Departamentul de Informatică, Universitatea Oceanului din China QingDao, China

baza

Departamentul de Informatică, Universitatea Oceanului din China QingDao, China

Institutul Național pentru Nutriție și Sănătate, CCDC (Centrul chinez pentru controlul și prevenirea bolilor)

Institutul Național pentru Nutriție și Sănătate, CCDC (Centrul chinez pentru controlul și prevenirea bolilor)

Departamentul de Informatică, Universitatea Oceanului din China QingDao, China

Departamentul de Informatică, Universitatea Oceanului din China QingDao, China

Departamentul de Informatică, Universitatea Oceanului din China QingDao, China

Departamentul de Informatică, Universitatea Oceanului din China QingDao, China

Institutul Național pentru Nutriție și Sănătate, CCDC (Centrul chinez pentru controlul și prevenirea bolilor)

Institutul Național pentru Nutriție și Sănătate, CCDC (Centrul chinez pentru controlul și prevenirea bolilor)

Institutul Național pentru Nutriție și Sănătate, CCDC (Centrul chinez pentru controlul și prevenirea bolilor)

Institutul Național pentru Nutriție și Sănătate, CCDC (Centrul chinez pentru controlul și prevenirea bolilor)

Departamentul de Informatică, Universitatea Oceanului din China QingDao, China

Departamentul de Informatică, Universitatea Oceanului din China QingDao, China

A fost adăugată o nouă alertă de citare!

Această alertă a fost adăugată cu succes și va fi trimisă la:

Veți fi notificat ori de câte ori a fost citată o înregistrare pe care ați ales-o.

Pentru a vă gestiona preferințele de alertă, faceți clic pe butonul de mai jos.

Alertă de citare nouă!

Salvați în Binder
ICIAI 2020: Lucrări ale celei de-a 4-a Conferințe internaționale pentru inovație în inteligența artificială din 2020

ABSTRACT

Estimarea exactă a volumului alimentelor este esențială în domeniul medical. Cu toate acestea, estimarea volumului alimentelor este o sarcină provocatoare datorită naturii diverse a alimentelor, a mai multor scări și a altor caracteristici. În această lucrare, explorăm relația dintre proprietățile și volumul obiectului (hrană și referință) din imagine. Prin combinarea algoritmului R-CNN mai rapid, Grabcut, filtrare mediană și CNN, propunem un cadru pentru estimarea volumului alimentelor pe baza referinței. Cadrul folosește o vedere frontală care conține referințe și alimente pentru a estima volumul de alimente și este aplicat seturilor de date de imagine pentru 5 tipuri de alimente. Rezultatele experimentale arată performanța eficientă a acestei metode pentru prezicerea volumului, iar eroarea absolută medie a fiecărui tip de alimente este mai mică de 4,5%, ceea ce arată că modelul este robust pentru estimarea volumului alimentelor neregulate.