一种饮食健康检测系统及方法

1.本发明涉及健康管理技术领域，具体为一种饮食健康检测系统及方法。


背景技术：

2.食物是人体获得所需热能和营养素的最主要来源，食物营养是指人体从食物中所能获得的热能和营养素的总称，均衡饮食则是指选择多种类和适当分量的食物，以便能提供各种营养素和恰当热量去维持身体组织的生长，增强抵抗力和达到适中的体重。均衡饮食能够使身体正常运作，有助于抵抗疾病，让人时刻感到精力充沛并维持理想体重。
3.随着生活水平的提升，人们在日常饮食中对均衡饮食越来越重视，因此食物营养监测器的应用越来越多，一方面，食物营养监测器能避免因为热量摄入过多而导致肥胖，另一方面，也避免热量摄入过低而导致代谢功能减弱，影响身体健康。食品营养检测器作为一种对食品的营养和热量进行检测的设备，它能够根据食品重量以及食品种类计算得到食品的热量和营养种类，用户在进食前通过对食品的检测也就能够计算出自己摄入的热量和营养，以对自己的食物营养进行调控。然而，对于用户来说，不同时期所需的营养和热量是不同的，因此就需要用户每次在进食前先查询自己所需的热量值，而且当食物的热量超出所需时，为了避免摄入热量过多，用户可能需要重新更换食物，若用户对各类食物的热量不清楚时，则可能还需要更换多次食物后才能选定好食物，使得操作繁琐；当食物的热量未达标时，用户需要增加食物，若用户对各类食物的热量不清楚时，则增加的食物的热量可能还是未达标或者严重超标，使得用户需要进行多次增减食物，操作繁琐，严重影响其健康管理的效率。


技术实现要素：

4.本发明的目的之一在于提供一种饮食健康检测系统，能自动识别用户所需热量阈值，并自动推荐食物，以提高用户健康管理的效率。
5.本发明提供的基础方案一：一种饮食健康检测系统，包括：
6.采集模块，用于采集食物的重量值和用户信息；
7.识别模块，用于识别食物种类，并根据该食物种类识别对应的营养种类和单位热量值；
8.计算模块，用于根据重量值和单位热量值计算食物的热量值；
9.识别模块，还用于根据用户信息，识别用户种类，并根据用户种类识别对应的热量阈值；
10.判断模块，用于判断食物的热量值是否大于热量阈值，若是，则触发提示模块；若否，则触发计算模块进行热量差计算；
11.提示模块，用于进行热量超标提示；
12.计算模块，还用于根据热量值和热量阈值进行热量差计算，获取热量值和热量阈值的热量差；
13.识别模块，还用于识别符合热量差的食物信息，并通过提示模块进行推送；
14.提示模块，还用于推送食物信息。
15.基础方案一的有益效果：1、采集模块采集用户信息，识别模块根据用户信息识别用户种类，并根据用户种类识别对应的热量阈值，从而实现用户所需热量阈值的自动识别，无需用户自己去查询所需热量，帮助后续进行热量的判断的准确性的提高，同时提高用户健康管理的效率；
16.2、通过采集模块采集食物的重量值，再配合识别模块识别食物的种类，对应识别出其营养种类和单位热量值，从而使计算模块可以根据重量值和单位热量值计算食物的热量值，进而判断模块判断食物的热量值是否大于热量阈值，若是，则提示模块进行热量超标提示，用户可以及时了解自己摄入的热量超标，以便于其及时控制或者进行运动消耗掉多摄入的热量，以此来维持身体摄入热量平衡；若否，则触发计算模块根据热量值和热量阈值进行热量差计算，获取热量值和热量阈值的热量差，再配合识别模块识别符合热量差的食物信息，通过提示模块推送食物信息，从而完成食物的自动推荐，且推荐的食物信息符合热量差，用户食用以后，热量不会超标，也可以节约用户选择食物的时间，并且无需用户去多次更换食物，提高用户健康管理的效率。
17.进一步，所述系统，还包括存储模块；
18.存储模块，用于存储食物营养表、用户信息、用户种类和不同用户种类对应的热量阈值；
