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文档简介
本发明公开了一种图像驱动的餐厅健康评前十的热销菜菜名及图片以及餐厅的经纬度信林模型进行研究区域内全样本餐厅的健康度评2S2、搭建基于餐厅热销菜图片的餐厅健康度评价平台Sbi的评分样本为si；S3_1、通过基于VireoFood_172数据集的食物图像识别模型对样本r中的各个餐厅ri的S3_3、计算餐厅ri每张热销菜图片中不同物体的轮廓相关像素的数量与非白色像素总S3_4、计算每张热销菜图片灰度图像的二维快速傅里叶变换二维功率谱的径向平均S3_5、计算热销菜图片灰度图像中所有非白色像素的平均亮度与白色背景之间的差3S4_3、以S4_1得到的餐厅健康度评估特征作为自进行正则化处理和进一步的特征选择得到餐厅健康度4[0005]要在中国城市背景下推进饮食健康和营养改善，必须结合本土的饮食文化和习[0006]针对现有技术存在的上述问题，本发明提出了一种图像驱动的餐厅健康评估方5bi的评分样本为si；S2_4、计算si的调和平均值作为ri的健康度有热销菜图片的标准偏差的平均值作为餐厅r6M0进行正则化处理和进一步的特征选择得到餐厅健康度评估系和地址信息。通过地理编码将地理信息转换为经纬度信息并将所有餐厅R处理为菜图片搭建基于热销菜图片的餐厅健康度打分平台SP。召集志愿者通过平台SP对r中的餐中的每家餐厅ri能得到多次不同志愿者评分，ri评分集合si的调和平均值H(si)作为r中每7transform.resize函数将所有图像调整为256*256大小，并且使用img_as_float函数[0018]S3_2、调用基于Vireofood_172图像数据集训练的图像识别模型M1和Clarifai的的食材进行0_1编码得到餐厅的食材特征因对图像每个通道计算均值，餐厅每张热销菜图片的结果均值为该餐厅的颜色Xcol(Rmean,的健康度标签Sr和特征因子构建随机森林模型，并结合上海市陆域范围内餐厅R的特征因8[0028]S4_5、以80%为训练集，20%为测试集，通过调[0029]S4_6、根据特征选择之后得到的特征F1再
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