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龙图腾网恭喜陕西思极科技有限公司申请的专利一种基于参数偏移的菜品识别优化方法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：CN119323717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411878504.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于参数偏移的菜品识别优化方法是由白开峰;王若晨;朱旭东设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参数偏移的菜品识别优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于参数偏移的菜品识别优化方法，涉及信息识别技术领域，该方法包括：收集不同菜品的图像数据集并进行预处理操作；构建一个CNN模型并引入对抗训练方法优化，得到菜品识别模型；对图像数据集识别分析并获取识别结果进行判断分入两个新的数据集；构建两个轻量化小模型A和B，利用新数据集进行训练；提取小模型A和B的参数值，计算参数偏移量；根据参数偏移量，调整并更新菜品识别模型的参数；对所述菜品识别模型进行周期性训练，得到并保存训练优化后的模型用于后续的菜品识别流程。本发明能够有效提高菜品识别模型的准确性和鲁棒性，特别是在识别存在偏差的样本时表现出更优的效果。

本发明授权一种基于参数偏移的菜品识别优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数偏移的菜品识别优化方法，其特征在于，包括：S100：收集不同菜品的图像数据集并进行预处理操作；S200：构建一个CNN模型，引入对抗训练方法优化所述CNN模型，得到菜品识别模型；S300：利用所述菜品识别模型对所述图像数据集进行识别分析，获取识别结果，对所述识别结果进行正确性判断，将所述图像数据集存入两个新的数据集；S400：基于所述菜品识别模型的架构，分别构建轻量化小模型A和B，并利用所述两个新的数据集进行训练；S500：分别提取所述轻量化小模型A和B的参数值并计算参数偏移量；S600：根据所述参数偏移量，调整并更新所述菜品识别模型的参数；S700：对所述菜品识别模型进行周期性训练，得到并保存训练优化后的模型用于后续的菜品识别流程；所述预处理操作，包括：数据清洗、数据增强、去噪、高斯滤波算法、归一化处理；所述正确性判断，是指对图像数据集识别结果进行判断，若所述图像数据集识别结果正确，则将识别正确的图像数据集存入正确数据集，若所述图像数据集识别结果有偏差，将识别有偏差的图像数据集存入偏差数据集；所述两个新的数据集，分别为正确数据集和偏差数据集；所述轻量化小模型A和B的模型结构与所述菜品识别模型相同，所述轻量化小模型A和B的参数量级小于所述菜品识别模型；所述S400，包括：S410：基于所述菜品识别模型的架构，减少卷积层和全连接层的数量，构建轻量化的小模型A和小模型B；S420：先使用所述正确数据集对所述小模型A进行训练；S430：所述小模型A训练完成后，再使用所述偏差数据集对所述小模型B进行训练。

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