[发明专利]食物信息的识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种食物信息的识别方法、装置、设备及存储介质，识别方法包括：接收来自终端的食物图像；采用食物图像分类模型对食物图像进行识别以得到所述食物信息；将食物信息发送至终端。本申请通过采用食物图像分类模型对食物图像进行识别以得到食物信息，能够方便用户快速且准确的获取食物的卡路里信息。

技术领域

本申请涉及智能食物图像识别技术领域，特别是涉及一种食物信息的识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着经济的发展和人们生活质量的提升，越来越多国人开始重视健康和养生，对食物成分及其热量的关注度也逐渐提升。目前可购买的带包装食品的包装袋上一般标有食物的单位重量的热量值。然而，对于一日三餐，烹制成品的餐桌上的中国菜或者烹制好的饮品，却无法直观的衡量其热量，这对养生健康人群造成一定的困扰。因此一种直观衡量餐桌上的菜品和饮品的技术尤为重要。

现有技术中，食物卡路里获取手段并不是很方便，目前常见的方式有几种：1、咨询专业的营养分析师，询问成品菜的卡路里估值；2、自己通过书籍或网络查询成品菜的卡路里估值；3、通过某一些手机软件进行菜品拍照上传来获取食物种类和其卡路里估值。

其中，咨询专业人士的方式耗费大量的人力和时间，对很多人来说成本过高，且卡路里的估值会存在较大偏差；通过书籍或网络方式查询成本菜的卡路里值，对于餐桌上菜不是很方便，尤其是对于新的菜品，方便度差，影响养生群众的便捷度；通过手机软件进行拍照上传获取菜品的卡路里值是非常方便的一种方式，但这种方法需要依赖图像识别技术，且需要大量的成品数据作为训练样本来训练分类器以达到理想的性能。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种食物信息的识别方法、装置、设备及存储介质，能够解决现有技术中食物卡路里信息获取等问题。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种食物信息的识别方法，所述识别方法包括：接收来自终端的食物图像；采用食物图像分类模型对所述食物图像进行识别以得到所述食物信息；将所述食物信息发送至所述终端。

其中，所述接收来自终端的食物图像，进一步包括：获取食物图像的分类数据集，所述分类数据集包括训练集、验证集以及测试集；搭建所述食物图像的初始分类模型；根据所述分类数据集对所述初始分类模型进行训练以得到所述食物图像分类模型。

其中，所述获取食物图像的分类数据集，所述分类数据集包括训练集、验证集以及测试集，进一步包括：制定预设数量的食物类别；分别收集预设数量张所述食物类别的图像；分别获取所述预设数量张所述食物类别的图像的标签信息；对所述图像的标签信息进行数据清洗以得到所述食物图像的分类数据集；将所述食物图像的分类数据集进行分类以形成所述训练集、所述验证集以及所述测试集。

其中，所述根据所述分类数据集对所述初始分类模型进行训练以得到所述食物图像分类模型，进一步包括：对所述训练集中的食物图像进行预处理；采用预处理后的所述食物图像对所述初始分类模型进行参数训练；采用所述验证集及所述测试集中的食物图像分别对进行参数训练后的所述初始分类模型进行超参数调整和模型验证；对进行超参数调整和模型验证后的所述初始分类模型进行优化以得到所述食物图像分类模型。

其中，所述对所述训练集中的食物图像进行预处理至少包括中心裁剪、随机裁剪、随机长宽比裁剪、上下左右中心裁剪、翻转和旋转以及图像大小变换中的一种或组合。

其中，所述食物图像的初始分类模型采用深度卷积神经网络模型。

其中，所述食物信息至少包括食物的名称、卡路里信息、脂肪含量、蛋白质含量以及碳水化合物含量的一种或者组合。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种食物信息的识别装置，所述识别装置包括：接收模块，用于接收来自终端的食物图像；识别模块，用于采用食物图像分类模型对所述食物图像进行识别以得到所述食物信息；发送模块，用于将所述食物信息发送至所述终端。