19.所述食物营养表，包括：食物种类、食物种类对应的营养种类和单位热量值；
20.所述识别模块，根据该食物种类从食物营养表中识别对应的营养种类和单位热量值，还根据热量差从食物营养表中识别符合热量差的食物信息。
21.有益效果：通过设置存储模块存储食物营养表、用户信息、用户种类和不同用户种类对应的热量阈值，可以提升识别模块的识别效率，进而提升整个检测的效率。
22.进一步，所述用户信息，包括：用户名、性别、年龄、劳动强度、身高和体重；
23.所述用户种类根据用户的身体质量指数(bmi指数)进行划分，包括：轻体重、健康体重、超重和肥胖；
24.所述热量阈值(kcal)＝用户对应的标准体重(kg)*单位标准体重能量需要量(kcal/kg)；
25.其中单位标准体重能量需要量，根据劳动强度和bmi指数确定。
26.有益效果：针对不同的用户设置有不同的热量阈值，使本系统的饮食健康检测更具针对性，提升饮食健康检测的效果。
27.进一步，还包括推荐生成模块；
28.所述采集模块，还用于采集食物的烹饪方法；
29.所述识别模块，还用于识别采集模块是否采集了食物的烹饪方法，若是，则根据食物种类和烹饪方法识别对应的营养种类和单位热量值，若否，则根据食物种类识别对应的营养种类和单位热量值；
30.所述判断模块，还用于判断热量值是否大于热量阈值，若是，则判断食物未烹饪前的热量值是否大于热量阈值，若是，则触发提示模块，若否，则触发推荐生成模块；若否，则触发计算模块；
31.所述推荐生成模块，还用于根据食物种类查询其烹饪后热量最低的烹饪方法，并生成烹饪方法推荐信息；
32.所述提示模块，还用于根据烹饪方法推荐信息进行烹饪方法更换提示。
33.有益效果：不同的烹饪方法制作的食物即使原材料相同，热量也可以相差很多，例如：水煮土豆的热量约为每100克74大卡，而薯条的热量约为每100克298大卡，薯条的热量是水煮土豆的三倍多，因此本系统的采集模块还采集食物的烹饪方式，识别模块用于识别采集模块是否采集了食物的烹饪方法，若是采集了，则默认食物为原材料还未烹饪，此时，识别模块根据食物种类和烹饪方法识别对应的营养种类和单位热量值；当判断模块判断食物的热量值大于热量阈值时，可以判断该食物未烹饪前的热量值是否大于热量阈值，若否，则可以触发推荐生成模块根据食物种类查询其烹饪后热量最低的烹饪方法，并生成烹饪方法推荐信息，然后通过提示模块推送给用户，从而用户可以更换烹饪方法来控制热量摄入，既满足用户想吃该食物的需求，又避免用户摄入热量超标。
34.进一步，还包括推荐生成模块；
35.所述采集模块，还用于采集食物的烹饪方法；
36.所述判断模块，还用于判断用户种类是否为超重或者肥胖，若是，则判断烹饪方法是否为红烧、卤制、油炸、油闷、煎、糖醋或蜜汁，若是，则触发推荐生成模块；
37.所述推荐生成模块，用于根据食物种类查询其烹饪后热量最低的烹饪方法，并生成烹饪方法推荐信息；还用于根据烹饪方法查询该烹饪方法可烹饪的食物种类，并根据烹饪后的热量由低到高对食物种类进行排序，根据排序结果，生成食物种类推荐信息；
38.所述提示模块，还用于根据烹饪方法推荐信息进行烹饪方法更换提示和根据食物种类推荐信息进行食物种类提示。
39.有益效果：针对用户种类为超重或者肥胖的处于亚健康状态的用户，判断模块，还用于判断用户种类是否为超重或者肥胖，若是，则判断烹饪方法是否为红烧、卤制、油炸、油闷、煎、糖醋或蜜汁，若是则触发推荐生成模块，因为上述烹饪方法制作的食物热量普遍偏高，不利于超重或者肥胖的用户的饮食健康，所以推荐生成模块会根据食物种类查询其烹饪后热量最低的烹饪方法，并生成烹饪方法推荐信息；还根据烹饪方法查询该烹饪方法可烹饪的食物种类，并根据烹饪后的热量由低到高对食物种类进行排序，根据排序结果，生成食物种类推荐信息；两种方式来帮用户降低摄入热量。
