CN103888549B - 基于云和智能终端的营养与生活管理系统 - Google Patents
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Abstract
本专利涉及一种营养与生活管理系统，通过传感器和智能终端收集食物摄入与运动信息，通过云处理方式进行智能化的分析和计算，对营养的摄取和消耗进行闭环管理，并综合各项常规生理数据，实现对热量和生活活动的精准管理；并以此建立大数据库，为饮食与生活方面的生产与消费提供指导。主要特点是：使用方便，数据准确，易于计划和统计。本营养与生活管理系统由三个子系统组成：1.传感器组：主传感器包含食物传感器、运动传感器和生理传感器，辅助传感器包括环境传感器和姿态传感器；2.用户终端：作为主要的用户交互端口，并作为前端设备负责将传感器组收集到的数据传送到云端；3.云端：包含数据存储、数据分析、统计报告以及数据共享交换等功能。
Description
技术领域
本发明属于物联网与云技术领域，通过云处理方式对传感器采集的食物、运动与生理数据进行分析和统计，全面管理热量的摄入和消耗，并综合各项常规生理数据，实现对健康生活的管理。
背景技术
随着经济和社会的不断发展，关注健康饮食和健康生活的人越来越多，但长期以来却一直缺乏一种快速便捷的手段来帮助大家精准地搜集和管理这些数据。近年来，随着传感器和物联网、云计算、大数据、移动互联网等技术的日趋成熟，各种便携乃至穿戴设备如雨后春笋般诞生，因此，我们认为，综合这些技术，可以开发出一套具有高度易用性和用户黏性的营养与生活管理系统。
该领域现有的产品，一类是如中国专利申请号CN201310672186之类的电子营养秤，其实质还是传统的电子秤，仅内置了一个简单的食物热量参数表，用户在称量时输入食品代码就得到食品的热量值。因此，其缺点是明显的：首先是使用不便，每当下厨或者就餐就需要将食物一一设定一一称量；其次，数据是孤立的非存储的，既不能与使用者的身体状况相结合，也不具备回溯性和可分析性；其适用性也受到较大的限制，食品种类有限且都是单一品种，无法扩展，不能适应食品的多样性和混合性的特点。
另一类是各类便携或可穿戴的运动记录装置，这些产品普遍地已经实现或部分实现对人体运动和能量消耗数据的采集并能够上传至服务器端，但同样普遍地，由于缺少对营养摄入阶段的探测管理手段，无法实现对人体能量摄取和消耗的完整的闭环管理。
发明内容
本发明正是出于克服现有技术的上述不足而提出的。根据本发明的一个方面，本发明要解决的问题是提供一种营养与生活管理系统，通过传感器和智能终端收集食物摄入与运动信息，通过云处理方式进行智能化的分析和计算，对营养的摄取和消耗进行闭环管理，并综合各项常规生理数据，实现对热量和生活活动的精准管理，对注重生活质量的现代人群、对营养物质的摄入量和消耗量有较高要求的病人、以及广大少年儿童都有很强的实用意义。根据本发明的另一方面，本发明要解决的另一个问题是建立关于热量和生活活动的大数据库和交互共享平台，为企业和社会团体在饮食与生活方面的生产与消费提供指导，帮助人们提高健康生活水平。
优选地，该营养与生活管理系统三个子系统组成：
1）传感器组：主传感器包含食物传感器（含称重计量、光谱分析、电子鼻、摄像头等传感器）、运动传感器（含卫星定位、轨迹、速度、加速度、幅度等传感器）和生理传感器（含体温、呼吸、心率、血压、血氧度等传感器），辅助传感器包括环境传感器（含温度、湿度、气压、照度等传感器）和姿态传感器（含重力、定位、高度等传感器）；
2）用户终端：作为主要的用户交互端口，并作为前端设备负责将传感器组收集到的数据传送到云端，可以是移动智能终端（手机和平板电脑等）、智能前置主机、智能家电、电脑，等等；
