2025-1-20-凹凸痛点分析

凹凸餐盘识别痛点分析

总结：只写了当前面临的挑战。

面临的痛点

复杂的餐盘形状

1. 餐盘的凹凸结构：凹槽区域、凸起边缘容易遮挡或变形食物轮廓，增加了目标分割的难度。
2. 餐盘边界的干扰：传统的图像分割算法容易将餐盘的边缘误判为目标区域，导致结果不准确。

凹凸餐盘样式

食物混合问题

1. 混合食物的难辨性：如拼盘菜，或者盛菜过多，食物之间界限模糊，影响识别效果。
2. 边界不清晰与菜品堆叠

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光线及环境因素

1. 光线反射问题：光线在餐盘表面反射可能导致摄像头捕捉到的图像曝光过度或产生光斑，干扰图像质量。
2. 拍摄角度的偏差：在不同角度拍摄的餐盘可能出现严重的透视畸变，影响识别模型的稳定性。
3. 光线差，边界不清晰

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特殊场景需求

1. 液体及半流质食品：如汤类、酱汁等在凹凸餐盘中容易流动，识别时区域划分困难。
2. 污渍及残渣干扰：餐盘表面的食物残渣或污渍容易与目标食物混淆。