智能营养秤系统及提供膳食建议的方法与流程

本发明涉及物联网技术领域，具体涉及一种能够自动识别食物种类的智能营养秤系统及提供膳食建议的方法。

背景技术：

民以食为天，膳食不合理会造成营养缺乏或营养过剩，科学膳食是提高膳食质量、促进健康的一个重要因素，它讲究膳食结构均衡多样化，我们的先辈很早就总结出了“五谷为养，五果为助，五畜为益，五菜为充”的膳食构成。科学膳食不仅对于孕妇、生长发育期的青少年儿童、一些与饮食密切相关的疾病患者(如糖尿病人)等至关重要，而且对于广大普通民众来说也是非常重要的。为了真正达到科学膳食，采用营养秤并通过计算机软件程序进行膳食分析和指导是最有效地方法。

现有的营养秤主要由中央处理器、称重传感模块、数据存储模块、显示模块、按键模块等模块组成，有些营养秤还有蓝牙功能或者是wifi功能的网络模块。采用计算机软件程序进行膳食分析需要知道食物的重量和种类，食物的重量可以通过营养秤称量然后通过通讯链路直接输入计算机软件程序，食物的具体种类则需要另外的方式输入，目前的输入方式有：1.)键盘直接输入；2.)采用手写设备输入；3.)在智能终端软件中选择输入；4.)使用条码扫描或者二维码扫描的方式输入；上述输入方式中前三种均需要使用者的直接介入，最后一种条码扫描和二维码扫描的输入方式需要事先准备好各种食物的条码或者二维码，称量时需将相应的条码或二维码取过来扫描。授权公告号为cn204788619u的专利“一种智能营养秤”中提到了可以通过扫描仪识别食物种类的思路，但专利中对扫描仪未做进一步的说明与通用扫描仪的区别，且文中所提到的使用微处理器来识别食物种类的做法可行性有待商榷。对于食物具体种类的输入至今为止尚未有简洁有效的一键解决方案。

技术实现要素：

为了进一步简化智能营养秤食物种类输入问题，本发明提供了一种采用图像识别和语音识别功能的智能营养秤系统，可以一键解决食物种类的输入问题。

本发明所采用的技术方案如下：

一种智能营养秤系统，其特点在于包括智能营养秤、云端服务器和客户端；

所述的智能营养秤包括中央处理器、语音采集模块、机器视觉模块、称重传感模块、显示模块、数据存储模块、按键模块和网络模块；所述的语音采集模块、机器视觉模块、称重传感模块、显示模块、数据存储模块、按键模块和网络模块分别与所述的中央处理器相连；

所述的网络模块与所述的云端服务器相连，所述的客户端与云端服务器相连。

所述的智能营养秤具有一个唯一标识符，能够在连接入云端服务器的时候标识出自己。

所述的云端服务器加载有食物种类图像识别和语音识别程序以及食物和营养成分对应关系数据库，该数据库记载有包括食物所含的热量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素和微量元素信息。

所述的按键模块至少包括一个记录键。

所述的机器视觉模块包括ccd相机和自动调焦镜头，能够采集用户所放食物的图像信号。

所述的语音采集模块能够采集用户所报的食物名称的语音信号。

所述的客户端包括智能手机、平板电脑或个人电脑。

一种利用所述的智能营养秤系统的给出膳食建议的方法，其特点在于，该方法包括如下步骤：

步骤1)将食物放置在称量区域，称重传感模块采集食物重量信号后，传递至中央处理器，中央处理器向显示模块发送稳定信号；

步骤2)显示模块显示稳定后，用户按下按键模块的记录键，中央处理器接收后，控制机器视觉模块对食物进行拍照，采集食物图像数据，与此同时，用户报出食物的名称，语音采集模块采集语音数据；

步骤3)图像数据和语音数据连同食物的重量信息一同通过网络模块传输到云端服务器，云端服务器通过图像识别和/或语音识别判断食物的分类，并根据云端服务器上的营养成分数据库查找食物的营养成分，并给出膳食建议；

当处于断网状态，则图像数据和语音数据连同食物的重量信息一同存储在本地数据存储模块上，一旦恢复联网状态，则数据存储模块上的图像数据和语音数据连同食物的重量信息通过中央处理器经网络模块传输到云端服务器上；

步骤4)客户端用户可以通过客户端软件访问被秤量的食物的营养成分和膳食建议，同时用户也可以对识别错误进行更正并发送至云端服务器，云端服务器采用新的数据进行重新分析计算。