3）云端：包含数据存储、数据分析、统计报告以及数据共享交换等功能。
优选地，该营养与生活管理系统包括以下五大功能模块。
一、基础数据库。
1）用户个人基本信息：优选地，记录用户的年龄、性别、身高、体重、人种、健康状况（尤其是对营养和热量摄入有要求的病症）、偏好等信息。用户个人基本信息主数据记录在云端，并可复制到智能终端或便携设备上以实现更佳的用户交互和客户化。
2）营养管理基础数据库：优选地，记录各种食品的营养构成、热值、加工过程、图片、识别特征、形态、形状、密度、颜色、含盐量、保存方式、偏好地域、偏好人群等信息。存放于云端，并不断学习积累。
3）运动管理基础数据库：优选地，记录各种日常活动与体育运动的热量消耗计算公式、参数、变量、调整系数等信息。存放于云端，并不断学习积累。
4）生理指标基础数据库：优选地，记录各种民族、地域、性别、年龄的人群的生理指标信息，包括呼吸、心率、血压、血氧度等。存放于云端，并不断学习积累。
二、营养摄入管理模块。
1）食物识别部：通过食物传感器（含光谱分析、电子鼻、摄像头等传感器）扫描食物，然后将获取的数据与云端存储的食物特征数据库进行模式匹配，确定食物种类与组成。特征数据库使用自适应、模糊数学和神经网络等算法，能够在使用中不断学习积累。在自动识别算法不适合或者软硬件配置不完备的情况下，也可支持用户在智能终端手工设定食物种类。
2）营养分析部：根据食物种类与组成，参照营养管理基础数据库，分析出各种营养成分的组成和比例，这个环节可以检测出有害的成分，如各种过敏源、毒素、化学品等，帮助实现食品安全。
3）重量计量部：通过称重计量传感器测定出质量数据，然后通过辅助传感器数据计算出补偿量，计算出食物的质量、体积，并可计算出密度。辅助传感器的使用可以称重和姿态为例，若工作平面不在水平位置，假设重量计量传感器得到的食品质量为m，通过重力传感器和三维度加速度传感器得到的工作平面与水平面的夹角为θ，则实际的食物质量m'=m/cos(θ)，具体可参考图4。
4）营养计算部：综合营养构成、质量、体积、营养单位热量等数据计算出总热量、含盐量等数据。
5）历史数据部：记录用户营养摄入的历史数据，长期数据记录在云端形成大数据库，短期数据可以同时保留在智能终端和便携设备上以提供更好的用户体验。
6）统计分析部：参照用户个人基本信息，对其饮食和营养摄入进行长期和短期统计和分析，同时，按照民族、地域、性别、年龄、偏好等维度对大数据库进行分析挖掘，结合生理数据和运动消耗数据，适时对用户进行有益的提示、建议和推荐。
三、运动与消耗管理模块。
1）轨迹测量部：通过卫星定位和轨迹跟踪记录用户运动轨迹，结合高度等传感器数据计算出精确的三维度轨迹与运动距离。
2）速度测量部：通过速度和加速度等传感器全程记录用户位移速度和速度变化。
3）幅度测量部：通过幅度、加速度和重力等传感器全程记录用户动作幅度和频度。
4）运动计算部：综合用户基本信息、运动轨迹、速度、幅度、温度、湿度、高度等数据，计算出用户这段行程或时段的能量消耗。
5）历史数据部：记录用户运动和能量消耗的历史数据，长期数据记录在云端形成大数据库，短期数据可以同时保留在智能终端和便携设备上以提供更好的用户体验。
6）统计分析部：参照用户个人基本信息，对其运动和能量消耗进行长期和短期统计和分析，同时，按照民族、地域、性别、年龄、偏好等维度对大数据库进行分析挖掘，结合生理数据和营养摄入数据，适时对用户进行有益的提示、建议和推荐。
四、规生理数据管理模块。
1）数据测量部：按一定周期通过生理传感器（含体温、呼吸、心率、血压、血氧度等传感器）为用户测量常用生理数据。
