[发明专利]一种食物识别方法、营养健康分析方法、系统及装置在审
申请号: | 201710786445.0 | 申请日: | 2017-09-04 |
公开(公告)号: | CN107731278A | 公开(公告)日: | 2018-02-23 |
发明(设计)人: | 邓立邦 | 申请(专利权)人: | 广东数相智能科技有限公司 |
主分类号: | G16H20/60 | 分类号: | G16H20/60;G06K9/46;G06K9/62 |
代理公司: | 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙)44288 | 代理人: | 李天星,彭成 |
地址: | 510601 广东省广州市越秀区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 食物 识别 方法 营养 健康 分析 系统 装置 | ||
技术领域
本发明涉及一种食物识别以及计算卡路里的运动健身系统,尤其涉及一种基于图像识别的食物识别方法、装置及营养健康分析系统、方法。
背景技术
目前,随着生活水平的提高,越来越多的人开始关注健康饮食和健康生活,例如如何有效的控制食品的热量摄入,使之与日常生活的运动量消耗达到平衡,或者通过健身让身体达到某一程度的健康标准,这些问题已经成为人们日常在健康、饮食、运动等越来越关注的话题。然而,目前大部分人对身体每日消耗所需要能量没有具体的概念,而大多数与运动健身相关的应用都是对摄入量做出一个具体抽象的热量数值介绍,并没有有效将这些食物的热量与具体食物份量进行形象的描述对应,以至于人们在日常饮食进行进餐时,只能依靠营养师、健身教练等专业的人员指导大致了解某些具体食物的热量和每日对应摄入量。而对于我国丰富的餐饮食品,各种份量及种类的食物人们常常无法准确、方便地计算其份量,并且无法将其摄入量与日常运动、生活消耗正确对应起来,使得摄入量与消耗量达到一个平衡,形成健康的饮食习惯。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明的目的之一在于提供一种食物识别方法,其能够解决现有技术人们只能依靠营养师、健身教练等专业的人员来指导将自身的摄入量与消耗量之间达到平衡的问题。
本发明的目的之二在于提供一种电子设备,其能够解决现有技术人们只能依靠营养师、健身教练等专业的人员来指导将自身的摄入量与消耗量之间达到平衡的问题。
本发明的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质,其能够解决现有技术人们只能依靠营养师、健身教练等专业的人员来指导将自身的摄入量与消耗量之间达到平衡的问题。
本发明的目的之四在于提供一种食物识别装置,其能够解决现有技术人们只能依靠营养师、健身教练等专业的人员来指导将自身的摄入量与消耗量之间达到平衡的问题。
本发明的目的之五在于提供一种营养健康分析方法,其能够解决现有技术人们只能依靠营养师、健身教练等专业的人员来指导将自身的摄入量与消耗量之间达到平衡的问题。
本发明的目的之六在于提供一种营养健康分析系统,其能够解决现有技术人们只能依靠营养师、健身教练等专业的人员来指导将自身的摄入量与消耗量之间达到平衡的问题。
本发明的目的之一采用如下技术方案实现:
一种食物识别方法,包括以下步骤:
获取步骤:获取用户摄入食物的食物图片并进行预处理;
食物识别步骤:对预处理后的食物图片进行特征提取并得到对应的特征向量,并根据所述特征向量与系统中的食物识别模型得到用户所摄入的各个食物的基本信息;
食物份量识别步骤:根据预处理后的食物图片得出食物图片中的参考物与食物图片中的食物容器之间的比例关系并得到食物在食物容器中的占比,并结合系统中的食物份量识别模型得出用户所摄入的各个食物的份量。
进一步地,所述食物识别模型的建立过程如下:首先分别获取每种食物的多张食物图片并进行预处理,然后对预处理后的每张食物图片进行特征提取进而得到对应的特征向量,最后通过对同一种食物的多张食物图片进行识别训练,建立每种食物所对应的标准特征向量库,即食物识别模型。
进一步地,所述食物份量识别模型的建立过程如下:首先分别获取含有指定参考物的多张食物份量图片并预处理,然后分别根据预处理后的食物份量图片识别得到每张食物份量图片中的参考物与食物容器中所包含的食物份量的比例关系,以及结合用户提交的对应食物容器中的食物份量数据,建立每种参考物所对应的食物份量识别模型。
本发明的目的之二采用如下技术方案实现:
一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如前所述的食物识别方法的步骤。
本发明的目的之三采用如下技术方案实现:
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述的食物识别方法的步骤。
本发明的目的之四采用如下技术方案实现:
一种食物识别装置,包括以下步骤:
获取模块,用于获取用户摄入食物的食物图片并进行预处理;
食物识别模块,用于对预处理后的食物图片进行特征提取并得到对应的特征向量,并根据所述特征向量与系统中的食物识别模型得到用户所摄入的各个食物的基本信息;
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