CN109192274A - 一种精确计算食物卡路里的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种精确计算食物卡路里的方法，涉及人工智能技术领域，所述精确计算食物卡路里的方法包括：建立基于大数据的食物卡路里信息数据库；采用摄影或摄像设备或者AR眼镜获取食物的图像信息；采用计算机视觉根据图像信息对食物进行定性检测；利用景深计算技术对食物进行定量计算；结合定性检测和定量计算的结果运用人工智能算法计算出食物的卡路里总量，并且在相应界面上以实时或非实时的方式显示结果。本发明能够解决现有食物卡路里计算操作繁琐，计算不精确的问题。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种精确计算食物卡路里的方法。
背景技术
人体的健康与每天食用的食物息息相关，食物的卡路里含量对于体重管理和健康来说非常重要，目前对食物卡路里进行测量的方法主要通过APP用户再APP中输入所食用的东西，APP根据单位卡路里含量计算总卡路里，但是此操作非常繁琐，且如果一盘菜里面有几十种食物，计算起来就非常复杂。或者通过食物外包装上的参考营养表得到大概的卡路里值，上述方法得到的结果均不精确，对体重管理和人体健康不利。
发明内容
本发明的目的在于提供一种精确计算食物卡路里的方法，用以解决现有食物卡路里计算操作繁琐，计算不精确的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供一种精确计算食物卡路里的方法，所述方法包括：建立基于大数据的食物卡路里信息数据库；采用摄影或摄像设备获取食物的图像信息；采用计算机视觉根据图像信息对食物进行定性检测；利用景深计算技术对食物进行定量计算；结合定性检测和定量计算的结果运用人工智能算法计算出食物的卡路里总量。
作为优选的技术方案，所述食物卡路里信息数据库包括食物的种类、制作方法、密度、单位质量的卡路里、食物的组成元素及比例。
作为优选的技术方案，所述摄影或摄像设备包括手机或平板或AR眼镜或相机或具有摄像功能的移动终端设备。
作为优选的技术方案，所述定性检测的方法包括利用计算机视觉技术对食物的图像信息进行扫描，再通过食物卡路里信息数据库的学习识别食物的种类，确定食物的组成元素和单位质量所含卡路里。
作为优选的技术方案，所述定性检测的方法还包括当被测量食物由若干元素或不同方法制作而成时，利用计算机算法通过联想学习得到食物的制作方法，在计算了食物制作过程中的卡路里流失后，得到食物精确的元素组成及比例。
作为优选的技术方案，所述定量计算的方法包括利用景深计算技术计算食物的宽度、高度及厚度，估算食物的体积，再根据食物卡路里信息数据库中食物的密度，计算食物的质量。
作为优选的技术方案，所述定量计算时，若食物由若干元素或不同方法制作而成，则根据计算机算法得到的食物精确的元素组成及比例分别对各种元素的体积和质量进行计算。
作为优选的技术方案，所述计算出食物的卡路里总量的方法包括将经过定性检测和定量计算得到的食物的种类、单位质量所含卡路里、每种元素的质量进行匹配，得到食物中各种元素的卡路里含量，最后相加求和得到食物的卡路里总量。
本发明具有如下优点：
本发明操作简单，只需用摄像设备获取食物的照片或录像即可；本发明先定性再定量计算，所得结果精确。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种精确计算食物卡路里的方法流程图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例1
参考图1，本实施例提供一种精确计算食物卡路里的方法，包括：建立基于大数据的食物卡路里信息数据库，用于计算机学习；采用摄影或摄像设备获取食物的图像信息；采用计算机视觉根据图像信息对食物进行定性检测，大大提高识别成功率；利用景深计算技术对食物进行定量计算，更精确的计算出食物的体积；结合定性检测和定量计算的结果运用人工智能算法计算出食物的卡路里总量，且可以在相应界面上以实时或非实时的方式显示结果。
进一步地，上述食物卡路里信息数据库包括食物的种类如蔬菜、水果、米饭等；食物的制作方法如水煮、清蒸、烘烤等；食物的密度；单位质量所含的卡路里；食物的组成元素及比例如一份生菜沙拉由生菜、沙拉酱、点缀水果等组成以及各元素的比例。
进一步地，上述摄影或摄像设备包括手机或平板或AR眼镜或相机或具有摄像功能的移动终端设备。