40.本发明的目的之二在于提供一种饮食健康检测方法，能自动识别用户所需热量阈值，并自动推荐食物，以提高用户健康管理的效率。
41.本发明提供基础方案二：一种饮食健康检测方法，包括如下内容：
42.采集步骤：采集食物的重量值和用户信息；
43.食物识别步骤：识别食物种类，并根据该食物种类识别对应的营养种类和单位热量值；
44.热量计算步骤：根据重量值和单位热量值计算食物的热量值；
45.阈值识别步骤：根据用户信息，识别用户种类，并根据用户种类识别对应的热量阈值；
46.阈值判断步骤：判断食物的热量值是否大于热量阈值，若是，则执行提示步骤；若否，则执行热量差计算步骤；
47.提示步骤：进行热量超标提示；
48.热量差计算步骤：根据热量值和热量阈值进行热量差计算，获取热量值和热量阈值的热量差；
49.推送信息生成步骤：识别符合热量差的食物信息；
50.推送步骤：推送食物信息。
51.基础方案二的有益效果：1、采集用户信息，根据用户信息识别用户种类，并根据用户种类识别对应的热量阈值，从而实现用户所需热量阈值的自动识别，无需用户自己去查询所需热量，帮助后续进行热量的判断的准确性的提高，同时提高用户健康管理的效率；
52.2、通过采集食物的重量值，再配合识别食物的种类，对应识别出其营养种类和单位热量值，从而可以根据重量值和单位热量值计算食物的热量值，进而判断食物的热量值是否大于热量阈值，若是，则进行热量超标提示，用户可以及时了解自己摄入的热量超标，以便于其及时控制或者进行运动消耗掉多摄入的热量，以此来维持身体摄入热量平衡；若否，则根据热量值和热量阈值进行热量差计算，获取热量值和热量阈值的热量差，再配合识别符合热量差的食物信息，并推送食物信息，从而完成食物的自动推荐，且推荐的食物信息符合热量差，用户食用以后，热量不会超标，也可以节约用户选择食物的时间，并且无需用户去多次更换食物，提高用户健康管理的效率。
53.进一步，所述识别食物种类，包括：根据该食物种类从预存储的食物营养表中识别对应的营养种类和单位热量值；
54.所述推送信息生成步骤，包括：根据热量差从食物营养表中识别符合热量差的食物信息；
55.所述食物营养表，包括：食物种类、食物种类对应的营养种类和单位热量值。
56.有益效果：通过预存储食物营养表可以提升识别效率，进而提升整个检测的效率。
57.进一步，所述用户信息，包括：用户名、性别、劳动强度、身高和体重；
58.所述用户种类根据用户的身体质量指数(bmi指数)进行划分，包括：轻体重、健康体重、超重和肥胖；
59.所述热量阈值(kcal)＝用户对应的标准体重(kg)*单位标准体重能量需要量(kcal/kg)；
60.其中单位标准体重能量需要量，根据劳动强度和bmi指数确定。
61.有益效果：针对不同的用户设置有不同的热量阈值，使本系统的饮食健康检测更具针对性，提升饮食健康检测的效果。
62.进一步，还包括：
63.烹饪方法采集步骤：采集食物的烹饪方法；
64.所述食物识别步骤，还用于识别是否采集了食物的烹饪方法，若是，则根据食物种类和烹饪方法识别对应的营养种类和单位热量值，若否，则根据食物种类识别对应的营养种类和单位热量值；
65.所述阈值判断步骤还包括：判断食物的热量值是否大于热量阈值，若是，则执行提示步骤和烹饪判断步骤；
66.烹饪判断步骤：判断食物未烹饪前的热量值是否大于热量阈值，若是，则执行提示步骤，若否，则执行推荐信息生成步骤；若否，则执行热量计算步骤；
67.推荐信息生成步骤：根据食物种类查询其烹饪后热量最低的烹饪方法，并生成烹饪方法推荐信息；
68.推荐信息提示步骤：根据烹饪方法推荐信息进行烹饪方法更换提示。
