基于图像识别的菜品特征分析

• 作者: 黄丽霞
• 来源期刊: IT经理世界
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别 边缘检测 菜品分割
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 其他信息化
• 页码范围: 200-201,212
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

针对菜品种类繁多、食堂菜品人工称重结算效率低下的问题,本文提出基于图像识别的菜品分析.菜品分析是近年来计算机视觉领域研究热点之一,高校智慧后勤发展对图像识别技术应用较为广泛,本文主要以高校智慧食堂为典型应用场景,研究菜品特征图像的识别问题.菜品识别分别从单菜品和多菜品两个角度进行分析,单菜品识别基于图像识别技术对菜品的种类进行识别;多菜品识别基于自适应阈值分割算法对同一区域中不同种类菜品进行识别.通过实验表明单菜品识别准确率达到96％,多菜品识别准确率可高达99％.