跨模态注意力机制的食品营养成分含量预测方法及系统
实质审查的生效
摘要
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。
基本信息
专利标题 ：
跨模态注意力机制的食品营养成分含量预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114529790A
申请号 ：
CN202210027210.4
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-01-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
侯素娟邵文静李星卓刘文洁
申请人 ：
山东师范大学
申请人地址 ：
山东省济南市历下区文化东路88号
代理机构 ：
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 ：
闫圣娟
优先权 ：
CN202210027210.4
主分类号 ：
G06V10/80
IPC分类号 ：
G06V10/80 G06V10/774 G06V10/766 G06V10/82 G06V20/68 G06N3/04 G06N3/08 G16C20/20 G16C20/70 G06K9/62
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/80
申请日 : 20220111
申请日 : 20220111
2022-05-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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