69.有益效果：不同的烹饪方法制作的食物即使原材料相同，热量也可以相差很多，例如：水煮土豆的热量约为每100克74大卡，而薯条的热量约为每100克298大卡，薯条的热量是水煮土豆的三倍多，因此本方法还采集食物的烹饪方式，识别是否采集了食物的烹饪方法，若是采集了，则默认食物为原材料还未烹饪，此时，根据食物种类和烹饪方法识别对应的营养种类和单位热量值；当判断食物的热量值大于热量阈值时，可以判断该食物未烹饪前的热量值是否大于热量阈值，若否，则可以根据食物种类查询其烹饪后热量最低的烹饪方法，并生成烹饪方法推荐信息，然后推送给用户，从而用户可以更换烹饪方式来控制热量摄入，既满足用户想吃该食物的需求，又避免用户摄入热量超标。
70.进一步，还包括：
71.烹饪方法采集步骤：采集食物的烹饪方法；
72.所述食物识别步骤，还用于识别是否采集了食物的烹饪方法，若是，则根据食物种类和烹饪方法识别对应的营养种类和单位热量值，若否，则根据食物种类识别对应的营养种类和单位热量值；
73.用户种类判断步骤：判断用户种类是否为超重或者肥胖，若是，则执行烹饪方法判断步骤；若否，则执行提示步骤；
74.烹饪方法判断步骤：判断烹饪方法是否为红烧、卤制、油炸、油闷、煎、糖醋或蜜汁，若是，则执行推荐生成步骤；
75.推荐生成步骤：根据食物种类查询其烹饪后热量最低的烹饪方法，并生成烹饪方法推荐信息；根据烹饪方法查询该烹饪方法可烹饪的食物种类，并根据烹饪后的热量由低到高对食物种类进行排序，根据排序结果，生成食物种类推荐信息；
76.推荐提示步骤：根据烹饪方法推荐信息进行烹饪方法更换提示和根据食物种类推荐信息进行食物种类提示。
77.有益效果：针对用户种类为超重或者肥胖的处于亚健康状态的用户，判断用户种类是否为超重或者肥胖，若是，则判断烹饪方法是否为红烧、卤制、油炸、油闷、煎、糖醋或蜜汁，若是则执行推荐生成步骤，因为上述烹饪方法制作的食物热量普遍偏高，不利于超重或者肥胖的用户的饮食健康，所以推荐生成步骤会根据食物种类查询其烹饪后热量最低的烹饪方法，并生成烹饪方法推荐信息；还根据烹饪方法查询该烹饪方法可烹饪的食物种类，并根据烹饪后的热量由低到高对食物种类进行排序，根据排序结果，生成食物种类推荐信息；两种方式来帮用户降低摄入热量。
附图说明
78.图1为本发明一种饮食健康检测系统实施例一的逻辑框图；
79.图2为本发明一种饮食健康检测系统实施例二的逻辑框图；
80.图3为本发明一种饮食健康检测系统实施例三的逻辑框图；
81.图4为本发明一种饮食健康检测方法实施例四的流程示意图；
82.图5为本发明一种饮食健康检测方法实施例五的流程示意图；
83.图6为本发明一种饮食健康检测方法实施例六的流程示意图。
具体实施方式
84.下面通过具体实施方式进一步详细说明：
85.实施例一
86.本实施例基本如附图1所示：一种饮食健康检测系统，包括：
87.采集模块，用于采集食物的重量值和用户信息，并将用户信息发送给存储模块进行存储，具体地，采集模块采用终端采集用户信息，可联网的称重器采集食物重量值，也可通过采集食物图片估算食物重量；
88.存储模块，用于存储食物营养表、用户信息、用户种类和不同用户种类对应的热量阈值；其中食物营养表，包括：食物种类、食物种类对应的营养种类和单位热量值；用户信息，包括：用户名、性别、劳动强度、身高和体重；用户种类根据用户的身体质量指数(bmi指数)进行划分，包括：轻体重、健康体重、超重和肥胖，具体地，bmi指数等于体重(kg)除以身高(m)的平方得出的数值，bmi指数小于等于18.4为轻体重，bmi指数为大于等于18.5且小于等于23.9为健康体重，bmi指数大于等于24且小于等于27.9为超重，bmi指数大于等于28为肥胖；此外用户种类划分也可以根据年龄和bmi指数进一步细化；不同用户种类对应的热量阈值可以直接设置，但是为了使后续判断更具有针对性，本实施例中热量阈值(kcal)＝用户对应的标准体重(kg)*单位标准体重能量需要量(kcal/kg)，其中单位标准体重能量需要量，根据劳动强度和bmi指数确定，具体地，如下表所示：