2）历史数据部：记录用户历史生理数据，长期数据记录在云端形成大数据库，短期数据可以同时保留在智能终端和便携设备上以提供更好的用户体验。
3）对照分析部：参照用户个人基本信息，对其生理状况进行长期检测，并按需要结合营养的摄入和运动消耗进行长期和短期统计和分析，同时，按照民族、地域、性别、年龄、偏好等维度对大数据库进行分析挖掘，适时对用户进行有益的提示、建议和推荐。
五、健康分析与生活管理分享平台。
1）计划管理部：
a) 对用户的营养摄入和运动消耗进行闭环管理，将营养摄入数据、运动消耗数据和生理数据充分结合，提高其科学性和稳定性，帮助维持健康；
b) 按照用户的长期或短期健康需求自动生成控制方案，监控、提示并帮助用户按计划执行；
c) 对病人等特殊用户，根据其基本信息及健康状况进行控制和调整，自动通过智能终端或者便携设备对用户予以监控及提示。
2）统计分析部：参照用户个人基本信息，对其生理健康状况、营养的摄入和运动消耗进行长期和短期统计和分析，同时，按照民族、地域、性别、年龄、偏好等维度对大数据库进行分析挖掘，适时对用户进行有益的提示、建议和推荐。
3）分享平台部：用户可以依托本平台，分享和交换其健康生活经验，包括食品的选择、加工、保存，食品安全，饮食的频率、时间、数量，营养的搭配，运动的种类、频度、激烈程度、运动量，各种不同期限的饮食计划和运动计划，以及实际的效果、反馈和讨论，等等，所有这些分享和交换均可是有偿或者无偿的。
4）大数据部：
a) 积累的不同民族、地域、性别、年龄、偏好的用户群的食物、饮食和营养热量摄入数据；
b) 积累的不同民族、地域、性别、年龄、偏好的用户群的运动消耗数据；
c) 积累的不同民族、地域、性别、年龄、偏好的用户群的日常生理数据；
d) 基于a) b) c)项进行交叉分析和挖掘。
综上所述，营养与生活管理系统是一项对于提高人民健康生活水平有益的重要发明，拥有广阔的应用前景。由于物联网、无线通讯、智能终端、云、大数据等技术领域的迅速发展，无论传感器的选择、部署、外形形态和数据传输，还是用户终端的选择，或者云端和大数据的功能和部署，都具有高度的灵活性，本文所述只是在目前技术条件下本发明的优选实施方式，在不脱离本发明的技术原理、步骤、功能、应用和实施框架的前提下，还有相当大的提升和发展空间，这些改进、重组和变形也应视为本专利的保护范围。
附图说明
图1基于云和智能终端的营养与生活管理系统架构图。
图2食物营养分析流程图。
图3运动消耗分析流程图。
图4称重工作平面倾斜补偿示例图。
具体实施方式
参见图1、2、3、4，本具体实施方式中营养与生活管理系统由三个子系统组成：
1）传感器组：主传感器包含食物传感器（含称重计量、光谱分析、电子鼻、摄像头等传感器）、运动传感器（含卫星定位、轨迹、速度、加速度、幅度等传感器）和生理传感器（含体温、呼吸、心率、血压、血氧度等传感器），辅助传感器包括环境传感器（含温度、湿度、气压、照度等传感器）和姿态传感器（含重力、定位、高度等传感器）；
2）用户终端：作为主要的用户交互端口，并作为前端设备负责将传感器组收集到的数据传送到云端，可以是移动智能终端（手机和平板电脑等）、智能前置主机、智能家电、电脑，等等；
3）云端：包含数据存储、数据分析、统计报告以及数据共享交换等功能。
优选地，该营养与生活管理系统包括以下五大功能模块。
一、基础数据库。
1）用户个人基本信息：优选地，记录用户的年龄、性别、身高、体重、人种、健康状况（尤其是对营养和热量摄入有要求的病症）、偏好等信息。用户个人基本信息主数据记录在云端，并可复制到智能终端或便携设备上以实现更佳的用户交互和客户化。
