本公开实施例提供推送方法和推送装置、电子设备、存储介质，涉及人工智能技术领域。该推送方法，包括：获取目标用户的原始图像；对原始图像进行人脸识别，得到目标用户的用户数据；获取目标食物的目标重量；将用户数据和目标重量输入到训练好的膳食营养预测模型；通过膳食营养预测模型对用户数据进行膳食营养预测，得到目标用户的膳食营养推荐量；通过膳食营养预测模型对目标重量、预设的营养成分数据和膳食营养推荐量进行营养健康预测，得到目标用户的营养健康结果；将营养健康结果推送给目标用户，通过本公开实施例提供的技术方案可以针对用户制定膳食营养信息的推荐方案，并提高营养健康结果的监测效率。健康结果的监测效率。健康结果的监测效率。
【技术实现步骤摘要】
推送方法和推送装置、电子设备、存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种推送方法和推送装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，用户越来越关注每天的膳食营养结构，当前的膳食营养信息的获取通常依赖专家推荐，一般来说，专家推荐的膳食营养量是针对普通正常人的平均量，然而每个用户存在个体差异，且每个用户在不同状态对膳食营养量的需求不一样，专家推荐的膳食营养量不一定适合每个用户，另外，营养膳食方案的执行往往缺少监测，导致针对用户的营养健康结果的监测效率较低。
技术实现思路
[0003]本公开实施例的主要目的在于提出一种推送方法和推送装置、电子设备、存储介质，能够针对用户制定膳食营养信息的推荐方案，并提高营养健康结果的监测效率。
[0004]为实现上述目的，本公开实施例的第一方面提出了一种推送方法，包括：
[0005]获取目标用户的原始图像；
[0006]对所述原始图像进行人脸识别，得到所述目标用户的用户数据；其中，所述用户数据包括个人基本信息和健康信息；
[0007]获取目标食物的目标重量；所述目标食物是所述目标用户待就餐的食物；
[0008]将所述用户数据和所述目标重量输入到训练好的膳食营养预测模型；
[0009]通过所述膳食营养预测模型对所述用户数据进行膳食营养预测，得到所述目标用户的膳食营养推荐量；
[0010]通过所述膳食营养预测模型对所述目标重量、预设的营养成分数据和所述膳食营养推荐量进行营养健康预测，得到所述目标用户的营养健康结果；
[0011]将所述营养健康结果推送给所述目标用户。
[0012]在一些实施例，所述通过所述膳食营养预测模型对所述目标重量、所述营养成分数据和所述膳食营养推荐量进行营养健康预测，得到所述目标用户的营养健康结果，包括：
[0013]通过所述膳食营养预测模型对所述目标重量和所述营养成分数据进行营养摄入量计算，得到膳食营养摄入量；
[0014]通过所述膳食营养预测模型对所述膳食营养推荐量、所述膳食营养摄入量进行所述营养健康预测，得到所述目标用户的营养健康结果。
[0015]在一些实施例，所述用户数据包括个人基本信息和健康信息，所述对所述原始图像进行人脸识别，得到所述目标用户的用户数据，包括：
[0016]对所述原始图像进行人脸检测，得到初步人脸信息；
[0017]根据所述初步人脸信息在预设的数据库中进行查询处理，得到所述个人基本信息和所述健康信息；其中，所述个人基本信息包括姓名信息、性别信息、年龄信息、职业信息，
所述健康信息至少包括以下任一种：身体特征信息、劳动强度信息、疾病历史信息。
[0018]在一些实施例，所述对所述原始图像进行人脸检测，得到初步人脸信息，包括：
[0019]对所述原始图像进行人脸数量检测，得到人脸数量；
[0020]若所述人脸数量大于一个，则对所述原始图像进行中心区域识别处理，以得到所述初步人脸信息。
[0021]在一些实施例，所述对所述原始图像进行中心区域识别处理，以得到所述初步人脸信息，包括：
[0022]对所述原始图像进行区域识别，得到识别区域信息；所述识别区域信息包括边距信息、中心线信息；
[0023]根据所述原始图像进行人脸宽度识别，得到人脸宽度信息；
[0024]若所述人脸宽度信息大于或者等于预设的宽度标准信息，则根据所述识别区域信息计算所述原始图像中每个人脸的所述中心区域识别指标；
[0025]根据所述中心区域识别指标得到所述初步人脸信息。
[0026]在一些实施例，所述获取目标食物的目标重量，包括：
[0027]监测所述目标食物的当前重量；
[0028]根据所述当前重量获取所述目标食物的重量变化值；
[0029]根据预设的餐具重量信息对所述重量变化值进行重量值校准处理，得到所述目标重量；其中，所述目标重量为所述目标食物的净重。
[0030]在一些实施例，所述当前重量为所述目标食物在当前时刻的重量，所述根据所述当前重量获取所述目标食物的重量变化值，包括：
[0031]获取所述目标食物在上一时刻的历史重量；所述上一时刻为所述当前时刻的前一时刻；
[0032]计算所述当前重量与所述历史重量之间的重量差值；
[0033]若所述重量差值不等于0，则根据预设的读取次数在预设时段内进行重量读取，得到多个所述当前重量；其中，所述预设时段内包括多个时刻，所述上一时刻和所述当前时刻是所述预设时段内其中的两个时刻，每一时刻对应一个所述当前重量，读取到的所述当前重量的数量等于所述读取次数；
