[发明专利]一种基于人脸识别自助打餐系统的饮食营养分析方法

说明书

本发明公开了一种基于人脸识别自助打餐系统的饮食营养分析方法，包括以下步骤：步骤一：菜品营养成分信息数据存储；步骤二：就餐用户个人数据信息设置保存；步骤三：就餐用户人脸注册、就餐时人脸识别与支付账户绑定；步骤四：按需自助取餐，精准计量；步骤五：无感支付：系统自动在人脸注册绑定的支付账户中按照称重的重量*菜品固定单价进行扣费；步骤六：营养分析。完善的打餐系统加上人脸识别技术无感支付，使得支付方式更干净、更有效率，避免了直接交易现金或者刷卡等方式。打餐系统的结算台按克自动称重、精准计量，服务器通过大数据计算推送营养分析，实时提醒人们摄入是否均衡合理，通过微信推送给人们饮食健康指导和建议。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体地讲，涉及一种基于人脸识别自助打餐系统的饮食营养分析方法。

背景技术

为积极推动“互联网+营养健康”服务和促进大数据应用，带动以营养健康为导向的信息技术产业发展，同时我国青少年健康数据不容乐观：80％学生早餐营养质量较差，青春期贫血的发病率达38％，全国肥胖儿童中脂肪肝发生率40％-50％。目前中国预防医学科学院调查显示目前中国近2.7亿在校生的蛋白摄入量仅为标准量的65％，钙、铁、锌严重不足，维生素摄入量仅为标准的15％，另外全国肥胖儿童中，II型糖尿病发病率在20年间增长了11-33倍。我国老年人健康数据也不容忽视：老年人骨质疏松已跃居常见病、多发病的第七位，全世界阿尔兹海默症患者达24000多万，中国约占世界病例总数的1/4，平均每年增加30万新发病例。

国民的饮食习惯存在如下问题：

①脂肪类饮食已超过标准30％；

②猪肉摄入量明显增加；

③奶类、水果类摄入不足；

④大豆类食物消费量比重较低。

居民身高体重情况-成年男性平均身高167.1cm，成年男性平均体重66.2kg，成年女性平均身高155.8cm，成年女性平均体重57.3kg，成年超重率30.1％，儿童超重率9.6％，成年肥胖率11.9％，儿童肥胖率6.4％。

当今社会人类膳食结构三大特点：

①“空热量食品”(精制糖、精炼脂肪油、牛肉等的消耗增多)；

②大量摄入肉类蛋白；

③卡路里摄入过量；

随着人们健康管理意识加强，面对这么多不健康饮食习惯和无法管控饮食的前提下，人们想知道自己营养是否均衡，目前没有合适的工具来计算，因为每种菜品所含有的食物种类过多不容易计算，无法获得准确的数据，摄入了多少营养成分是无从入手的。此为，现有技术的不足之处。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于人脸识别自助打餐系统的饮食营养分析方法，提出了一个基于AI大数据+健康管理+边缘计算的人脸识别打餐系统，完善的打餐系统加上人脸识别技术无感支付，使得支付方式更干净、更有效率，避免了直接交易现金或者刷卡等方式。打餐系统的结算台按克自动称重、精准计量，服务器通过大数据计算推送营养分析，实时提醒人们摄入是否均衡合理，通过微信推送给人们饮食健康指导和建议。

本发明采用如下技术方案实现发明目的：

一种基于人脸识别自助打餐系统的饮食营养分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：菜品营养成分信息数据存储，步骤二：就餐用户个人数据信息设置保存，步骤三：就餐用户人脸注册、就餐时人脸识别与支付账户绑定，步骤四：按需自助取餐，精准计量，步骤五：无感支付：系统自动在人脸注册绑定的支付账户中按照称重的重量*菜品固定单价进行扣费，步骤六：营养分析。

作为本技术方案的进一步限定，所述步骤一具体步骤如下：