2）营养管理基础数据库：优选地，记录各种食品的营养构成、热值、加工过程、图片、识别特征、形态、形状、密度、颜色、含盐量、保存方式、偏好地域、偏好人群等信息。存放于云端，并不断学习积累。
3）运动管理基础数据库：优选地，记录各种日常活动与体育运动的热量消耗计算公式、参数、变量、调整系数等信息。存放于云端，并不断学习积累。
4）生理指标基础数据库：优选地，记录各种民族、地域、性别、年龄的人群的生理指标信息，包括呼吸、心率、血压、血氧度等。存放于云端，并不断学习积累。
二、营养摄入管理模块。
1）食物识别部：通过食物传感器（含光谱分析、电子鼻、摄像头等传感器）扫描食物，然后将获取的数据与云端存储的食物特征数据库进行模式匹配，确定食物种类与组成。特征数据库使用自适应、模糊数学和神经网络等算法，能够在使用中不断学习积累。在自动识别算法不适合或者软硬件配置不完备的情况下，也可支持用户在智能终端手工设定食物种类。
2）营养分析部：根据食物种类与组成，参照营养管理基础数据库，分析出各种营养成分的组成和比例，这个环节可以检测出有害的成分，如各种过敏源、毒素、化学品等，帮助实现食品安全。
3）重量计量部：通过称重计量传感器测定出质量数据，然后通过辅助传感器数据计算出补偿量，计算出食物的质量、体积，并可计算出密度。辅助传感器的使用可以称重和姿态为例，若工作平面不在水平位置，假设重量计量传感器得到的食品质量为m，通过重力传感器和三维度加速度传感器得到的工作平面与水平面的夹角为θ，则实际的食物质量m'=m/cos(θ)，具体可参考图4。
4）营养计算部：综合营养构成、质量、体积、营养单位热量等数据计算出总热量、含盐量等数据。
5）历史数据部：记录用户营养摄入的历史数据，长期数据记录在云端形成大数据库，短期数据可以同时保留在智能终端和便携设备上以提供更好的用户体验。
6）统计分析部：参照用户个人基本信息，对其饮食和营养摄入进行长期和短期统计和分析，同时，按照民族、地域、性别、年龄、偏好等维度对大数据库进行分析挖掘，结合生理数据和运动消耗数据，适时对用户进行有益的提示、建议和推荐。
三 、运动与消耗管理模块。
1）轨迹测量部：通过卫星定位和轨迹跟踪记录用户运动轨迹，结合高度等传感器数据计算出精确的三维度轨迹与运动距离。
2）速度测量部：通过速度和加速度等传感器全程记录用户位移速度和速度变化。
3）幅度测量部：通过幅度、加速度和重力等传感器全程记录用户动作幅度和频度。
4）运动计算部：综合用户基本信息、运动轨迹、速度、幅度、温度、湿度、高度等数据，计算出用户这段行程或时段的能量消耗。
5）历史数据部：记录用户运动和能量消耗的历史数据，长期数据记录在云端形成大数据库，短期数据可以同时保留在智能终端和便携设备上以提供更好的用户体验。
6）统计分析部：参照用户个人基本信息，对其运动和能量消耗进行长期和短期统计和分析，同时，按照民族、地域、性别、年龄、偏好等维度对大数据库进行分析挖掘，结合生理数据和营养摄入数据，适时对用户进行有益的提示、建议和推荐。
四、规生理数据管理模块。
1）数据测量部：按一定周期通过生理传感器（含体温、呼吸、心率、血压、血氧度等传感器）为用户测量常用生理数据。
2）历史数据部：记录用户历史生理数据，长期数据记录在云端形成大数据库，短期数据可以同时保留在智能终端和便携设备上以提供更好的用户体验。
3）对照分析部：参照用户个人基本信息，对其生理状况进行长期检测，并按需要结合营养的摄入和运动消耗进行长期和短期统计和分析，同时，按照民族、地域、性别、年龄、偏好等维度对大数据库进行分析挖掘，适时对用户进行有益的提示、建议和推荐。
五、健康分析与生活管理分享平台。
