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龙图腾网恭喜山东师范大学申请的专利跨模态注意力机制的食品营养成分含量预测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：CN114529790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210027210.4，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权跨模态注意力机制的食品营养成分含量预测方法及系统是由侯素娟;邵文静;李星卓;刘文洁设计研发完成，并于2022-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨模态注意力机制的食品营养成分含量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种跨模态注意力机制的食品营养成分含量预测方法及系统，包括：对食品图像样本集标注营养成分及含量，以此对预测模型进行训练；对待测食品图像进行多模态特征提取，对每个模态的特征映射图进行注意力映射，得到权重映射图，将任意一个模态的特征映射图与其他模态的权重映射图进行外积，将外积结果与该模态的特征映射图进行相加，以此进行特征融合；根据融合后的特征图，采用预测模型得到待测食品图像中每种营养成分的含量。通过提取食品图像的多模态特征；同时采用注意力多模态特征融合的方式进行营养成分含量的预测，提升预测精度与速度。

本发明授权跨模态注意力机制的食品营养成分含量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.跨模态注意力机制的食品营养成分含量预测方法，其特征在于，包括：对食品图像样本集标注营养成分及含量，以此对预测模型进行训练；所述预测模型包括图像特征提取网络、注意力多模态特征融合网络和特征细化网络，采用ResNet-101网络提取食品图像的多模态特征，将提取的四个层级的RGB特征和深度特征通过AMFFNet网络进行融合，经过RefineNet进一步将融合特征进行细化，得到细节信息和语义信息丰富的特征图；对待测食品图像进行多模态特征提取，对每个模态的特征映射图进行注意力映射，得到权重映射图，将任意一个模态的特征映射图与其他模态的权重映射图进行外积，将外积结果与该模态的特征映射图进行相加，以此进行特征融合；将每个模态分支下的融合特征经过卷积层后进行相加，得到最终的融合特征图，将融合后的特征图经链式残差池进行上下文信息的捕获；根据融合后的特征图，采用预测模型得到待测食品图像中每种营养成分的含量。

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山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88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”。