一种计算食物营养成分的方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种计算食物营养成分的方法，该方法包括：基于食物特征，从获取到的目标图片中，确定出目标食物所属的食物种类以及个数；基于用于表征数字的数字信息，从所述目标图片中确定出食物的总重量；根据所述食物种类、所述个数以及所述总重量，确定每种食物的分重量；根据所述分重量以及与食物重量与营养成分的对应关系表，确定所述目标图片中每种食物的营养成分。可见通过该方法可以识别出图片中食物的营养含量。中食物的营养含量。中食物的营养含量。

【技术实现步骤摘要】
一种计算食物营养成分的方法、装置、设备以及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像识别
，特别是指一种计算食物营养成分的方法、装置、设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]随着人们对健康越来越重视，人们将更多的精力投放到日常饮食中，期望能够获取健康的饮食方式。在这基础之上，需要了解日常饮食中所涉及食物的营养成分以及自身每日摄取的总量，才能够对每日营养成分的摄入有足够的了解。同时，科学饮食也是辅助医疗的一些手段，例如对糖尿病患者每日饮食的监控。
[0003]目前获取食物营养成分的方法主要是通过图像识别的方式，但传统的识别食物的方式，通常只能对一种食物进行识别，同时由于实际食物中的食材、烹饪方式以及拍摄角度等多方面差异，可能导致同种食物图像存在较大差异以及不同种食物具有相似的形态特征、颜色特征，导致无法准确识别出食物。同时即便识别出食物，也需要人为干预才能够给出食物中的营养含量。
[0004]因此，现有技术无法直接识别出食物中的营养成分的含量。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中无法直接识别出食物中的营养成分的含量的问题，本专利技术提供了一种计算食物营养成分的方法、装置、设备以及存储介质，为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一方面，提供一种计算食物营养成分的方法，该方法包括：
[0007]基于食物特征，从获取到的目标图片中，确定出目标食物所属的食物种类以及个数；
[0008]基于用于表征数字的数字信息，从所述目标图片中确定出食物的总重量；
[0009]根据所述食物种类、所述个数以及所述总重量，确定每种食物的分重量；
[0010]根据所述分重量以及与食物重量与营养成分的对应关系表，确定所述目标图片中每种食物的营养成分。
[0011]具体的，所述基于食物特征，从获取到的目标图片中，确定出目标食物所属的食物种类以及个数，包括：
[0012]基于所述食物特征，在所述目标图片中确定出各个目标食物所在范围；
[0013]根据所述范围，确定与食物对应的目标检测模型；
[0014]使用所述目标检测模型以及所述食物特征，确定出所述目标食物所属种类以及个数。
[0015]具体的，所述根据所述范围，确定与食物对应的目标检测模型，包括：
[0016]当所述范围内的像素个数小于预设阈值范围时，将第一检测模型作为所述目标检测模型；
[0017]当所述范围内的像素个数大于等于预设阈值范围时，将第二检测模型作为所述目标检测模型；
[0018]所述第二检测模型的检测窗口大于所述第一检测模型的检测窗口。
[0019]具体的，所述基于用于表征数字的数字信息，从所述目标图片中确定出食物的总重量，包括：
[0020]基于所述数字信息，从所述目标图片中确定出多个数字；
[0021]将处于预设范围内的数字作为目标数字；
[0022]将所述目标数字作为所述食物的总重量。
[0023]具体的，所述根据所述食物种类、所述个数以及所述总重量，确定每种食物的分重量，包括：
[0024]计算属于同一种食物的食物个数；
[0025]计算每种食物的食物个数占总个数的比值，将比值结果与所述总重量之积作为该种类食物的分重量。
[0026]具体的，所述确定出目标食物所属的食物种类以及个数，包括：
[0027]当所述第一检测模型与所述第二检测模型检测到相同种类的食物时，分别计算所述第一检测模型与所述第二检测模型检测的置信度；
[0028]将置信度最高的检测窗口所对应的检测结果作为所述目标食物所属的食物种类以及个数。
[0029]一方面，本申请提供一种计算食物营养成分的装置，所述装置包括：
[0030]种类及个数确定模块，用于基于食物特征，从获取到的目标图片中，确定出目标食物所属的食物种类以及个数；
[0031]总重量确定模块，用于基于用于表征数字的数字信息，从所述目标图片中确定出食物的总重量；
[0032]分重量确定模块，用于根据所述食物种类、所述个数以及所述总重量，确定每种食物的分重量；