1）计划管理部：
a) 对用户的营养摄入和运动消耗进行闭环管理，将营养摄入数据、运动消耗数据和生理数据充分结合，提高其科学性和稳定性，帮助维持健康；
b) 按照用户的长期或短期健康需求自动生成控制方案，监控、提示并帮助用户按计划执行；
c) 对病人等特殊用户，根据其基本信息及健康状况进行控制和调整，自动通过智能终端或者便携设备对用户予以监控及提示。
2）统计分析部：参照用户个人基本信息，对其生理健康状况、营养的摄入和运动消耗进行长期和短期统计和分析，同时，按照民族、地域、性别、年龄、偏好等维度对大数据库进行分析挖掘，适时对用户进行有益的提示、建议和推荐。
3）分享平台部：用户可以依托本平台，分享和交换其健康生活经验，包括食品的选择、加工、保存，食品安全，饮食的频率、时间、数量，营养的搭配，运动的种类、频度、激烈程度、运动量，各种不同期限的饮食计划和运动计划，以及实际的效果、反馈和讨论，等等，所有这些分享和交换均可是有偿或者无偿的。
4）大数据部：
a) 积累的不同民族、地域、性别、年龄、偏好的用户群的食物、饮食和营养热量摄入数据；
b) 积累的不同民族、地域、性别、年龄、偏好的用户群的运动消耗数据；
c) 积累的不同民族、地域、性别、年龄、偏好的用户群的日常生理数据；
d) 基于a) b) c)项进行交叉分析和挖掘。
综上所述，营养与生活管理系统是一项对于提高人民健康生活水平有益的重要发明，拥有广阔的应用前景。由于物联网、无线通讯、智能终端、云、大数据等技术领域的迅速发展，无论传感器的选择、部署、外形形态和数据传输，还是用户终端的选择，或者云端和大数据的功能和部署，都具有高度的灵活性，本文所述只是在目前技术条件下本发明的优选实施方式，在不脱离本发明的技术原理、步骤、功能、应用和实施框架的前提下，还有相当大的提升和发展空间，这些改进、重组和变形也应视为本专利的保护范围。
Claims (1)
1.一种营养与生活管理系统，包括：
基础数据库，包括：用户个人基本信息：记录年龄、性别、身高、体重、人种、健康状况和偏好信息；
营养管理基础数据库：记录各种食品的营养构成、热值、加工过程、图片、识别特征、形态、形状、密度、颜色、含盐量、保存方式、偏好地域和偏好人群信息；
运动管理基础数据库：记录各种日常活动与体育运动的热量消耗计算公式、参数、变量和调整系数信息；
生理指标基础数据库：记录各种民族、地域、性别、年龄的人群的生理指标信息，包括呼吸、心率、血压和血氧度；
营养摄入管理模块，包括：食物识别部：通过食物传感器扫描食物，然后将获取的数据与云端存储的特征数据库进行模式匹配，确定食物种类与组成；支持用户在智能终端手工设定食物种类；
营养分析部：根据食物种类与组成，参照营养管理基础数据库，分析出各种营养成分的组成和比例，这个环节检测出有害的成分，帮助实现食品安全；
重量计量部：通过称重计量传感器测定数据，然后通过辅助传感器数据计算出补偿量，计算出食物的质量、体积和密度；
营养计算部：综合营养构成、质量、体积、营养单位热量数据计算出总热量、含盐量数据；
历史数据部：记录用户营养摄入的历史数据；
统计分析部：参照用户个人基本信息，对其饮食和营养摄入进行长期和短期统计和分析，提供提示、建议和推荐；
运动与消耗管理模块，包括：
轨迹测量部：通过定位和轨迹跟踪记录用户运动轨迹，结合高度传感器数据计算出精确的三维度轨迹与运动距离；
速度测量部：通过速度和加速度传感器全程记录用户位移速度和速度变化；
幅度测量部：通过幅度、加速度和重力传感器全程记录用户动作幅度和频度；
运动计算部：综合用户个人基本信息、运动轨迹、速度、幅度、温度、湿度、高度数据，计算出用户这段行程或时段的总体能量消耗；
