基于机器视觉的用户饮食营养成分信息自主感知方法

    公开(公告)号:CN115131783A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210715460.7

    申请日:2022-06-23

    Applicant: 贵州大学

    Abstract: 本发明的一种基于机器视觉的用户饮食营养成分信息自主感知方法,包括如下步骤:通过基于卷积神经网络的食品识别算法对食品数据集进行训练,获得食品识别特征模型;将获得的食品特征模型传送到服务机器人上,服务机器人接收到后加载食品识别特征模型,基于摄像头,服务机器人通过基于机器视觉的饮食营养成分信息自主感知方法开始食品识别检测、同时导入人脸特征信息库进行人脸识别;根据检测到的结果将食品类别信息映射到营养成分库中,计算营养成分,获得用户的营养成分信息,将其存入到用户饮食信息库中,用户可以通过终端查询自己的饮食信息。本发明能够自动感知用户的饮食营养成分信息。

    基于机器视觉的用户饮食营养成分信息自主感知方法

    公开(公告)号:CN115131783B

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202210715460.7

    申请日:2022-06-23

    Applicant: 贵州大学

    Abstract: 本发明的一种基于机器视觉的用户饮食营养成分信息自主感知方法,包括如下步骤:通过基于卷积神经网络的食品识别算法对食品数据集进行训练,获得食品识别特征模型;将获得的食品特征模型传送到服务机器人上,服务机器人接收到后加载食品识别特征模型,基于摄像头,服务机器人通过基于机器视觉的饮食营养成分信息自主感知方法开始食品识别检测、同时导入人脸特征信息库进行人脸识别;根据检测到的结果将食品类别信息映射到营养成分库中,计算营养成分,获得用户的营养成分信息,将其存入到用户饮食信息库中,用户可以通过终端查询自己的饮食信息。本发明能够自动感知用户的饮食营养成分信息。

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