进一步地，上述定性检测的方法包括利用计算机视觉技术对食物的图像信息进行扫描，再通过食物卡路里信息数据库的学习识别食物的种类，确定食物的组成元素和单位质量所含卡路里；当被测量食物由若干元素或不同方法制作而成时，利用计算机算法通过联想学习得到食物的制作方法，在计算了食物制作过程中的卡路里流失后，得到食物精确的元素组成及比例，此方法能够减少误差，从而准确的计算出食物的卡路里。
进一步地，定量计算的方法包括利用景深计算技术计算食物的宽度、高度及厚度，估算食物的体积，再根据食物卡路里信息数据库中食物的密度，计算食物的质量，其中，景深计算技术先通过标定获得摄像头的参数矩阵，并对获得图像进行校正，再进行立体匹配获得视图差，再把生成的试图差进行函数运算，得到所测距离，即食物的长、宽、高。
进一步地，定量计算时，若食物由若干元素或不同方法制作而成，则根据计算机算法得到的食物精确的元素组成及比例，分别对各种元素的体积和质量进行计算。最后将经过定性检测和定量计算得到的食物的种类、单位质量所含卡路里、每种元素的质量进行匹配，得到食物中各种元素的卡路里含量，最后相加求和得到食物的卡路里总量。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (8)
1.一种精确计算食物卡路里的方法，其特征在于，所述方法包括：
建立基于大数据的食物卡路里信息数据库；
采用摄影或摄像设备获取食物的图像信息；
采用计算机视觉根据图像信息对食物进行定性检测；
利用景深计算技术对食物进行定量计算；
结合定性检测和定量计算的结果运用人工智能算法计算出食物的卡路里总量。
2.如权利要求1所述的一种精确计算食物卡路里的方法，其特征在于，所述食物卡路里信息数据库包括食物的种类、制作方法、密度、单位质量的卡路里、食物的组成元素及比例。
3.如权利要求1所述的一种精确计算食物卡路里的方法，其特征在于，所述摄影或摄像设备包括手机或平板或AR眼镜或相机或具有摄像功能的移动终端设备。
4.如权利要求1所述的一种精确计算食物卡路里的方法，其特征在于，所述定性检测的方法包括利用计算机视觉技术对食物的图像信息进行扫描，再通过食物卡路里信息数据库的学习识别食物的种类，确定食物的组成元素和单位质量所含卡路里。
5.如权利要求1或4所述的一种精确计算食物卡路里的方法，其特征在于，所述定性检测的方法还包括当被测量食物由若干元素或不同方法制作而成时，利用计算机算法通过联想学习得到食物的制作方法，在计算了食物制作过程中的卡路里流失后，得到食物精确的元素组成及比例。
6.如权利要求1所述的一种精确计算食物卡路里的方法，其特征在于，所述定量计算的方法包括利用景深计算技术计算食物的宽度、高度及厚度，估算食物的体积，再根据食物卡路里信息数据库中食物的密度，计算食物的质量。
7.如权利要求6所述的一种精确计算食物卡路里的方法，其特征在于，所述定量计算时，若食物由若干元素或不同方法制作而成，则根据计算机算法得到的食物精确的元素组成及比例分别对各种元素的体积和质量进行计算。
8.如权利要求1所述的一种精确计算食物卡路里的方法，其特征在于，所述计算出食物的卡路里总量的方法包括将经过定性检测和定量计算得到的食物的种类、单位质量所含卡路里、每种元素的质量进行匹配，得到食物中各种元素的卡路里含量，最后相加求和得到食物的卡路里总量。
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| CN106872513A (zh) * | 2017-01-05 | 2017-06-20 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种检测食物热量的方法及终端 |
| CN107145722A (zh) * | 2017-04-24 | 2017-09-08 | 广东小天才科技有限公司 | 一种应用于穿戴设备的提醒方法及穿戴设备 |
| CN108056653A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-05-22 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种智能筷子、智能筷子检测食物的方法及*** |
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