历史数据部：记录用户运动和能量消耗的历史数据；
统计分析部：参照用户个人基本信息，对其运动和能量消耗进行长期和短期统计和分析，适时提供提示、建议和推荐；
常规生理数据管理模块，包括：
数据测量部：按一定周期通过生理传感器为用户测量常用生理数据；
历史数据部：记录用户历史生理数据；
对照分析部：参照用户个人基本信息，对其生理状况进行长期检测，并按需要结合营养的摄入和运动消耗进行长期和短期统计和分析，适时给予提示、建议和推荐；
健康分析与生活管理分享平台，包括：
计划管理部：对用户的营养摄入和运动消耗进行闭环管理，并根据用户的需求生成方案，并帮助用户执行计划；
统计分析部：参照用户个人基本信息，对其健康状况、营养的摄入和运动消耗进行长期和短期统计和分析，适时给予提示、建议和推荐；
分享平台部：提供平台让用户有偿或者无偿地分享和交换其健康生活经验；
大数据部：积累不同民族、地域、性别、年龄、偏好的用户群的食物、饮食和营养热量摄入数据、运动消耗数据、日常生理数据并进行交叉分析和挖掘；
系统由三个子系统组成，包括：
传感器组，包括：主传感器，包括食物传感器、运动传感器和生理传感器；辅助传感器，包括环境传感器和姿态传感器；
用户终端：作为用户交互端口，并作为前端设备负责将传感器组收集到的数据传送到云端；
云端：连接在互连网的服务器及相关软硬件系统，包含数据存储、数据分析、统计报告以及数据共享交换功能；
传感器组通过数据链路与用户终端相连，用户终端通过数据链路与云端相连；所述传感器组包括食物传感器、运动传感器、生理传感器和辅助传感器；所述智能终端包括智能移动终端、电脑终端、智能家电；所述云端包括健康分析与生活管理分享平台，所述分享平台具有营养摄取记录、运动消耗记录、生理指标记录，上述记录各自与用户个人基本信息模块、营养管理基础数据库、运动管理基础数据库、生理指标基础数据库相连；
其中，食物营养分析流程包括：
食物营养分析流程的主传感器组由称重计量传感器、光谱传感器、电子鼻和摄像头组成；
所述称重计量传感器得到食物的质量、体积和密度信息；
所述光谱传感器感测的信息结合食物光谱特征数据库；所述电子鼻感测的信息结合食物气敏特征数据库；所述摄像头感测的信息结合食品图像识别数据库；人工食品分类设定结合食品营养成分数据库；将其综合汇总之后得到营养成分配比信息；
食物营养分析流程的辅助传感器组由姿态传感器和环境传感器组成；
所述姿态传感器得到倾斜度、位置和高度信息；所述环境传感器得到温度、湿度、气压和照度信息；所述倾斜度、位置和高度信息，所述温度、湿度、气压和照度信息结合调整系数得到补偿量；
所述“食物的质量、体积和密度信息”、“营养成分配比信息”和“补偿量”结合“营养热量基础数据库”得到食物热量、含盐量信息；
其中，运动消耗分析流程包括：
运动消耗分析流程的主传感器组由“轨迹传感器”、“速度和加速度传感器”以及“幅度传感器”组成；所述“轨迹传感器”得到位置和位移信息；所述“速度和加速度传感器”得到速度、加速度和频率信息；所述“幅度”传感器得到幅度信息；
运动消耗分析流程的辅助传感器组由姿态传感器和环境传感器组成；所述姿态传感器得到倾斜度、位置和高度信息；所述环境传感器得到温度湿度、气压和照度信息；所述“倾斜度、位置和高度信息”以及所述“温度、湿度、气压和照度信息”结合调整系数得到第二补偿量；
所述“位置和位移信息”、所述“速度、加速度和频率信息”、“幅度信息”和所述“第二补偿量”结合“用户个人基本信息”以及“运动管理基础数据库”得到运动量及能量消耗。
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