所述的给出膳食建议具体是将每顿饭或者是每天秤量食物的所有营养成分累加起来,并与科学推荐的营养膳食数据相比较,即得出膳食建议。

所述的图像识别算法和语音识别算法是基于深度学习训练方法，通过用户更正后的结果和用户确认识别正确的数据作为图像识别算法和语音识别算法新的训练数据。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1.采用图像识别技术可完全实现自动化输入，语音识别技术只需要在称量的过程中报出食物的种类即可，这两种技术均比键盘输入、手写输入、以及手机、平板电脑应用程序选择输入等方式方便很多。若图像识别技术和语音识别技术同时采用，可以大幅地提高食物种类的自动识别准确度，最大程度地减少后期人为修正。

2.采用的基于深度学习的食物图像识别和语音识别的算法能够在应用中学习，即在线学习，可以在应用过程中强化自己，使得算法越用越精准。

附图说明

图1智能营养秤系统总览图

图2智能营养秤功能模块图

图3智能营养秤总体结构图

图4云端服务器数据处理流程

具体实施方式

下面结合附图进一步对本发明进一步阐述说明。

如图1所示，智能营养秤系统包括智能营养秤10、云端服务器20和客户端软件30。

如图2所示，智能营养秤10包括中央处理器100、称重传感模块103、数据存储模块105、显示模块104，智能营养秤还包括语音采集模块101、机器视觉模块102、网络模块107和按键模块106。智能营养秤10还有一个唯一标识符，能够在连接入云端服务器20的时候标识出自己。

所述的按键模块106，包括一个“记录”键。

结合图3，机器视觉模块102包括ccd相机1021和自动调焦镜头1022，机器视觉模块102能够在按下按键模块106中的“记录”键后对所称量的食物108进行自动对焦拍照。

语音采集模块101可以将在按下按键模块106中的“记录”键后用户所报的食物108的名称的语音信号采集下来。

网络模块107可以直接或者是通过中间路由器接入云端服务器20。网络模块107可将视觉模块102采集的图像数据和语音采集模块101采集的语音数据传输到云端服务器20。若智能营养秤10当前处于联网状态，则按下“记录”键后，图像数据和语音数据均被传到云端服务器20，若。

云端服务器20可以是互联网上的云端服务器，也可以是架设在局部范围或者是自己家中的私有局域网内的云端服务器。

云端服务器20包括图像识别和语音识别算法、以及食物和营养成分对应关系数据库(包括食物所含的热量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、微量元素等)。用户上传到云端服务器20的食物108的相关数据(包括重量、食物图片、用户所报的食物种类的语音信息)经过图像识别和语音识别后，可以给出所秤量食物108的营养成分，将每顿饭或者是每天的所有营养成分都累加起来,并与科学推荐的营养膳食数据相比较,即可给出合理的膳食建议。

所述的食物图像识别和语音识别算法是基于深度学习技术的。具体实施时可以只使用一种技术：语音识别或者是图片识别，也可以两种技术同时使用。

所述的客户端软件30可以运行于智能手机、平板电脑、个人电脑等智能终端，可以查看历史膳食记录以及云端服务器20给出的营养建议，同时客户端软件30也可以手动修正识别算法的错误，手动更正后，云端服务器20会根据最新的食物种类信息更新营养膳食数据，同时更新膳食指导。同时识别算法也会将手动更正后的结果和用户确认识别正确的数据作为新的训练数据，进一步地强化识别算法，真正做到在线应用过程中边应用边学习。

智能营养秤系统的工作过程如下：智能营养秤10秤量时，食物108被放置到称重模块103上，待显示模块104显示稳定后，按下按键模块106中的“记录”按键后，机器视觉模块102全自动对食物108进行拍照，同时用户报出食物108的种类，语音采集模块101采集操作者的语音数据，图像数据和语音数据连同食物108的重量信息一同通过网络模块107传输到云端服务器20，云端服务器20通过图像识别和/或语音识别技术识别出食物108的具体种类，之后根据云端服务器20上的营养成分数据库(包括食物所含的热量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、微量元素等)给出食物108的营养信息以及进一步的膳食建议，用户可以通过客户端软件30访问被秤量的食物108的营养成分和膳食建议或指导，同时用户也可以对识别错误进行更正，更正后云端服务器20采用新的数据进行重新分析计算。