浙江师范大学熊继平获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利一种少样本菜品分类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：CN115311537B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202210127711.X，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种少样本菜品分类方法是由熊继平;李金红;陈泽辉;陈经纬;陈汉权设计研发完成，并于2022-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种少样本菜品分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种少样本菜品分类方法，该方法基于改进的VisionTransformer模型，即Food‑VIT模型对少样本菜品分类。该方法包括：将待分类的菜品图像输入网络，然后由分类网络Food‑VIT给出分类结果，该方法使用了基于Transformer来进行菜品图像分类，只需要少量的数据集进行训练即可，降低了菜品的采集和标记成本，减少人力成本，缩短训练周期。
本发明授权一种少样本菜品分类方法在权利要求书中公布了：1.一种少样本菜品分类方法，利用Food-VIT模型来实现食物的识别，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取菜品图片，进行标记用于建立菜品样本库，将样本库按类别重建为分类样本库； S2、将重建好的分类样本库用于训练得到Food-VIT模型，得到训练好的分类网络； Food-VIT模型识别菜品图像包括以下步骤： P1、输入菜品图像，并对菜品图像进行3种图像转换；3种图像转换，包括“全局+局部”图像，“局部”图像，“缺失的全局”图像； P2、进入PatchEmbendding层，将4种菜品图片由二维图像转换成一维； P3、经过TransformerEncoder层，对图像信息进行编码，进行特征融合，识别图像特征； P4、经过MLPHead层,根据类别特征得到最终的类别； S3、将待分类菜品图像通过分类网络Food-VIT，得到识别结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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