基于单深度图深度学习视图合成的食物体积估计方法
公开
摘要

本发明公开了基于单深度图深度学习视图合成的食物体积估计方法,涉及饮食评估技术领域,其技术方案要点是:包括以下步骤:1)将每个对象项放置在原点,捕获不同视角的对象项深度图像;2)将捕获的深度图像渲染为训练数据集;3)基于深度神经网络的视图合成方法将看不见的视角和使用看不见的对象项来预测使用输入图像的结果;4)获得目标对象项的完整三维点云;5)对对象项深度图像进行预处理;6)采用ICP算法对预处理后的点云进一步优化;7)采用Alpha形状方法对对象项进行网格划分并形成三维网格,从而得到对象项的体积。基于深度传感技术和深度学习视图合成的集成方法,可以在任何方便的角度获取单个深度图像,从而实现精确的食物体积估计。

基本信息
专利标题 :
基于单深度图深度学习视图合成的食物体积估计方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114565659A
申请号 :
CN202210058901.0
公开(公告)日 :
2022-05-31
申请日 :
2022-01-19
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
赖建强王烨朱成博
申请人 :
北京精培医学研究院
申请人地址 :
北京市平谷区乐园西小区7号
代理机构 :
北京国坤专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
王峰刚
优先权 :
CN202210058901.0
主分类号 :
G06T7/62
IPC分类号 :
G06T7/62  G06T17/20  G06T19/20  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割;边缘检测
G06T7/60
图形属性的分析
G06T7/62
面积、周长、直径或体积
法律状态
2022-05-31 :
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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