一种辅助群体健康饮食的系统以及方法
本发明涉及一种辅助群体健康饮食的系统以及方法,具体说涉及一种包括图像识别、食品营养学、手机应用开发领域的辅助群体健康饮食的系统以及方法。
背景技术：
随着社会的发展，人们的生活水平越来越高，但是人们因不合理的饮食而出现健康问题的情况越来越多，人们对自己饮食的健康也越来越注重。与此同时，也出现了很多与健康饮食有关的软件，但是这些软件存在着营养学分析不合理，没有根据使用者自身的体型进行实事求是的分析，或者需要使用者自己估算食物摄入量，导致估算不精准、手动输入较为繁琐等问题。
现有的一种智能健康饮食管理系统，它是根据使用app拍摄的二维图像或者语音输入今日所食用的种类，计算卡路里摄入量并和用户设定的数值相比较，判断今日摄入量是否超标。但是这种方法无法识别食物的体积，由此导致估算卡路里摄入量并不准确。且营养学模型并不全面，卡路里只能衡量食物摄入的总热量，但是在营养学中摄入食物的供能比，即为人体提供能量的三大物质---碳水化合物、蛋白质、脂肪之间的比例也很重要，还有其他对人体有益的维生素同样需要考虑。该系统考虑的因素较为单一。
目前现有技术中另外一种健康饮食管理方法，同样是根据app拍摄二维图像或者输入食品编号测算食物摄入量，并且根据用户输入的运动量、身体状况等信息综合分析，为用户推荐菜品，推荐烹饪方式和推荐膳食方案。但是同样有拍照估算食物摄入量不够精确，且手动输入信息较为繁琐的问题。
因此，研发一种可以精准方便定量测定使用者的食物营养素摄入量，并且根据使用者自身的形体，合理科学地提供全方位饮食建议的系统至关重要。
技术实现要素：
为实现所述目的，本发明提供一种可以快速精准监测以及分析使用者的营养素摄入状况并根据使用者自身的形体信息给予合理的饮食建议的系统及方法。可以精确记录使用者的营养素摄入情况、身体状况，给予科学合理的饮食建议，有利于使用者的身体健康。
本发明提出一种辅助群体健康饮食的系统，包括食物信息采集器、人体信息采集器、计算主机、主机端应用程序、手机端应用程序以及云端数据服务器，其特征在于：所述人体信息采集器，包含一第一摄像头和一体重秤，用于获取人的形体信息；所述食物信息采集器，包含一第二摄像头，用于获取食物的深度图；所述计算主机，用于运行主机端的应用程序并显示登录界面以及系统实时运行状况；所述主机端应用程序，包括用户登录模块、食物信息自动提取模块、人体信息自动提取模块和信息上报模块；所述手机端应用程序，用于用户连接计算主机，开启主机端应用程序中的食物信息自动提取模块和人体信息自动提取模块；并用于用户查看个人饮食建议以及饮食情况或身体情况；所述云端数据服务器包含数据存储模块和数据分析计算模块。
在上述辅助群体健康饮食的系统中，所述第一摄像头和第二摄像头均为深度摄像头。
本发明还提出一种辅助群体健康饮食的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤s1：用户开启系统；
步骤s2：人体信息采集器和食物信息采集器采集信息，包括人体信息采集器获取人体信息采集器的深度图像和人体体重数据，食物信息采集器获取食物信息采集器采集的深度图像；
步骤s3：计算主机处理数据，包括识别食物的种类、分割出食物、计算出食物的体积，以及利用人体的深度图像和体重数据计算出人体的形体信息；
步骤s4：计算主机将所述步骤s3中的数据上传；
步骤s5：云端服务器根据上传的食物体积、种类信息，计算出使用者摄入的各大营养素含量，并根据s4上传的数据进行分析，给出饮食建议。
在上述辅助群体健康饮食的方法中，其特征在于，所述步骤s2中食物体积计算过程为：a)根据设备摆放的形态设置初始平面p，使得初始平面p的平面法向量pv与z轴平行；b)将食物点云与初始平面p配准，使得放置食物的平面与初始平面p重合；c)将食物前景分割出来；d)将步骤c)中的分割结果映射到三维空间；e)计算三维空间体积，再根据食物的营养素数据库，计算获得被拍摄食物的各种营养素的含量。
在上述辅助群体健康饮食的方法中，其特征在于，所述步骤s3中食物体积计算过程d)中分割结果映射到三维空间的方法使用如下公式：
其中zc为摄像头离食物的距离；u、v是某个食物像素点在像素坐标系中的x轴坐标以及y轴坐标；xw、yw、zw为食物在世界坐标系中的三维坐标；fx、fy为相应方向上焦点的长度；uo、vo为像素坐标系中的光心；r字母代表一个旋转矩阵，t代表转换矩阵，计算得出三维空间坐标。
在上述辅助群体健康饮食的方法中，其特征在于，所述步骤s2中食物体积计算过程特征在于，所述步骤e)中计算三维空间体积的方法为：以食物点云为上曲面，上曲面定义为f，初始平面p为下平面，根据积分公式计算出三维空间体积。