[0033]营养成分确定模块，用于根据所述分重量以及与食物重量与营养成分的对应关系表，确定所述目标图片中每种食物的营养成分。
[0034]一方面，本申请提供一种电子设备，包括：
[0035]一个或多个处理器；和
[0036]其上存储有指令的一个或多个机器可读介质；
[0037]当所述指令由所述一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行上述的计算食物营养成分的方法。
[0038]一方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的计算食物营养成分的方法。本专利技术实施例的上述技术方案至少具有如下有益效果：
[0039]上述方案中，本专利技术提出一种计算食物营养成分的方法。该方法通过识别出目标图片中的食物种类、每种食物的数量，以及图片中食物的总重量，可计算出每种食物的分重量，再通过对应关系表可确定出每种食物所含营养成分的含量，最终可得到图片中所有种类食物的营养成分含量，并依此可给出合理的饮食建议。该方法解决了现有技术无法直接
识别出食物中的营养成分的含量的问题。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041]图1是本专利技术实施例提供的一种计算食物营养成分方法的流程图；
[0042]图2是本专利技术实施例提供的识别效果图；
[0043]图3是本专利技术实施例提供的食物目标识别模块的识别效果示意图；
[0044]图4是本专利技术实施例提供的光学字符识别模块的识别效果示意图；
[0045]图5是本专利技术实施例提供的一种计算食物营养成分的装置结构示意图。
具体实施方式
[0046]为使本专利技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
[0047]本专利技术实施例提供了一种计算食物营养成分的方法、装置、设备以及存储介质，该方法可以直接识别出食物的营养成分。如图1所示，该方法的处理流程可以包括如下的步骤：
[0048]步骤S11，基于食物特征，从获取到的目标图片中，确定出目标食物所属的食物种类以及个数；
[0049]步骤S12，基于用于表征数字的数字信息，从所述目标图片中确定出食物的总重量；
[0050]步骤S13，根据所述食物种类、所述个数以及所述总重量，确定每种食物的分重量；
[0051]步骤S14，根据所述分重量以及与食物重量与营养成分的对应关系表，确定所述目标图片中每种食物的营养成分。
[0052]具体的，步骤S11所涉及的从本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计算食物营养成分的方法，其特征在于，所述方法包括：基于食物特征，从获取到的目标图片中，确定出目标食物所属的食物种类以及个数；基于用于表征数字的数字信息，从所述目标图片中确定出食物的总重量；根据所述食物种类、所述个数以及所述总重量，确定每种食物的分重量；根据所述分重量以及与食物重量与营养成分的对应关系表，确定所述目标图片中每种食物的营养成分。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于食物特征，从获取到的目标图片中，确定出目标食物所属的食物种类以及个数，包括：基于所述食物特征，在所述目标图片中确定出各个目标食物所在范围；根据所述范围，确定与食物对应的目标检测模型；使用所述目标检测模型以及所述食物特征，确定出所述目标食物所属种类以及个数。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述范围，确定与食物对应的目标检测模型，包括：当所述范围内的像素个数小于预设阈值范围时，将第一检测模型作为所述目标检测模型；当所述范围内的像素个数大于等于预设阈值范围时，将第二检测模型作为所述目标检测模型；所述第二检测模型的检测窗口大于所述第一检测模型的检测窗口。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于用于表征数字的数字信息，从所述目标图片中确定出食物的总重量，包括：基于所述数字信息，从所述目标图片中确定出多个数字；将处于预设范围内的数字作为目标数字；将所述目标数字作为所述食物的总重量。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述食物种类、所述个数以及所述总重量，确定每种食物的分重量，包括：计算属于同一种食物的食物个数；计算每种...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋睿卓，陈文泽，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：