【技术实现步骤摘要】
一种食物成分识别及营养推荐系统
[0001]本专利技术属于图像识别领域，特别涉及基于卷积神经网络的食物成分识别及营养推荐技术。
技术介绍
[0002]近代以来，健康理念深入人心，人们对食物的追求开始不仅仅局限于果腹和美味，健康成为了人们选择美食的过程中越来越看重的因素。然而现有的营养师指导体系并不能大面积满足人们的需求。因此，一种智能营养估计系统急待研制，以方便人们随时查询食物营养含量。这种智能营养估计系统包括食物图像识别和成分分析模块，分别提取食物的相关信息和其所含成分，再将其营养价值等人们较为关心的健康方面指标，提供给用户进行食物选择参考。
[0003]当下已有许多针对食物营养的推荐系统的研究。余海燕等人设计了一种基于食物图像分割和尿酸指数的膳食智能推荐系统，构建了食物高尿酸标签分类的支持向量机模型；徐仁应等人设计了一种基于深度学习模型的食物营养管理方法及系统，通过预处理近似法存储提取的食物图像轮廓信息，进而对食物图像进行分割，再计算不同种类食物子图像中所含营养的量，将所有食物中的营养素进行累加，得到该用户各种营...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种食物成分识别及营养推荐系统，其特征在于，包括食物分类模块、成分分析模块、成分营养表和营养评分模块；食物分类模块用于接收每一个输入待测食物图像，输出食物类别至用户端界面；成分分析模块用于接收每一个输入待测食物图像，输出食物所含成分至用户端界面和营养评分模块；营养评分模块用于接收到...
【专利技术属性】
技术研发人员：江世银，乐烛儿，张楠，汪玲，程洪，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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