在上述辅助群体健康饮食的方法中，其特征在于，所述步骤s2中食物体积计算过程中步骤e)所述积分公式为：
s＝1mm2
hi＝fz-pz
其中pz∈p，pz为初始平面的纵坐标，fz∈f，fz为食物点云中点的纵坐标，s为xy平面上积分时的单位面积，hi为上曲面f某点与初始平面p即下平面对应点的z轴方向距离，v为最终计算出的食物三维空间体积。
在上述辅助群体健康饮食的方法中，其特征在于，所述步骤s3中计算人体形体信息的过程如下：(a)第一摄像头对人体进行拍照，计算主机读取第一摄像头采集的人体单个视角深度图；(b)对步骤(a)中的所述深度图进行分割得到人体深度图，根据分割后的深度图得到人体点云数据，再根据人体点云数据提取人体骨架数据；(c)进行人体姿势拟合；(d)进行人体形态拟合；(e)进行人体腰围、臀围参数的估算；(f)计算主机根据人体的身高、体重、腰围和臀围计算人体的形体信息。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明可以快捷精准定量地记录使用者的食物营养素摄入状况，比传统的估算手动输入、拍照输入更加精确且不需要标准板的参照，更加方便快捷，适合于餐厅中为所有人使用。且饮食建议的分析，是结合了每个人的形体状况的，而且考虑到了人体的各个营养素，更加合理。
附图说明
图1为本发明一个实施例中辅助群体健康饮食装置的立体图；
图2为图1的左视图；
图3为本发明的辅助群体健康饮食系统的方法流程图；
图4为本发明一个实施例中的标准坐标系示意图；
图5为本发明一个实施例中的食物平面与初始平面配准示意图；
图6为本发明一个实施例中的图像分割结果图；
图7为本发明一个实施例中将食物从二维到三维的映射图；
图8为本发明一个实施例中的三维体积计算示意图；
图9为本发明另一个实施例中的食物种类识别结果示意图；
图10为本发明一个实施例中的人体形体测定的示意图。
图中序号所示如下：第一摄像头1、支架2、第二摄像头3、计算主机4、显示屏5、步骤s1-s5。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对发明的限定。
下面根据图1-2介绍本发明所使用的装置：图1为本发明一个实施例中辅助群体健康饮食装置的立体图，图2为图1的左视图，辅助群体健康饮食装置包括人体信息采集器、食物信息采集器和计算主机。人体信息采集器包括第一摄像头1和体重秤6，第一摄像头1为一深度摄像头，设置在支架2的上方，用于向斜下方拍摄人体，获取人体的深度图像；体重秤6设置在该装置的正前方，用于获取人体的体重，通过蓝牙与计算主机4连接。食物信息采集器包括第二摄像头3，第二摄像头3为另一个深度摄像头，设置在支架2下、位于第一摄像头1下方、计算主机的内部，用于垂直向下拍摄食物，获取食物的深度图像。计算主机4与支架2相连接，是一台通用计算机，同时可以作为放置待测食物的平台，其上方装有显示屏5，用于显示主机端程序的运行状况以及显示本机器的二维码。
下面根据图3--10具体说明本发明一个实施例中的辅助群体健康饮食装置及方法，辅助群体健康饮食系统方法的总体流程图如图3所示：
步骤s1：首先用户开启系统，具体过程为：用户将餐盘放置到该系统的计算主机4中，使用者站在体重秤6上，随后打开手机端应用程序，扫描计算主机4显示屏上的二维码，进入操作界面，开启计算主机4上的人体信息自动提取模块和食物信息自动提取模块；或者直接在主机端应用程序的软件登录模块中开启上述模块，准备进行信息采集。
步骤s2：信息采集器采集信息，具体过程为：计算主机4获取食物信息采集器采集的深度图像，并根据所述深度图像计算食物的体积。食物体积的具体计算过程为：
a)根据设备摆放的形态设置初始平面p，使得初始平面p的平面法向量pv与z轴平行，如图4所示；
b)将食物点云与步骤a)中的初始平面p配准，使得放置食物的平面与初始平面p重合如图5所示；
c)通过二维检测算法将食物点云分割出来，食物拍摄所获取的图像与通过二维检测算法分割后的图像对照如图6所示；
d)将步骤c)中的二维食物点云分割结果映射到三维空间，从二维映射成三维的对照如图7所示。将二维像素坐标输入下述公式一：
其中zc为摄像头离食物的距离；u、v是某个食物像素点在像素坐标系中的x轴坐标以及y轴坐标；xw、yw、zw为食物在世界坐标系中的三维坐标；fx、fy为相应方向上焦点的长度；uo、vo为像素坐标系中的光心；r字母代表一个旋转矩阵，t代表转换矩阵，计算得出三维空间坐标。
e)计算三维空间体积：以食物点云为上曲面，上曲面定义为f，初始平面p为下平面，根据下述积分公式计算出三维空间体积，计算示意图如图8所示。可使用积分公式进行运算，具体运算方法如下公式二所示：
