[发明专利]一种基于云计算的智能膳食评估方法

说明书

技术领域

本发明属于物联网技术领域，涉及一种基于云计算的智能膳食评估方法, 本发明的目的在于使用该技术解决现实生活中食物摄入量测量的问题。

背景技术

随着生活质量和水平的不断提升，年轻人中肥胖病患者的数量逐步增长是一个巨大的问题。不幸的是，这种持续的增长趋势导致2型糖尿病病人的数量也持续增长。在2008年，肥胖症患者占世界成人人口的十分之一，而在2012年这个数字已增长到六分之一，并且还在以惊人的速度增长。最近的研究表明，肥胖的人更可能产生严重的健康疾病，如高血压、心脏病、2型糖尿病、高血脂、乳腺癌、结肠癌和呼吸疾病等。肥胖症的主要原因是食物和能量的摄入与消耗之间的不平衡。所以，为了用健康的方式减肥并且维持正常人的健康体重，必须每天测量食物摄取量。事实上，所有现有的肥胖症治疗技术要求病人每天记录食物的摄入量来对比能量的摄入和消耗。

膳食摄入量，即定义某人每天吃什么。膳食摄入量可以为增加干预方案提供宝贵意见，从而能够预防许多疾病。在营养和健康领域，精确测量膳食摄入量是开放的研究课题。通过引入一个新的半自动膳食评估装置，它有助于营养师监测每日营养摄入量。要做到这一点，在食物识别装置的不同步骤中已经采用了各种图像处理技术。在肥胖症患者的移动设备上使用这种食物识别装置，任何人都可以监控他/她的食物的摄入量。

    本发明的基于云计算的智能膳食评估方法,是在已发明的膳食评估装置方法上,采用云计算技术而成。膳食评估装置是由几个独立的部分组成，一个部分的输出信息是另一个部分的输入信息。因此，整个摄入测量装置对每个操作过程都非常敏感。换句话说，一个早期阶段（如分割阶段）的错误估计，会将错误传播到整个装置，并降低最终结果的精确度。本发明为了有一个精确的摄入测量装置，考虑并使用了这一特点。因此，在每个部分的算法的技术准确性上可以称得上“精准”。 整体食物卡路里的精确和准确的测量是需要解决的主要问题。整体食物卡路里的精确测量是另一个问题。在讨论任何技术问题之前，对本装置的精度预期是很重要的。为了回答这个问题，首先必须了解现有的食物营养成分测量方法的精度。从两个方面进行考虑。首先，如果把一盘食物放到专业营养师面前，他/她不能仅仅通过简单的观察或手动测量就给出精确的营养成分测量结果，这是因为营养师不知道盘中食物的精确的成分，例如食物中是否包含盐，如果含有盐则含量是多少，或者它是否包含油，如果含有油是什么类型（橄榄油，玉米油，动物类，...），如果含有某一类油，其含量是多少等问题。此外，某些食物不易察觉，例如一片肉隐藏在汤内，使营养师也无法看到。因此，在现实生活中高精度卡路里测量是不可能实现的。本发明主要是设计一个在具有内置相机的智能手机或其他移动设备上运行的半自动化测量模块以记录食物的卡路里摄入量。与现有的临床方法相比，本方法是通过测量食物的体积和其营养成分来计算卡路里的摄入量。

本目标必然不是得到高精度的结果，因为如上文所述，在实际生活中是不可能测量出高精度的数据的。当然，越精准的装置，最后得出的结论越好。这就是为什么考虑试图测量食物的摄入部分的体积的大小，并且尽可能准确的辨认食物的类型。但非常重要的是仅通过食物图片的处理是不可能得到高精度的数据的。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于云计算的智能膳食评估方法。

上述的目的通过以下的技术方案实现：

目前提出的食物识别方法与这一领域的其他现有的方法类似，是由各种精密计算步骤组成，包括图像分割、特征提取和分类等。例如，在颜色分割步骤中，使用一个3×3的掩码对整个图像进行卷积计算。相似的，在纹理分割步骤中，使用一个2×2的掩码对整个图像进行卷积。一般来说，对一个M×N的图像，使用一个n×n的掩码，需要额外计算n2×(M×N)和算(n2-1)×(M×N)。所有这些复杂的操作必须在移动设备上进行，这不仅限制了移动设备的处理能力，而且也限制了移动设备的功率资源。使用移动云计算是一种适当的解决方案。