一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统

本发明涉及食物营养素分析计算系统，具体为一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统。

背景技术：

1、食物营养素是指人体需要摄入的具有特定功能的化学物质，它们可以被身体利用来维持正常的生理和代谢功能，食物营养素通常被分为以下几类：碳水化合物：是身体能量的主要来源，包括单糖、双糖和多糖等；脂肪：是身体能量的次要来源，能够提供更高的能量密度，还具有保护和维护身体器官的作用；蛋白质：是构成身体组织的重要成分，包括肌肉、骨骼、皮肤和内脏等；维生素：是身体正常运作所必需的有机化合物，包括脂溶性维生素(a、d、e和k)和水溶性维生素(b族和c)；矿物质：是身体正常运作所必需的无机化合物，包括钙、铁、锌、镁等；水：是身体运作所必需的物质，占据了身体重量的大部分，能够维持身体的水平衡和各种生理功能，维持身体正常的生理和代谢功能：食物营养素是身体的“燃料”，能够提供身体所需的能量和营养物质，维持身体正常的生理和代谢功能，包括呼吸、心跳、消化、运动等，促进身体生长和发育：食物营养素是身体生长和发育的重要组成部分，特别是对于儿童和青少年的生长发育至关重要；预防和治疗疾病：一些食物营养素具有预防和治疗疾病的作用，例如维生素c能够预防坏血病，维生素d能够预防骨质疏松症等；保护身体免疫系统：食物营养素能够保护身体免疫系统，提高身体抵抗力，预防和减轻各种疾病的发生；促进心脑血管健康：一些食物营养素，例如膳食纤维、不饱和脂肪酸等，能够促进心脑血管健康，降低患心脏病、中风等疾病的风险，食物营养素摄入过高过低均不利用人体的健康，尤其对于需要严格把控食物营养素的运动员和存在病症的群体。

2、然而，现有的食物营养素进行计算把控的方式存在以下的问题：现有的对于人体摄入食物营养素的把控方式较为简单，主要对食物进行定向选择以及定量提供，虽然可以达到对食物营养素一定程度上的把控处理，但是对于食物营养素把控的精确度远远不足，缺乏对食物营养素进行精确计算分析的手段。为此，需要设计相应的技术方案解决存在的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统，解决了现有的对于人体摄入食物营养素的把控方式较为简单，主要对食物进行定向选择以及定量提供，虽然可以达到对食物营养素一定程度上的把控处理，但是对于食物营养素把控的精确度远远不足，缺乏对食物营养素进行精确计算分析的手段，这一技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统，包括食物营养素分析系统，所述食物营养素分析系统包括食物图像获取模块、计算机模型数据库、语音交互模块和人脸识别模块，所述食物图像获取模块配合计算机模型数据库对食物图像信息进行获取，其中所述计算机模型数据库连接有食物数据获取模块，所述食物数据获取模块配合食物图像获取模块进行使用并连接有食物重量测算模块，所述食物重量测算模块配合食物数据获取模块共同连接有食物营养素计算模块，所述食物营养素计算模块通过wifi将食物营养素数据传输至显示终端、手机app，所述显示终端、手机app通过人脸识别模块将数据指定传输至使用者手机app上，同时食物营养素分析系统还配备有后台营养素数据推送模块，所述后台营养素数据推送模块将需要的营养素数据同步传输至使用者手机app上，所述食物营养素分析系统的运作以食物营养素分析设备为载体；

3、作为本发明的一种优选方式，所述食物营养素分析设备包括检测台、计算机、深度摄像头、360度麦克风、高清摄像头和方向传感器，所述检测台的上方延伸有安装板，所述计算机垂直安装于检测台上，所述深度摄像头和高清摄像头均安装于安装板上，所述360度麦克风安装于检测台的顶部，所述深度摄像头、360度麦克风和高清摄像头均安装有方向传感器。

4、作为本发明的一种优选方式，所述检测台的台面上加工成型有餐盘放置槽，所述餐盘放置槽呈下凹式结构，所述深度摄像头和高清摄像头的拍摄端正对下方的餐盘放置槽。

5、作为本发明的一种优选方式，所述深度摄像头为全焦段并且可以对人脸身份进行识别处理。

6、作为本发明的一种优选方式，所述食物数据获取模块包括食物体积、食物密度和食物种类的三个方面数据获取。

7、作为本发明的一种优选方式，所述食物重量测算模块以食物密度、食物体积为基础并将两者相乘获得食物的重量数据，然后食物重量数据配合食物种类一一配比计算机模型数据库内的食物单位营养素，将各种类食物的营养素进行相加得出餐盘内的所有食物的热量及营养素含量。

8、作为本发明的一种优选方式，所述计算机模型数据库采用模糊数据计算模型数据库，可以对深度摄像头画面中的菜品进行体积测量计算并分析该菜品的食材组分及占比，同时判定菜品呈现性状。

