塔 注意力机制
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综述智能冰箱的自动识别技术 被引量:1
7
作者 吕秀凤 钱存发 +1 位作者 焦其意 方波 《家电科技》 2016年第2期62-64,共3页
物联网技术是国家五大新兴战略产业之一,随着物联网技术的高速发展,我国智能家居企业发展迅猛,智能冰箱作为智能家电的代表,已成为各大企业竞相开发的突破性产品。本文对目前智能冰箱的发展现状进行了研究与分析,并进一步分析了智能冰... 物联网技术是国家五大新兴战略产业之一,随着物联网技术的高速发展,我国智能家居企业发展迅猛,智能冰箱作为智能家电的代表,已成为各大企业竞相开发的突破性产品。本文对目前智能冰箱的发展现状进行了研究与分析,并进一步分析了智能冰箱获取食品的方式,最后概括介绍了无线射频识别、图像识别、二维码扫描、语音识别等先进的自动识别技术在智能冰箱中的应用现状,包括这些技术的优劣、所采用的关键技术和当前面临的困难。 展开更多
关键词 智能冰箱 物品识别 食品识别 射频识别 图像识别 二维码扫描 语音识别
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基于改进YOLO算法的食品检测监督系统设计与实现
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作者 邵世智 宋楚平 《电脑编程技巧与维护》 2022年第11期20-23,共4页
校园重点场所如教学楼、机房和实验室等严禁带入违禁食品是众所周知的规则,因此,违禁物品的识别与分析处理是智慧校园治理亟待解决的问题。以违禁食品进教学楼的应用场景切入,基于领域应用场景优化YOLO检测模型设计实现了智能检测和分... 校园重点场所如教学楼、机房和实验室等严禁带入违禁食品是众所周知的规则,因此,违禁物品的识别与分析处理是智慧校园治理亟待解决的问题。以违禁食品进教学楼的应用场景切入,基于领域应用场景优化YOLO检测模型设计实现了智能检测和分析系统,以Python为编程语言,利用TensorFlow平台构建深度学习网络,实现对目标范围内人、食品进行图像抓取、智能识别图像内容、分析图像中人的身份、食品的类别并进行智能决策,根据决策结果进行自然语言合成播报提醒信息,并将识别和决策结果上传校园云信息存储中心,提升校园的智能化治理水平。 展开更多
关键词 违禁食品识别 深度学习 YOLO模型 自然语言合成
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基于改进深度学习算法的校园智能巡检小车设计与实现
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作者 邵世智 宋楚平 《电脑编程技巧与维护》 2023年第2期128-130,158,共4页
校园重点场所如教学楼、机房和实验室等严禁带入违禁物品是众所周知的规则,因此,违禁物品的识别与分析处理是智慧校园治理亟待解决的问题。以监督违禁食品进教学楼的应用场景切入,基于领域应用场景优化YOLO检测模型设计实现了智能检测... 校园重点场所如教学楼、机房和实验室等严禁带入违禁物品是众所周知的规则,因此,违禁物品的识别与分析处理是智慧校园治理亟待解决的问题。以监督违禁食品进教学楼的应用场景切入,基于领域应用场景优化YOLO检测模型设计实现了智能检测和可视化分析系统,部署到智能巡检小车设备上,根据小车实时巡检过程中拍摄的图片为输入,以Python为编程语言,利用TensorFlow平台构建深度学习网络,实现对小车巡检范围内的图像进行目标检测,分析图像中人物的身份、食品的类别并进行自然语言合成播报提醒信息,将识别和决策结果上传到大数据管理服务器平台进行数据分析和可视化展现,提升校园的智能化治理水平。 展开更多
关键词 违禁食品识别 深度学习 巡检小车 自然语言合成
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综述智能冰箱的发展现状 被引量:11
10
作者 吕秀凤 焦其意 +1 位作者 崔培培 高冬花 《家电科技》 2015年第11期24-25,共2页
本文对目前智能冰箱的发展现状进行了研究与分析,并进一步对智能冰箱的关键性问题进行了探讨,分析了智能冰箱发展遇到的瓶颈,如食品存储的方式、生鲜供货的配送、食品冷链的物流支持等。
关键词 智能冰箱 物品识别 食品识别
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基于RFID的智能冰箱系统 被引量:2
11
作者 吕秀凤 王波 +1 位作者 阚苗 高冬花 《家电科技》 2016年第1期68-69,共2页
随着大多数人的家庭已达到小康水平的条件,渴望着更为方便、省事、健康的家用电器。本文分别从硬件设计、功能实现和关键问题三个方面,介绍了基于RFID的智能冰箱系统,实现对冰箱内的食品记录。
关键词 智能冰箱 食品识别 射频识别
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RFID技术在智能冰箱上的应用及影响因素的分析 被引量:2
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作者 高冬花 徐达 郭爱生 《日用电器》 2016年第3期42-45,共4页
本文研究了利用RFID技术实现冰箱内食品识别的方法。通过实验得出在冰箱系统中影响食品识别率的因素及解决方法。
关键词 RFID 食品识别 食品管理 智能冰箱
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Electronic Identification of Livestock to Improve Turkey's Animal Production System
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作者 Sezen Ocak Sinan Ogun Zuhal Gunduz 《Journal of Agricultural Science and Technology(A)》 2013年第5期417-422,共6页
Major disease outbreaks, increasing demand for animal food products, intensification of animal production systems, increased consumer awareness about food quality and safety, as well as heightened consciousness about ... Major disease outbreaks, increasing demand for animal food products, intensification of animal production systems, increased consumer awareness about food quality and safety, as well as heightened consciousness about animal welfare issues has seen the need for more reliable animal identification in Turkey's animal production system. Animal identification and traceability systems have seen rapid development in the world's main livestock producing nations and have been recognised by the main food, health and livestock trading authorities. The benefit of this system affects all the participants in the food chain (farm to fork) by limiting the spread of animal disease, assuring food safety and quality, minimizing the potential trade loss and minimizing government control. Electronic identification (EID) is one of the main technologies adopted, whereby each individual animal is identified and traced through a unique identification number saved on an electronic transponder (eartag or bolus). The present animal identification and registration system in Turkey does not use an electronic identification tool and is administered manually which often causes unreliable and incorrect results. Concerns for animal and human health, as well as food safety assurance, have motivated efforts in Turkey to intensify animal identification system. This paper has provided the basis for how animals can be accurately traced and monitored from their birth until their slaughter, tracking every single parameter that could be of interest: animal health history, disease control, milk/meat/wool production and nutrition. This study summarizes information on EID available from around the world, discusses the advantages and challenges in its application in Turkey and provides recommendations as to the systems suitability to upgrade the present status of the Turkish National Livestock Identification System. 展开更多
关键词 EID radio-frequency identification (RFID) livestock identification food safety and traceability Turkish nationallivestock identification system.
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