[发明专利]菜谱数据的推送方法、装置和系统、存储介质及处理器

权利要求书

1.一种菜谱数据的推送方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的图像信息，所述目标对象的身体特征信息，以及所述目标对象的偏好信息，其中，所述偏好信息用于表征所述目标对象的烹饪口味；

利用第一模型对所述图像信息、所述身体特征信息和所述偏好信息进行分析，得到与所述目标对象匹配的菜谱数据，其中，所述模型为使用多组第一数据通过机器学习训练出来的，每组第一数据均包括：目标对象的图像信息、身体特征信息和偏好信息以及匹配的菜单数据；

推送所述菜谱数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用第一模型对所述图像信息、所述身体特征信息和所述偏好信息进行分析，得到与所述目标对象匹配的菜谱数据包括：

利用第一子模型对所述图像信息进行识别，得到所述目标对象的属性信息，其中，所述属性信息包括：年龄和性别，所述第一子模型为使用多组第一子数据通过机器学习训练出来的，每组第一子数据均包括：目标对象的图像信息以及对应的属性信息；

利用第二子模型对所述身体特征信息进行分析，得到所述目标对象的内环境参数，其中，所述第二子模型为使用多组第二子数据通过机器学习训练出来的，每组第二子数据均包括：目标对象的身体特征信息以及对应的内环境参数；

利用第三子模型对所述属性信息、所述内环境参数和所述偏好信息进行分析，得到所述菜谱数据，其中，所述第三子模型为使用多组第三子数据通过机器学习训练出来的，每组第三子数据均包括：目标对象的属性信息、内环境信息和偏好信息以及匹配的菜单数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取目标对象的图像信息包括：

接收拍摄装置拍摄得到的所述图像信息，其中，所述图像信息包括：所述目标对象的脸部图像和/或所述目标对象的肢体图像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述目标对象的身体特征信息包括：

利用第二模型对所述图像信息进行识别，得到所述目标对象的身份信息，其中，所述第二模型为使用多组第二数据通过机器学习训练出来的，每组第二数据均包括：目标对象的图像信息以及对应的身份信息；

根据所述身份信息，读取对应的身体特征信息，得到所述目标对象的身体特征信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述目标对象的偏好信息包括：

利用第二模型对所述图像信息进行识别，得到所述目标对象的身份信息；

根据所述身份信息，读取对应的偏好信息，得到所述目标对象的偏好信息。

6.一种菜谱数据的推送装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标对象的图像信息，所述目标对象的身体特征信息，以及所述目标对象的偏好信息，其中，所述偏好信息用于表征所述目标对象的烹饪口味；

处理模块，用于利用第一模型对所述图像信息、所述身体特征信息和所述偏好信息进行分析，得到与所述目标对象匹配的菜谱数据，其中，所述模型为使用多组第一数据通过机器学习训练出来的，每组第一数据均包括：目标对象的图像信息、身体特征信息和偏好信息以及匹配的菜单数据；

推送模块，用于推送所述菜谱数据。

7.一种菜谱数据的推送系统，其特征在于，包括：

接收装置，用于获取目标对象的图像信息，所述目标对象的身体特征信息，以及所述目标对象的偏好信息，其中，所述偏好信息用于表征所述目标对象的烹饪口味；

处理装置，与所述接收装置连接，用于利用第一模型对所述图像信息、所述身体特征信息和所述偏好信息进行分析，得到与所述目标对象匹配的菜谱数据，并推送所述菜谱数据，其中，所述模型为使用多组第一数据通过机器学习训练出来的，每组第一数据均包括：目标对象的图像信息、身体特征信息和偏好信息以及匹配的菜单数据。