9、作为本发明的一种优选方式，所述食物营养素分析系统基于微软azure kinectdk。

10、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

11、本发明设计了一种用于对食物营养素进行深度视觉分析计算的系统，该食物营养素分析计算系统优化了现有常用营养素智能分析方法需事先按比例计算好菜品营养素，再计算每单位重量菜品营养素这一较为繁琐的常规分析逻辑，单个摄像头即可实现餐盘内菜品的体积和重量计算、食物成分及占比分析以及餐盘内所有食物的营养素计算功能，有成熟的硬件、算法及数据库支持；对使用环境要求低，无需专门搭建或大规模改造原有就餐环境，搭配可以移动上网的电脑，可以实现各种环境和场景下对食物营养素的深度视觉识别和计算，降低成本，应用场景广，可以在专业运动队、老年康养机构、健身场所、学校等公共场合使用，用于采集和监测各类人群的营养素摄入情况，亦可用于家庭日常，如有特定使用需求，可同时通过摄像头实现就餐人身份的人脸识别并进行人员与营养数据的精确匹配，深度摄像头可同时实现人脸身份识别，进行当餐个人营养素摄入情况实时分析并反馈调整就餐习惯，亦可进行数据累计统计分析。

技术特征：

1.一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统，包括食物营养素分析系统，其特征在于：所述食物营养素分析系统包括食物图像获取模块、计算机模型数据库、语音交互模块和人脸识别模块，所述食物图像获取模块配合计算机模型数据库对食物图像信息进行获取，其中所述计算机模型数据库连接有食物数据获取模块，所述食物数据获取模块配合食物图像获取模块进行使用并连接有食物重量测算模块，所述食物重量测算模块配合食物数据获取模块共同连接有食物营养素计算模块，所述食物营养素计算模块通过wifi将食物营养素数据传输至显示终端、手机app，所述显示终端、手机app通过人脸识别模块将数据指定传输至使用者手机app上，同时食物营养素分析系统还配备有后台营养素数据推送模块，所述后台营养素数据推送模块将需要的营养素数据同步传输至使用者手机app上，所述食物营养素分析系统的运作以食物营养素分析设备为载体。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统，其特征在于：所述食物营养素分析设备包括检测台(1)、计算机(2)、深度摄像头(3)、360度麦克风(4)、高清摄像头(5)和方向传感器(6)，所述检测台(1)的上方延伸有安装板(7)，所述计算机(2)垂直安装于检测台(1)上，所述深度摄像头(3)和高清摄像头(5)均安装于安装板(7)上，所述360度麦克风(4)安装于检测台(1)的顶部，所述深度摄像头(3)、360度麦克风(4)和高清摄像头(5)均安装有方向传感器(6)。

3.根据权利要求2所述的一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统，其特征在于：所述检测台(1)的台面上加工成型有餐盘放置槽(8)，所述餐盘放置槽(8)呈下凹式结构，所述深度摄像头(3)和高清摄像头(5)的拍摄端正对下方的餐盘放置槽(8)。

4.根据权利要求3所述的一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统，其特征在于：所述深度摄像头(3)为全焦段并且可以对人脸身份进行识别处理。

5.根据权利要求1所述的一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统，其特征在于：所述食物数据获取模块包括食物体积、食物密度和食物种类的三个方面数据获取。

6.根据权利要求5所述的一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统，其特征在于：所述食物重量测算模块以食物密度、食物体积为基础并将两者相乘获得食物的重量数据，然后食物重量数据配合食物种类一一配比计算机模型数据库内的食物单位营养素，将各种类食物的营养素进行相加得出餐盘内的所有食物的热量及营养素含量。

7.根据权利要求6所述的一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统，其特征在于：所述计算机模型数据库采用模糊数据计算模型数据库，可以对深度摄像头(3)画面中的菜品进行体积测量计算并分析该菜品的食材组分及占比，同时判定菜品呈现性状。

8.根据权利要求1所述的一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统，其特征在于：所述食物营养素分析系统基于微软azure kinect dk。

技术总结
本发明公开了一种基于计算机深度视觉模型的食物营养素分析计算系统，包括食物营养素分析系统，食物营养素分析系统包括食物图像获取模块、计算机模型数据库、语音交互模块和人脸识别模块，食物图像获取模块配合计算机模型数据库对食物图像信息进行获取，其中计算机模型数据库连接有食物数据获取模块，食物数据获取模块配合食物图像获取模块进行使用并连接有食物重量测算模块，食物重量测算模块配合食物数据获取模块共同连接有食物营养素计算模块，食物营养素计算模块通过WIFI将食物营养素数据传输至显示终端、手机APP。本发明优化了常用营养素智能分析方法需事先按比例计算好菜品营养素，再计算每单位重量菜品营养素这一较为繁琐的常规分析逻辑。

技术研发人员：顾忠科,徐凯
受保护的技术使用者：南京体育学院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16