[发明专利]一种基于人脸识别自助打餐系统的饮食营养分析方法有效

专利信息
申请号: 202010928878.7 申请日: 2020-09-07
公开(公告)号: CN112017756B 公开(公告)日: 2022-05-17
发明(设计)人: 谭雪欣;马文英;王卫中;许辰;郭恩英;肖贺;韩永青;王占鹏;刘佳 申请(专利权)人: 神思电子技术股份有限公司
主分类号: G16H20/60 分类号: G16H20/60;G06Q20/40
代理公司: 北京中索知识产权代理有限公司 11640 代理人: 商金婷
地址: 250101 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 识别 自助 系统 饮食 营养 分析 方法
【权利要求书】:

1.一种基于人脸识别自助打餐系统的饮食营养分析方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤一:菜品营养成分信息数据存储;

步骤二:就餐用户个人数据信息设置保存;

步骤三:就餐用户人脸注册、就餐时人脸识别与支付账户绑定;

步骤四:按需自助取餐,精准计量;

步骤五:无感支付:系统自动在人脸注册绑定的支付账户中按照称重的重量*菜品固定单价进行扣费;

步骤六:营养分析;

所述步骤一具体步骤如下:

步骤一一:根据《食物营养成分表》将菜品中的各种物料的营养成分全部保存,然后将每种菜品含有各种物料的配比存储在数据库中,用来计算各种菜品的热量和各种营养成分;

步骤一二:计算菜品净含量:

单一食物的净含量为=单一食物的重量*单一可食部分占总重良的百分比;

菜品净含量为所有单一食物的净含量相加;

步骤一三:计算菜品中各种营养成分含量:

单一食物的营养成分含量为=单一食物的重量/标准重量*标准重量下相应营养成分含量;

菜品营养成分的含量为所述单一食物的营养成分含量相加;

所述步骤二具体步骤如下:

根据个人每餐食用的菜品重量,结合菜品的原料信息数据,计算本次就餐的营养信息;

步骤二一:计算三餐能量比并评价:

计算方法:各餐能量比=各餐能量/全天总能量*100%;

合理的三餐能量比是:早餐占全天总能量30%,午餐占40%,晚餐占30%;

步骤二二:碳水化合物、脂肪及蛋白质三大营养素供能比:

计算方法:供能比(%)=营养素的克数*产热系数/总能量;

步骤二三:计算热量和其余营养素的摄入量;

营养元素包括蛋白质,脂肪,碳水化合物,膳食纤维,维生素A、B1、B2、C、E,钾,钠,镁,钙,铁,锌;

所述步骤三具体步骤如下:

步骤三一:前期人像库创建;

步骤三二:前期人脸注册,单人图片导入人像库,要求每张图片中只有一个人脸,将全部需要注册的人脸注册完毕,完成整个人像库的注册;

步骤三三:就餐前人脸库检索,就餐前,刷脸绑定餐盘,检索此人脸在人像库中对应的基本信息,将基本信息写入餐盘中;

所述步骤四具体步骤如下:

自助取餐时,客户按照自己的食量与喜好,自由选取菜品,精准计量结算台按克计算自动称重计量,普通的秤和普通的算法做不到精准计量,现通过精准计量公式计算:

F=X-M (式1)

其中:

F为取餐重量;

X为菜品总重量;

M为客户取餐后菜品剩下重量;

步骤四一:当客户没有放置餐盘时:

当前秤的称重序列:y1、y2、……、yn

每在设定的时间内取一次菜品总重量,放入重量堆栈队列中,预设重量堆栈队列的长度为n,堆栈保持先进先出,取堆栈最前面n个重量值,取平均数得到X:

步骤四二:当客户放置餐盘时,多标签读卡器读取餐盘IC卡芯片,餐台上显示用户信息,此时盛菜:

步骤四二一:用户盛菜到自己餐盘中后,菜品总重量减少:从重量堆栈队列中连续取n次计算:

当M值不大于阈值m时,表示客户盛菜完毕,此时计算客户取餐精准重量F=X-M;

步骤四二二:当有第二个客户放盘盛菜时,此时立即结束前一个客户的取值计算,当前值即为最后取菜值;

步骤四三:当厨师加菜时计算总重量:

厨师放菜后,读取菜品总重量为W,菜品原重量为X,当W-X>z(z为用户设定一次加菜最少重量值)时,并且加菜持续时间T>t,满足这两个条件时即为加菜;

步骤四四:防止偷菜:

当没有客户放置餐盘,从重量堆栈队列中连续取n次计算:当M值大于阈值m时,表示有客户偷菜,系统报警,液晶显示警报。

2.根据权利要求1所述的基于人脸识别自助打餐系统的饮食营养分析方法,其特征在于:所述步骤六具体步骤如下:

能量和营养素的摄入量如果达到国标的80%-100%,说明摄入量适宜;

如果低于国标的80%,则标示这种营养素“摄入不足”;

如果低于国标的60%,则标示这种营养素“缺乏”,给出建议增加这种营养素摄入的具体建议;

根据评价结果,结合影响膳食的主要关联因素,比如年龄、性别、身高、体重、体力劳动类型,有针对性的给予膳食指导建议,对膳食能量摄入过高者提出增加运动的指导建议。

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