[0089][0090]
男性的标准体重计算方法为(身高cm-80)*70％；女性标准体重计算方法为(身高cm-70)*60％。标准体重正负10％为正常体重。以身高180cm，体重70kg，劳动强度为轻的男性用户为例，其标准体重为70kg，其单位标准体重能量所需量为30(kcal/kg/d)，热量阈值为2100kcal。
[0091]
识别模块，用于识别食物种类，并根据该食物种类从食物营养表中识别对应的营养种类和单位热量值，具体地，识别模块通过食物图像识别食物种类；
[0092]
计算模块，用于根据重量值和单位热量值计算食物的热量值，具体为：食物的热量值＝重量值*单位热量值；
[0093]
识别模块，还用于根据用户信息，识别用户种类，并根据用户种类识别对应的热量阈值，具体地，根据用户信息中的身高和体重计算对应的bmi指数，根据bmi指数识别用户种类，再根据上述热量阈值的计算方法计算热量阈值；此外，存储模块可以提前存储用户信
息，采集模块采集的用户信息只采集用户名，根据用户名在存储模块中调取对应的用户信息；
[0094]
判断模块，用于判断食物的热量值是否大于热量阈值，若是，则触发提示模块；若否，则触发计算模块进行热量差计算；
[0095]
提示模块，用于进行热量超标提示，具体地，提示模块可以是推送提示、语音提示、短信提示等，提示模块和采集模块均采用终端，其他模块则可设置在服务器中；
[0096]
计算模块，还用于根据热量值和热量阈值进行热量差计算，获取热量值和热量阈值的热量差；
[0097]
识别模块，还用于根据热量差从食物营养表中识别符合热量差的食物信息，并通过提示模块进行推送；
[0098]
提示模块，还用于推送食物信息。
[0099]
本系统能自动识别用户所需热量的热量阈值，并且在用户摄入热量不足时，自动推荐符合热量差的食物，能有效提高用户饮食健康管理的效率。
[0100]
实施例二
[0101]
本实施例与上述实施例基本相同，区别在于：如图2所示，推荐生成模块；
[0102]
采集模块，还用于采集食物的烹饪方法，具体地，用户通过终端输入烹饪方法，或者采集食物图片，自动识别食物的烹饪方法；
[0103]
识别模块，还用于识别采集模块是否采集了食物的烹饪方法，若是，则根据食物种类和烹饪方法识别对应的营养种类和单位热量值，若否，则根据食物种类识别对应的营养种类和单位热量值；具体地，若用户采集的食物的重量值是为烹饪前的食物的重量值，那么用户可以通过采集模块输入烹饪方法，那么识别模块识别到采集模块采集了食物的烹饪方法，就会根据食物种类和烹饪方法识别对应的营养种类和单位热量值，例如：采集模块采集了土豆的重量值100g，烹饪方法油炸，则识别模块识别对应的营养种类和单位热量值时是识别的100g油炸土豆的对应的营养种类和单位热量；若采集模块没有采集食物的烹饪方法，则默认用户食用的食物就是识别模块直接识别出来的用户种类，即识别出土豆，食物种类就是土豆；识别出薯条，食物种类就是薯条；
[0104]
判断模块，还用于判断热量值是否大于热量阈值，若是，则判断食物未烹饪前的热量值是否大于热量阈值，若是，则触发提示模块，若否，则触发推荐生成模块；若否，则触发计算模块进行热量差计算；
[0105]
推荐生成模块，还用于根据食物种类查询其烹饪后热量最低的烹饪方法，并生成烹饪方法推荐信息；
[0106]
提示模块，还用于根据烹饪方法推荐信息进行烹饪方法更换提示。
[0107]
因为不同的烹饪方法制作的食物即使原材料相同，热量也可以相差很多，例如：水煮土豆的热量约为每100克74大卡，而薯条的热量约为每100克298大卡，薯条的热量是水煮土豆的三倍多，因此通过上述设置，来提示用户通过更换烹饪方法控制热量摄入，同时对食物的热量检测也更准确，既满足用户想吃该食物的需求，又避免用户摄入热量超标。
