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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于深度学习的智能食物识别与营养分析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：CN120279548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510748959.1，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权基于深度学习的智能食物识别与营养分析方法是由马佳旗;陆成刚;陈乃波设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智能食物识别与营养分析方法在说明书摘要公布了：基于深度学习的智能食物识别与营养分析方法，属于图像分析技术领域。其包括以下步骤：1、采集输入数据，对数据进行预处理；2、确定场景中目标的位置和掩码区域，生成密集深度图；3、构建食物三维点云，对三维点云进行去噪，并去除异常点；4、获得三维特征，并对图像提取二维特征并进行权重融合；5、将得到的特征进行拼接，并强化融合后的特征信息；6、回归预测食物重量和热量；7、对模型预测进行优化并验证预测效果。本发明采用2D+3D模态方式的特征融合，对原始图像进行数据增强，提取2D特征，同时生成3D点云，并进行多模态的特征融合对食物热量和重量进行预测，能够帮助消费者准确估算食物的热量、重量等指标，制定科学的饮食方法和建议。

本发明授权基于深度学习的智能食物识别与营养分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能食物识别与营养分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集场景图像作为原始的输入数据，对采集的图像数据进行预处理； S2、确定场景中目标的位置和掩码区域，生成场景的密集深度图；所述S2的具体过程如下： S2.1、将预处理后的图像输入MaskR-CNN模型，识别图像中的食物类别并确定目标的具体位置和精确码区域； S2.2、采用MiDaS深度估计模型，通过深度卷积神经网络预测图像每个像素的相对深度值，生成场景的密集深度图； S3、构建食物三维点云，对三维点云进行去噪，并去除异常点； S4、获得表示食物空间结构的三维特征，并使用不同CNN模型对图像提取二维特征并进行权重融合，得到融合二维特征； S5、将得到的三维特征和二维融合特征进行拼接，并采用自注意力机制强化融合后的特征信息； S6、基于融合后的特征信息，回归预测食物重量和热量； S7、对模型预测进行优化并验证预测效果。

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浙江工业大学，其通讯地址为：310006 浙江省杭州市拱墅区朝晖六区潮王路18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”。

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