[0034]若在所述预设时段内，相邻的至少两个时刻所对应的所述当前重量相等，则将该相等的当前重量对应的所述重量差值作为所述重量变化值。
[0035]为实现上述目的，本公开的第二方面提出了一种推送装置，包括：
[0036]原始图像获取模块，用于获取目标用户的原始图像；
[0037]人脸识别模块，用于对所述原始图像进行人脸识别，得到所述目标用户的用户数据；其中，所述用户数据包括个人基本信息和健康信息；
[0038]目标重量获取模块，用于获取目标食物的目标重量；所述目标食物是所述目标用户待就餐的食物；
[0039]膳食营养预测模型训练模块，用于将所述用户数据和所述目标重量输入到训练好的膳食营养预测模型；
[0040]膳食营养预测模块，用于通过所述膳食营养预测模型对所述用户数据进行膳食营养预测，得到所述目标用户的膳食营养推荐量；
[0041]营养健康预测模块，用于通过所述膳食营养预测模型对所述目标重量、预设的营养成分数据和所述膳食营养推荐量进行营养健康预测，得到所述目标用户的营养健康结果；
[0042]推送模块，用于将所述营养健康结果推送给所述目标用户。
[0043]为实现上述目的，本公开的第三方面提出了一种电子设备，包括：
[0044]至少一个存储器；
[0045]至少一个处理器；
[0046]至少一个程序；
[0047]所述程序被存储在存储器中，处理器执行所述至少一个程序以实现本公开如上述第一方面所述的方法。
[0048]为实现上述目的，本公开的第四方面提出了一种存储介质，该存储介质是计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行：
[0049]如上述第一方面所述的方法。
[0050]本公开实施例提出的推送方法和推送装置、电子设备、存储介质，先获取目标用户的原始图像，并对原始图像进行人脸识别，得到目标用户的用户数据，然后获取目标食物的目标重量，并将用户数据和目标重量输入到训练好的膳食营养预测模型，然后通过膳食营养预测模型对用户数据进行膳食营养预测，得到目标用户的膳食营养推荐量，进而通过膳食营养预测模型对目标重量、预设的营养成分数据和膳食营养推本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种推送方法，其特征在于，包括：获取目标用户的原始图像；对所述原始图像进行人脸识别，得到所述目标用户的用户数据；其中，所述用户数据包括个人基本信息和健康信息；获取目标食物的目标重量；所述目标食物是所述目标用户待就餐的食物；将所述用户数据和所述目标重量输入到训练好的膳食营养预测模型；通过所述膳食营养预测模型对所述用户数据进行膳食营养预测，得到所述目标用户的膳食营养推荐量；通过所述膳食营养预测模型对所述目标重量、预设的营养成分数据和所述膳食营养推荐量进行营养健康预测，得到所述目标用户的营养健康结果；将所述营养健康结果推送给所述目标用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述膳食营养预测模型对所述目标重量、所述营养成分数据和所述膳食营养推荐量进行营养健康预测，得到所述目标用户的营养健康结果，包括：通过所述膳食营养预测模型对所述目标重量和所述营养成分数据进行营养摄入量计算，得到膳食营养摄入量；通过所述膳食营养预测模型对所述膳食营养推荐量、所述膳食营养摄入量进行所述营养健康预测，得到所述目标用户的营养健康结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户数据包括个人基本信息和健康信息，所述对所述原始图像进行人脸识别，得到所述目标用户的用户数据，包括：对所述原始图像进行人脸检测，得到初步人脸信息；根据所述初步人脸信息在预设的数据库中进行查询处理，得到所述个人基本信息和所述健康信息；其中，所述个人基本信息包括姓名信息、性别信息、年龄信息、职业信息，所述健康信息至少包括以下任一种：身体特征信息、劳动强度信息、疾病历史信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行人脸检测，得到初步人脸信息，包括：对所述原始图像进行人脸数量检测，得到人脸数量；若所述人脸数量大于一个，则对所述原始图像进行中心区域识别处理，以得到所述初步人脸信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行中心区域识别处理，以得到所述初步人脸信息，包括：对所述原始图像进行区域识别，得到识别区域信息；所述识别区域信息包括边距信息、中心线信息；根据所述原始图像进行人脸宽度识别，得到人脸宽度信息；若所述人脸宽度信息大于或者等于预设的宽度标准信息，则根据所述识别区域信息计算所述原始图像中每个人脸的所述中心区域识别指标；根据所述中心区域识别指标得到所述初步人脸信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾志成，罗红艳，兰刚，
申请(专利权)人：深圳鸿博智成科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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