[发明专利]基于数字化菜品的搜索方法、系统及介质

权利要求书

1.基于数字化菜品的搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：

预设菜品特征识别模板；

按照所述菜品特征识别模板采集菜品的基本信息，将采集到的菜品存储至数据库；

当接收到用户发起的搜索指令时，接收用户按照所述菜品特征识别模板录入的搜索信息；

采用深度学习方法将该搜索信息与存储的菜品进行比对，得到每道菜品与搜索信息的菜品相似度；

将数据库中的菜品按照菜品相似度从高到低的顺序进行排列显示。

2.根据权利要求1所述基于数字化菜品的搜索方法，其特征在于，所述菜品特征识别模板包括：

原料配方表：包括食材原料、产地和用量；

成品图片；

制作工艺信息：包含工艺流程元数据、工艺制作视频和工艺制作说明；其中工艺流程元数据用来描述一道菜品的完整制作步骤；工艺制作视频包含该菜品的完整制作流程，并且辅助于语音和字幕内容；工艺制作说明包含文本和图片，用于以图文形式描述菜品的完整制作工艺流程。

3.根据权利要求2所述基于数字化菜品的搜索方法，其特征在于，所述采用深度学习方法将该搜索信息与存储的菜品进行比对，得到每道菜品与搜索信息的菜品相似度具体包括：

构建分析模型，将样本数据导入分析模型中，用深度学习方法对该分析模型进行训练；

将该搜索信息与存储的菜品导入训练后的分析模型，得到该菜品与搜索信息的配方相似度、制作工艺相似度和成品相似度；

按照下式计算该菜品的菜品相似度：

菜品相似度＝配方相似度×配方权重+制作工艺相似度×工艺权重

+成品相似度×成品权重；

其中配方权重+工艺权重+成品权重＝1。

4.根据权利要求1所述基于数字化菜品的搜索方法，其特征在于，所述将数据库中的菜品按照菜品相似度从高到低的顺序进行排列显示具体包括：

按照菜品相似度从高到低的顺序排列显示数据库中一道或多道菜品。

5.根据权利要求3所述基于数字化菜品的搜索方法，其特征在于，该方法在所述得到每道菜品与搜索信息的菜品相似度之后，所述将数据库中的菜品按照菜品相似度从高到低的顺序进行排列显示之前，还包括：

对得到的菜品相似度进行校对，获得原始菜品。

6.根据权利要求5所述基于数字化菜品的搜索方法，其特征在于，所述校对包括：

根据预设的校对规则对菜品相似度进行校对，获得原始菜品；

或者是，通过人工对菜品相似度进行校对，获得原始菜品。

7.根据权利要求6所述基于数字化菜品的搜索方法，其特征在于，所述校对规则包括：

当菜品相似度最高的菜品中菜品相似度超过95％，并且超过菜品相似度次之的菜品中菜品相似度15个百分比以上时，认为菜品相似度最高的菜品为原始菜品；

当菜品相似度最高的菜品中菜品相似度超过80％，并且超过菜品相似度次之的菜品中菜品相似度30个百分比以上时，认为菜品相似度最高的菜品为原始菜品；

当存在多道菜品的菜品相似度超过50％，并且最高的菜品相似度和次之的菜品相似度差异在30％之内时，按如下方法进行判定：

计算加权相似度：加权相似度＝配方相似度×配方权重+制作工艺相似度×工艺权重；

如果加权相似度大于65％，，认为菜品相似度最高的菜品为原始菜品；

如果存在最高的多个加权相似度的差异小于预设的矫正误差时，定义配方相似度最高的菜品为原始菜品。

8.根据权利要求7所述基于数字化菜品的搜索方法，其特征在于，所述通过人工对菜品相似度进行校对具体包括：

当菜品相似度最高的菜品中菜品相似度未超过50％时，选取菜品相似度最高的多道菜品进行人工校对；

如果人工校对结果为该菜品不匹配搜索信息时，则搜索信息导入并训练分析模型；如果人工校对结果为该菜品匹配搜索信息时，则在该菜品上增加新的校验特征。