[发明专利]一种用户饮食监测方法及系统

说明书

本发明涉及一种用户饮食监测方法及系统，其中方法包括获取菜品图像信息，训练生成菜品分量识别模型；采集多个用户用餐后的餐盘图像信息；将所述餐盘图像信息代入所述菜品分量识别模型，获得各种菜品的分量属性信息；监测所述各种菜品的分量信息得到多个用户对各种菜品的喜好程度，通过采集多个用户用餐后的餐盘图像信息，并分析获得各种菜品的分量属性信息，以得到剩菜数据等，进而确定用户对各种菜品的喜好程度，并同时对数据进行整合和计算等，减轻学校食堂等管理处的工作量，以人工标定数据，获取准确的数据参数，提升了数据统计和获取的准确率。

技术领域

本发明涉及饮食监测技术领域，尤其涉及一种用户饮食监测方法及系统。

背景技术

目前在中小学，很多学生都在学校用餐，并多数由学校统一配餐。虽然学校根据营养餐的配餐要求提供营养午餐，但在现实中由于各种原因，学校营养午餐的剩饭剩菜情况非常普遍。这种情况的存在一方面造成了同学们的营养摄入不均衡，对同学们的生长发育及健康带来不利影响，另一方面剩菜剩饭问题也造成了食物及资源的很大浪费。

传统的中小学及大学食堂，可供选择的菜色品种稀少，质量和口感参差不齐。为保证菜品质量以及开发受欢迎的新菜色，需要一套有效的菜品衡量指标。使用销售量、好评率、回头率等指标综合评选最受欢迎的菜肴受到餐厅经营者的青睐。然而，食堂采用统一配餐，每个人的菜式都是一样的。另外，厨余垃圾中，剩菜品类是重要的指标。传统方式通常由人工统计并据此统计最受欢迎的菜肴。然而，一般泔水回收处环境较差，气味难闻，人工统计费时费力，差错率较高，不利于对菜品进行实时监测和长期监测。因此，亟需一种用户饮食监测方法及系统。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种用户饮食监测方法及系统，以提升饮食监测效率。

依本发明的一个方面，本发明提供一种用户饮食监测方法，包括：

获取菜品图像信息，训练生成菜品分量识别模型；

采集多个用户用餐后的餐盘图像信息；

将所述餐盘图像信息代入所述菜品分量识别模型，获得各种菜品的分量属性信息；

监测所述各种菜品的分量信息得到多个用户对各种菜品的喜好程度。

根据本发明的一个实施例，所述获取菜品图像信息，训练生成菜品分量识别模型，包括：

提供菜品分量配置界面，所述菜品分量配置界面的每个菜品具有可配置的分量属性；

通过所述菜品分量配置界面接收用户对所述分量属性的配置，建立菜品图像和分量属性之间的对应关系。

根据本发明的一个实施例，所述将所述餐盘图像信息代入所述菜品分量识别模型，获得各种菜品的分量属性信息，包括：

判断所述餐盘图像信息是否有未识别的菜品图像，若是，则对未识别的菜品图像进行统计。

根据本发明的一个实施例，所述监测所述各种菜品的分量信息得到多个用户对各种菜品的喜好程度，包括：

计算各种菜品分量的平均值；

根据所述各种菜品分量的平均值，获得多个用户对各种菜品的喜好程度。

根据本发明一个实施例，还包括：

根据多个用户对各种菜品的喜好程度，对用户进行个性化的菜品推荐。

本发明的另一方面，本发明还提供了一种用户饮食监测系统，包括：

分量识别模型模块，用于获取菜品图像信息，训练生成菜品分量识别模型；

餐盘图像信息模块，用于采集多个用户用餐后的餐盘图像信息；