[0108]
实施例三
[0109]
本实施例与实施例基本相同，区别在于：如图3所示，还包括推荐生成模块；
[0110]
采集模块，还用于采集食物的烹饪方法，采集方式与实施例二中相同，本实施例中
不再赘述；
[0111]
判断模块，还用于判断用户种类是否为超重或者肥胖，若是，则判断烹饪方法是否为红烧、卤制、油炸、油闷、煎、糖醋或蜜汁，若是，则触发推荐生成模块；
[0112]
推荐生成模块，用于根据食物种类查询其烹饪后热量最低的烹饪方法，并生成烹饪方法推荐信息；还用于根据烹饪方法查询该烹饪方法可烹饪的食物种类，并根据烹饪后的热量由低到高对食物种类进行排序，根据排序结果，生成食物种类推荐信息；
[0113]
提示模块，还用于根据烹饪方法推荐信息进行烹饪方法更换提示和根据食物种类推荐信息进行食物种类提示。
[0114]
针对用户种类为超重或者肥胖的处于亚健康状态的用户，通过判断模块和推荐生成模块的配合，以更改烹饪方法或者烹饪食物的方式来帮助用户降低摄入热量，可以满足不同用户的不同需求，使本系统适用性更广。
[0115]
实施例四
[0116]
本实施例基本如附图4所示：一种饮食健康检测方法，包括如下内容：
[0117]
采集步骤：采集食物的重量值和用户信息；具体地，采集模块采用终端采集用户信息，可联网的称重器采集食物重量值，也可通过采集食物图片估算食物重量；其中用户信息，包括：用户名、性别、劳动强度、身高和体重；
[0118]
食物识别步骤：识别食物种类，并根据该食物种类从食物营养表中识别对应的营养种类和单位热量值；具体地，通过食物图像识别食物种类；食物营养表，包括：食物种类、食物种类对应的营养种类和单位热量值；用户种类根据用户的身体质量指数(bmi指数)进行划分，包括：轻体重、健康体重、超重和肥胖，具体地，bmi指数等于体重(kg)除以身高(m)的平方得出的数值，bmi指数小于等于18.4为轻体重，bmi指数为大于等于18.5且小于等于23.9为健康体重，bmi指数大于等于24且小于等于27.9为超重，bmi指数大于等于28为肥胖；此外用户种类划分也可以根据年龄和bmi指数进一步细化；不同用户种类对应的热量阈值可以直接设置，但是为了使后续判断更具有针对性，本实施例中热量阈值(kcal)＝用户对应的标准体重(kg)*单位标准体重能量需要量(kcal/kg)，其中单位标准体重能量需要量，根据劳动强度和bmi指数确定，具体地，如下表所示：
[0119][0120]
男性的标准体重计算方法为(身高cm-80)*70％；女性标准体重计算方法为(身高cm-70)*60％。标准体重正负10％为正常体重。以身高180cm，体重70kg，劳动强度为轻的男性用户为例，其标准体重为70kg，其单位标准体重能量所需量为30(kcal/kg/d)，热量阈值为2100kcal。
[0121]
热量计算步骤：根据重量值和单位热量值计算食物的热量值，具体为：食物的热量值＝重量值*单位热量值；
[0122]
阈值识别步骤：根据用户信息，识别用户种类，并根据用户种类识别对应的热量阈值；具体地，根据用户信息中的身高和体重计算对应的bmi指数，根据bmi指数识别用户种类，再根据上述热量阈值的计算方法计算热量阈值；
[0123]
阈值判断步骤：判断食物的热量值是否大于热量阈值，若是，则执行提示步骤；若否，则执行热量差计算步骤；
[0124]
提示步骤：进行热量超标提示；
[0125]
热量差计算步骤：根据热量值和热量阈值进行热量差计算，获取热量值和热量阈值的热量差；
[0126]
推送信息生成步骤：识别符合热量差的食物信息；
[0127]
推送步骤：推送食物信息。
[0128]
