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龙图腾网获悉好特许(杭州)品牌管理有限公司;浙江新再灵科技股份有限公司申请的专利一种基于大模型的重量识别方法、设备及介质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：CN120869320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511354889.8，技术领域涉及：G01G17/00；该发明授权一种基于大模型的重量识别方法、设备及介质是由王智;解钦;杨秋媛;杨洋设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的重量识别方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大模型的重量识别方法、设备及介质，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：基于摄像设备对目标区域的拍摄图像获取菜品重量的最大预测值和最小预测值，当目标区域给出的测量重量不在最大预测值和最小预测值之间时，发出预警提示；否则，基于拍摄图像确定基座餐盘所在目标区域的若干个目标子区域，并获取每一目标子区域的菜品有效测量值，获取所有目标子区域的菜品有效测量值的和值，并将所有目标子区域的菜品有效测量值的和值减去中间值获取菜品净重作为目标重量，准确识别出菜品的重量。

本发明授权一种基于大模型的重量识别方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的重量识别方法，其特征在于，所述方法使用目标区域对菜品进行重量识别，基座餐盘上放置盛有菜品的计重盘和餐具，当用户将基座餐盘放置在目标区域时，所述方法包括如下步骤： 基于目标区域的拍摄图像获取菜品重量的最大预测值和最小预测值；最大预测值基于所有计重盘的最大测量值确定，最小预测值基于所有计重盘的最小测量值确定； 当目标区域给出的测量值不在最大预测值和最小预测值之间时，发出预警提示；否则，执行下一步骤； 基于拍摄图像确定基座餐盘所在目标区域的若干个目标子区域，并获取每一目标子区域的菜品有效测量值； 获取所有目标子区域的菜品有效测量值的和值，并将所有目标子区域的菜品有效测量值的和值减去中间值获取菜品净重作为目标重量；其中，中间值包括基座餐盘的测量值、计重盘的测量值、餐具的测量值； 其中，基于拍摄图像使用大模型确定计重盘的类型和计重盘的菜品名称，获取历史数据中计重盘的类型盛放计重盘的菜品名称时对应的历史重量，最大测量值等于历史重量的均值和第一系数的乘积值，最小测量值等于历史重量的均值和第二系数的乘积值，第一系数等于1加上指定值，第二系数等于1减去指定值，指定值等于1减去偏差值，偏差值等于历史重量的均值除以历史重量的最大值的商值； 其中，在获取目标重量后，还包括： 基于拍摄图像，确定可见油污边缘和可见油污面积； 获取基座餐盘下每一遮挡像素点存在油污的概率； 基于遮挡像素点存在油污的概率，生成基座餐盘下的油污分布面积； 基于拍摄图像中的可见油污面积和基座餐盘下的油污分布面积，确定油污重量并基于油污重量和目标重量获取菜品的最终重量； 其中，通过如下步骤确定遮挡像素点存在油污的概率： 基于拍摄图像进行主成分分析，获取油污的主方向向量作为油污的重力向量； 基于遮挡区域中遮挡像素点p和其最近的油污边缘点q，生成q指向p的指向向量rqp； 计算指向向量rqp和重力向量的夹角余弦； 获取p到q的距离，并基于夹角余弦对距离进行修正，获取修正距离；其中，若夹角余弦不小于0，修正距离等于自然常数e的-γ次方；若夹角余弦小于0，修正距离等于自然常数e的γ次方；γ等于k与夹角余弦差值的乘积值，夹角余弦差值等于1减去夹角余弦的差值，k为预设敏感系数； 基于修正距离获取像素点为油污的概率，其中，像素点为油污的概率等于自然常数e的-y次方，y等于预设衰减系数和修正距离的乘积值。

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