FR3112011B1 - Système et procédé de caractérisation de la nature et de la quantité d’aliments contenus dans un ou plusieurs récipients - Google Patents

Système et procédé de caractérisation de la nature et de la quantité d’aliments contenus dans un ou plusieurs récipients Download PDF

Info

Publication number
FR3112011B1
FR3112011B1 FR2006632A FR2006632A FR3112011B1 FR 3112011 B1 FR3112011 B1 FR 3112011B1 FR 2006632 A FR2006632 A FR 2006632A FR 2006632 A FR2006632 A FR 2006632A FR 3112011 B1 FR3112011 B1 FR 3112011B1
Authority
FR
France
Prior art keywords
foods
segmented
image
nature
digital
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
FR2006632A
Other languages
English (en)
Other versions
FR3112011A1 (fr
Inventor
Giraud D'agay Martin De
Vincent Garcia
Rémi Agier
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kikleo
Original Assignee
Kikleo
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kikleo filed Critical Kikleo
Priority to FR2006632A priority Critical patent/FR3112011B1/fr
Publication of FR3112011A1 publication Critical patent/FR3112011A1/fr
Application granted granted Critical
Publication of FR3112011B1 publication Critical patent/FR3112011B1/fr
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/52Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

L’invention concerne un procédé de caractérisation de la nature et de la quantité d’aliments contenus dans un ou plusieurs récipients consistant à acquérir au moins une image numérique du ou desdits récipients et à appliquer un traitement informatique de reconnaissance automatique à ladite image numérique pour déterminer pour chacun desdits aliments la nature et la quantité présente. L’acquisition d’image numérique comprend l’acquisition d’une paire d’images comprenant une image numérique en lumière visible et une image tridimensionnelle. Elle comprend en outre une étape de segmentation des parties de la paire d’image en fonction des aliments segmentés. Ledit traitement informatique comprend : un premier moyen d’identification de l’appartenance de chacun desdits aliments segmentés à une classe d’aliments par une méthode d’apprentissage supervisé ; un second moyen de détermination du volume de chacun desdits aliments présent par une méthode de reconstitution des caractéristiques géométriques de chaque récipient et de calcul du volume de chacun desdits aliments segmentés à partir de ladite paire d’images numériques de chacun desdits aliments segmentés et desdites caractéristiques géométriques reconstituées du récipient contenant l’aliment segmenté.
FR2006632A 2020-06-24 2020-06-24 Système et procédé de caractérisation de la nature et de la quantité d’aliments contenus dans un ou plusieurs récipients Active FR3112011B1 (fr)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR2006632A FR3112011B1 (fr) 2020-06-24 2020-06-24 Système et procédé de caractérisation de la nature et de la quantité d’aliments contenus dans un ou plusieurs récipients

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR2006632 2020-06-24
FR2006632A FR3112011B1 (fr) 2020-06-24 2020-06-24 Système et procédé de caractérisation de la nature et de la quantité d’aliments contenus dans un ou plusieurs récipients

Publications (2)

Publication Number Publication Date
FR3112011A1 FR3112011A1 (fr) 2021-12-31
FR3112011B1 true FR3112011B1 (fr) 2022-09-02

Family

ID=74045466

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR2006632A Active FR3112011B1 (fr) 2020-06-24 2020-06-24 Système et procédé de caractérisation de la nature et de la quantité d’aliments contenus dans un ou plusieurs récipients

Country Status (1)

Country Link
FR (1) FR3112011B1 (fr)

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8363913B2 (en) 2008-09-05 2013-01-29 Purdue Research Foundation Dietary assessment system and method
WO2012115297A1 (fr) 2011-02-25 2012-08-30 Lg Electronics Inc. Analyse d'aliments capturés dans images numériques
US20160034764A1 (en) 2014-08-01 2016-02-04 Robert A. Connor Wearable Imaging Member and Spectroscopic Optical Sensor for Food Identification and Nutrition Modification
CN107873101B (zh) * 2014-11-21 2022-01-11 克里斯多夫·M·马蒂 用于对象辨识和评估的成像系统
US9349297B1 (en) 2015-09-09 2016-05-24 Fitly Inc. System and method for nutrition analysis using food image recognition

Also Published As

Publication number Publication date
FR3112011A1 (fr) 2021-12-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11600087B2 (en) Convolutional neural networks for locating objects of interest in images of biological samples
CN108416344B (zh) 眼底彩照视盘与黄斑定位识别方法
Nam et al. Pest detection on traps using deep convolutional neural networks
Morales et al. Automatic detection of optic disc based on PCA and mathematical morphology
Vink et al. Efficient nucleus detector in histopathology images
EP2695108A1 (fr) Procédé d'extraction automatisée d'un planogramme à partir d'images de linéaire
EP3234913B1 (fr) Procede de detection de defaut sur une surface de pneumatique
KR20200110878A (ko) 충치 조기진단을 위한 딥러닝 기반 진단 방법 및 시스템
CN108171570B (zh) 一种数据筛选方法、装置及终端
Xiong et al. Shape similarity measure using turn angle cross-correlation for oyster quality evaluation
CN114399480A (zh) 蔬菜叶片病害严重程度检测方法及装置
CN110070523A (zh) 一种用于瓶底的异物检测方法
WO2013104862A1 (fr) Procédé de classification supervisée de cellules comprises dans des images de microscopie
FR3112011B1 (fr) Système et procédé de caractérisation de la nature et de la quantité d’aliments contenus dans un ou plusieurs récipients
Zaidan et al. A four-phases methodology to propose anti-pornography system based on neural and Bayesian methods of artificial intelligence
EP1646967B1 (fr) Procede de mesure de proximite de deux contours et systeme d'identification automatique de cibles
Matusevičius et al. Embryo cell detection using regions with convolutional neural networks
CN113822869B (zh) 一种基于机器视觉的透明软性包装袋静态检测方法及系统
Jaiswal et al. Saliency based automatic image cropping using support vector machine classifier
EP3839816A1 (fr) Dispositif électronique d'identification et de suivi d'au moins une cible, système électronique, procédé et programme d'ordinateur associés
Bratoszewski et al. Face profile view retrieval using time of flight camera image analysis
CN112949585A (zh) 一种眼底图像血管的识别方法、装置、电子设备及存储介质
Wang et al. Vision-Based Defect Classification and Weight Estimation of Rice Kernels
CN111667496B (zh) 粘连鱼体图像分割方法及装置
Reshma et al. Detection of Heart Abnormalities and High-Level Cholesterol Through Iris

Legal Events

Date Code Title Description
PLFP Fee payment

Year of fee payment: 2

PLSC Publication of the preliminary search report

Effective date: 20211231

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 3

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 4