[发明专利]一种相机测量食物营养成分方法

权利要求书

1.一种相机测量食物的方法，其特征在于：利用相机进行拍照，照片传输到之前利用大量数据训练的深度学习模型(比如卷积神经网络)进行食物识别，用于对食品的图像进行分类和分割；在此基础上，利用本发明的相机变焦聚测量物体(食物)体积法进行体积测量；将识别和计算的结果提取到终端，与各种食物单位营养成分(如卡路里)数据相乘进行计算；将最后结果传输到终端，利用IBM Watson模型提供建议或者发送到营养咨询师提供建议，将建议发送给消费者。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的食物智能识别模块包括先利用人工智能的方法如机器学习，深度学习进行食物的分割与分类，将分割的每个对象标记为识别的类别。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的体积测量方法是一种变焦聚或双摄像头相机测量技术，利用改变镜头焦距或者双摄像头多摄像头在手机上显示的大小差异来进行体积的计算。

4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的计算总食物营养成分步骤中，建立了各种食物的营养数据库，根据食物的营养数据乘以食物的量(质量或体积)，食物的营养数据库建立可通过SmartPlate等物联网智能设备或者已有的营养数据库建立，当有多源数据时候综合起来进行修正，还可以根据位置信息定位到所在的餐厅，与餐厅食物数据库连接，使得计算更加准确。

5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的提供营养建议步骤中，利用人工或Watson认知计算智能的方法进行建议提供，人工建议通过互联网咨询有资质的营养师或医生，并有互相打分评价系统；Watson认知计算模型利用营养数据对计算机训练达到专家的水平。