本方法能自动识别用户所需热量的热量阈值，并且在用户摄入热量不足时，自动推荐符合热量差的食物，能有效提高用户饮食健康管理的效率。
[0129]
实施例五
[0130]
本实施例与上述实施例基本相同，区别在于：如图5所示，还包括：烹饪方法采集步骤：采集食物的烹饪方法；具体地，用户通过终端输入烹饪方法，或者采集食物图片，自动识别食物的烹饪方法；
[0131]
食物识别步骤，还用于识别是否采集了食物的烹饪方法，若是，则根据食物种类和烹饪方法识别对应的营养种类和单位热量值，若否，则根据食物种类识别对应的营养种类和单位热量值；具体地，若用户采集的食物的重量值是为烹饪前的食物的重量值，那么用户可以输入烹饪方法，那么识别到采集了食物的烹饪方法，就会根据食物种类和烹饪方法识别对应的营养种类和单位热量值，例如：采集了土豆的重量值100g，烹饪方法油炸，则识别对应的营养种类和单位热量值时是识别的100g油炸土豆的对应的营养种类和单位热量；若没有采集食物的烹饪方法，则默认用户食用的食物就是直接识别出来的用户种类，即识别出土豆，食物种类就是土豆；识别出薯条，食物种类就是薯条；
[0132]
阈值判断步骤还包括：判断食物的热量值是否大于热量阈值，若是，则执行提示步骤和烹饪判断步骤；
[0133]
烹饪判断步骤：判断食物未烹饪前的热量值是否大于热量阈值，若是，则执行提示步骤，若否，则执行推荐信息生成步骤；若否，则执行热量计算步骤；
[0134]
推荐信息生成步骤：根据食物种类查询其烹饪后热量最低的烹饪方法，并生成烹饪方法推荐信息；
[0135]
推荐信息提示步骤：根据烹饪方法推荐信息进行烹饪方法更换提示。
[0136]
因为不同的烹饪方法制作的食物即使原材料相同，热量也可以相差很多，例如：水煮土豆的热量约为每100克74大卡，而薯条的热量约为每100克298大卡，薯条的热量是水煮土豆的三倍多，因此通过上述方法，来提示用户通过更换烹饪方法控制热量摄入，同时对食物的热量检测也更准确，既满足用户想吃该食物的需求，又避免用户摄入热量超标。
[0137]
实施例六
[0138]
本实施例与实施例四基本相同，区别在于：如图6所示，还包括：烹饪方法采集步
骤：采集食物的烹饪方法；
[0139]
食物识别步骤，还用于识别是否采集了食物的烹饪方法，若是，则根据食物种类和烹饪方法识别对应的营养种类和单位热量值，若否，则根据食物种类识别对应的营养种类和单位热量值；
[0140]
用户种类判断步骤：判断用户种类是否为超重或者肥胖，若是，则执行烹饪方法判断步骤；若否，则执行提示步骤；
[0141]
烹饪方法判断步骤：判断烹饪方法是否为红烧、卤制、油炸、油闷、煎、糖醋或蜜汁，若是，则执行推荐生成步骤；
[0142]
推荐生成步骤：根据食物种类查询其烹饪后热量最低的烹饪方法，并生成烹饪方法推荐信息；根据烹饪方法查询该烹饪方法可烹饪的食物种类，并根据烹饪后的热量由低到高对食物种类进行排序，根据排序结果，生成食物种类推荐信息；
[0143]
推荐提示步骤：根据烹饪方法推荐信息进行烹饪方法更换提示和根据食物种类推荐信息进行食物种类提示。
[0144]
针对用户种类为超重或者肥胖的处于亚健康状态的用户，通过上述方法，以更改烹饪方法或者烹饪食物的方式来帮助用户降低摄入热量，可以满足不同用户的不同需求，使本系统适用性更广。
[0145]
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本技术给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本技术的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本技术要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。