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龙图腾网获悉宁波惠康工业科技股份有限公司申请的专利基于卷积神经网络的智能冰箱果蔬图像识别系统及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：CN118506357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410929398.0，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权基于卷积神经网络的智能冰箱果蔬图像识别系统及方法是由陈越鹏;毛斌君;程忠祥;王伟设计研发完成，并于2024-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的智能冰箱果蔬图像识别系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于卷积神经网络的智能冰箱果蔬图像识别系统及方法，其通过利用图像处理技术和基于深度学习算法的人工智能技术，从果蔬图像中提取与学习图像的多维度语义特征，并将这种多维度语义特征信息进行交互与融合，以形成完整的关于果蔬类别的综合表述特征，从而实现智能化地识别果蔬类别。这样，通过果蔬识别功能，智能冰箱可以帮助用户快速识别冰箱中存放的果蔬种类，方便用户了解食材库存情况，并帮助用户合理安排食材的使用顺序，减少食材浪费，从而提升食材管理的智能化水平，帮助用户更好地利用食材、减少食材浪费，同时也促进了食品安全意识和健康饮食的实践。

本发明授权基于卷积神经网络的智能冰箱果蔬图像识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的智能冰箱果蔬图像识别方法，其特征在于，包括： 获取待分析果蔬图像； 计算所述待分析果蔬图像的梯度方向直方图； 计算所述待分析果蔬图像的颜色梯度直方图； 对所述待分析果蔬图像、所述待分析果蔬图像的梯度方向直方图和所述待分析果蔬图像的颜色梯度直方图进行图像语义特征提取以得到校正后果蔬图像语义特征图、果蔬梯度语义特征图和果蔬颜色语义特征图，包括：利用深度学习网络模型对所述分析果蔬图像、所述待分析果蔬图像的梯度方向直方图和所述待分析果蔬图像的颜色梯度直方图进行特征提取以得到果蔬图像语义特征图、所述果蔬梯度语义特征图和所述果蔬颜色语义特征图；使用非线性响应补偿器对所述果蔬图像语义特征图进行处理以得到所述校正后果蔬图像语义特征图； 基于所述校正后果蔬图像语义特征图、所述果蔬梯度语义特征图和所述果蔬颜色语义特征图之间的特征交互信息来确定果蔬识别结果，包括：将所述校正后果蔬图像语义特征图、所述果蔬梯度语义特征图和所述果蔬颜色语义特征图通过多通道特征交融网络以得到果蔬多通道图像语义融合特征图；将所述果蔬多通道图像语义融合特征图通过基于分类函数的果蔬识别判决器以得到果蔬识别结果，所述果蔬识别结果用于表示所述待分析果蔬图像的果蔬类别标签。

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