一种基于深度神经网络的餐具轮廓学习和识别方法及系统

本发明涉及餐具识别技术领域，公开一种基于深度神经网络的餐具轮廓学习和识别方法及系统，该方法包括：一、餐具轮廓学习，基于目标检测算法识别图像中入库餐具的目标坐标位置信息，进行目标框外扩并分割入库餐具子图；使用轮廓分割算法对入库餐具子图进行轮廓分割，得到入库餐具的轮廓区域实际图像；利用餐具度量学习模型提取入库餐具的轮廓特征信息，并存入餐具特征总库；二、餐具轮廓识别，对待识别餐具的图像进行处理，得到待识别餐具的轮廓特征信息，并与餐具特征总库中的特征信息进行对比匹配，得到识别结果。本发明基于深度神经网络可将各类餐具的特征入库，以便于后续的餐具识别，从而实现对多种类型餐具轮廓进行自学习和快速识别。