s＝1mm2
hi＝fz-pz
其中pz∈p，pz为初始平面的纵坐标，fz∈f，fz为食物点云中点的纵坐标，s为xy平面上积分时的单位面积，hi为上曲面f某点与初始平面p即下平面对应点的z轴方向距离，v为最终计算出的食物三维空间体积。
同时计算机通过深度学习算法识别出食物的种类，如图9所示，为另一实施例中食物为包子时，信息采集器识别出的食物种类示意图。
根据构建的食物密度数据库，又结合食物的种类、体积，再根据食物的营养素数据库，计算获得被拍摄食物的各种营养素的含量。可使用如下公式三进行计算：
w＝ρ*v*k
ρ为食物的密度，w为食物某营养物质的含量，v为食物的体积，k为食物单位质量某种营养素的含量。
其中食物密度数据库，是存储着不同食物密度大小的数据库。食物营养素数据库是根据《中国食物成分表》构建的，不同食物各种营养素含量的数据库。
步骤s3：计算主机4初步处理数据，具体包括根据第一摄像头1获取的人体深度图以及体重秤6称得的体重信息来计算出人体形体信息，具体计算过程如图10所示，文字表述如下：
(a)第一摄像头1对人体进行拍照，计算主机4读取第一摄像头1采集的人体单个视角深度图；
(b)对采集的深度图进行轮廓分割得到人体深度图，根据分割后的深度图得到人体点云数据，根据人体点云数据提取人体骨架数据；
(c)进行人体姿势拟合：计算将模板模型的骨架数据变换到人体点云骨架数据的旋转矩阵r，基于此进一步优化人体参数化模型的姿态参数θ；
(d)进行人体形态拟合：在进行步骤(c)中的人体姿势拟合后，建立姿态变形后的模板模型和人体点云数据之间的对应关系，求解模板模型的形态变形参数β；
(e)进行人体腰围、臀围等具体信息的估算，依照拟合后人体模型的拓扑一致的特点，预先定义体尺参数的表面圆周路径，该路径被定义为一组顶点的集合，圆周路径的长度为定义路径点的相邻边的长度之和，然后根据步骤(d)中拟合后的人体形态，来计算模型对应的圆周路径，从而得到人体的腰围、臀围等信息的估计。(f)计算主机3根据人体的身高以及体重计算人体的身体质量指数bmi，身体质量指数bmi＝m/h2，其中h为身高(单位为米)，m为人体体重(单位为kg)。还可以计算人体的中心性肥胖指数c，l1为腰围(单位cm)，l2为臀围(单位cm)，计算过程为：c＝l1/l2；
步骤s4：计算主机4上传数据，将运算所得的食物某营养物质的含量w、身体质量指数bmi和中心性肥胖指数c两种形体信息上传至云端服务器；
步骤s5：云端服务器计算存储数据，云端服务器开始根据使用者的身体质量指数bmi和中心性肥胖指数c以及当日摄入食物各种营养素的含量，根据《中国居民膳食指南》构建的信息库，给予饮食建议，并存储营养素摄入信息、形体信息以及饮食建议。
例如：云端服务器根据主机端上传的形体信息数据，获得使用者的形体信息为，bmi＝22.03kg/m2，中心性肥胖指数为c＝0.85。云端服务器读取使用者的年龄、性别信息为20岁，性别女，体力劳动类型为轻体力劳动。
系统根据《中国居民膳食指南》构建的知识库得知，bmi值在18.5～23.9之间，为正常体重；中心性肥胖指数为c＝0.85<0.9，也属于正常。系统从而判定使用者无须减肥，按照正常人群进行分析。云端服务器根据如下公式：
每日所需热量(千卡)＝每公斤标准体重所需热量(千卡)×标准体重(公斤)
其中，每公斤标准体重所需热量参考表1：
表1人群每公斤标准体重所需热量参考表
计算得出人体理论上的能量需求为1800千卡。
即表示要维持人体代谢平衡，则需要至少摄入1800千卡的食物，且根据《中国居民膳食指南》要求，能量需求为1800千卡的人，各个营养素摄入量应当为如下表2所示：
表2《中国居民膳食指南》中建议的正常人群各营养素摄入量
(续表)
通过云端数据服务器中存储的当日食物各营养素的含量数据，即可获得如下表3所示的用户某日的营养素摄入情况表：
表3用户某日营养素摄入情况
(续表)
云端数据服务器将两个表格相对比，发现用户蛋白质摄入量与标准值差异较大，达到了百分之五十，由此可以判定用户今日蛋白质摄入量严重不足，因此云端数据服务器计算得出结论：蛋白质摄入量严重偏低，该用户日常饮食应注重蛋白质的摄入，手机端应用程序将在次日早上八点提醒用户“昨日蛋白质摄入严重不足，建议多吃蛋白质含量高的食品”并且给出菜单。
用户可以通过手机端应用程序随时查看历史日期的各营养素摄入信息、形体信息以及饮食建议等。
需要指出的是，根据本发明的具体实施方式所作的任何变形，均不脱离本发明的精神以及权利要求记载的范围。
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