CN104391095A - 移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法 - Google Patents

Abstract

移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法。本测试方法包括八步，第一步通过内置的高清摄像头采集食物影像，第二步通过内置的极高灵敏度的四种类型的传感器；第三步在探测到肉类食品不同的挥发性有机化合物的容量和指数，第四步通过采集的照片以及对蔬菜类食物温湿度的测量，第五步将食物的种类和名称以及是否新鲜的信息显示在终端的屏幕上，第六步内置4G高效处理芯片在终端上将采集到的数据进行运算并得出结果显示在终端上；第七步终端的处理芯片可以将用户食用的食物进行分类统计；第八步将自身测量到的数据通过4G网络上传到云端系统，在云端系统进行细致的数据的汇总、统计、整理，将用户食用的食物进行分类统计。本发明用于鉴别食品。

Description

移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法

技术领域：

本发明涉及一种移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法。

背景技术：

移动技术现今已经进入到4G阶段，3GPP长期演进技术(3GPPLong Term Evolution,LTE)为第三代合作伙伴计划(3GPP)标准，使用“正交频分复用”(OFDM)的射频接收技术，以及2×2和4×4MIMO的分集天线技术规格。同时支援FDD(频分双工)和TDD(时分双工)。LTE是GSM超越3G与HSDPA阶段迈向4G的进阶版本，LTE曾经也被俗称为3.9G。直至2010年12月6日国际电信联盟把LTE正式称为4G。目前TDD和FDD的LTE技术在国内都已经实现商用化。

随着互联网的兴起，对于云的认知和应用也越来越广泛，4G技术加上云端数据处理对于各种移动终端都是一个必然的发展趋势。

据世界卫生组织报道,超过200种疾病的发生是通过食物传播,而生活在工业化国家的的人有三分之一每年都可能会受到食源性疾病的影响。在美国,每年大约会发生7600万例食源性疾病，并且导致了325000人住院和5000人死亡。在英国，每年大约有550万人遭受食物中毒的危害,而其中的420万人是因为吃了外面不干净的食物。我国在2013年查证的食物中毒人数为5559人，其中死亡109人，实际数据可能会更多。

由此可见，食品安全问题已经成为一个全球性的危害人体健康的问题。

发明内容：

本发明的目的是提供一种支持4G互联网，智能的，可辨别食物，可测量食品食用安全性的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法。

上述的目的通过以下的技术方案实现：

一种移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，本测试方法包括八步，第一步通过内置的高清摄像头采集食物影像，上传到资料库中进行匹配，提示用户食物的名称和种类；第二步通过内置的极高灵敏度的四种类型的传感器；第三步在探测到肉类食品不同的挥发性有机化合物的容量和指数，作为新鲜度和含毒量的判断指标，来判断肉类食物是否新鲜；第四步通过采集的照片以及对蔬菜类食物温湿度的测量，来判断蔬菜是否新鲜；第五步将食物的种类和名称以及是否新鲜的信息显示在终端的屏幕上，并且在食物有异常，不新鲜或者有毒的时候对用户进行语音提示；第六步内置4G高效处理芯片在终端上将采集到的数据进行运算并得出结果显示在终端上；第七步终端的处理芯片可以将用户食用的食物进行分类统计；第八步将自身测量到的数据通过4G网络上传到云端系统，在云端系统进行细致的数据的汇总、统计、整理，将用户食用的食物进行分类统计，估算摄入的卡路里量。

所述的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，第一步通过内置的高清摄像头采集食物影像，上传到资料库中进行匹配，提示用户食物的名称和种类；如果在已有资料库中找不到匹配食物，会自动跳转到预设的搜索引擎进行搜索，并智能判断后给出最合乎实物的三种推荐。

所述的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，第二步通过内置的极高灵敏度的四种类型的传感器；包括温度、湿度、氨气和挥发性有机化合物传感器。

所述的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，第七步终端的处理芯片可以将用户食用的食物进行分类统计；第一种情况估算摄入卡路里，热量超出平均水平就提醒用户；第二种情况统计用户购买的食物中是否有不能够在一起烹饪的食物，并在显示屏上提醒用户或者对用户进行语音提醒。

所述的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，第八步估算摄入的卡路里量的热量超出平均水平提醒用户，结合相关数据判断食物如何搭配食用会更加健康。

有益效果：

1.本发明能够精确、快速地探测到肉类食品不同的挥发性有机化合物的容量和指数，作为新鲜度和含毒量的判断指标，判断出肉类食物是否新鲜。

2.本发明能够将食物的种类和名称以及是否新鲜的信息显示在终端的屏幕上，并且在食物有异常，不新鲜或者有毒的时候能够对用户进行语音提示。

3.本发明的终端不仅仅局限于对食品安全性的测量和提示，还能够帮助用户辨识食物种类，判断各种食物是否可以在一起进行烹饪，更加能够估算摄入的卡路里，帮助用户进行健康管理。

附图说明：

附图1是本产品移动智能终端的组成图。

附图2是附图1的流程图。

具体实施方式：

实施例1：

一种移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，本测试方法包括八步，第一步通过内置的高清摄像头采集食物影像，上传到资料库中进行匹配，提示用户食物的名称和种类；第二步通过内置的极高灵敏度的四种类型的传感器；第三步在探测到肉类食品不同的挥发性有机化合物的容量和指数，作为新鲜度和含毒量的判断指标，来判断肉类食物是否新鲜；第四步通过采集的照片以及对蔬菜类食物温湿度的测量，来判断蔬菜是否新鲜；第五步将食物的种类和名称以及是否新鲜的信息显示在终端的屏幕上，并且在食物有异常，不新鲜或者有毒的时候对用户进行语音提示；第六步内置4G高效处理芯片在终端上将采集到的数据进行运算并得出结果显示在终端上；第七步终端的处理芯片可以将用户食用的食物进行分类统计；第八步将自身测量到的数据通过4G网络上传到云端系统，在云端系统进行细致的数据的汇总、统计、整理，将用户食用的食物进行分类统计，估算摄入的卡路里量。

在目前常用的移动LTE无线的平台方案操作系统上面进行开发。

CPU可以选择高通、博通、MTK等业界通用型号。

增加必要的传感器、语音模块、显示模块、电源管理模块、高清拍照模块。

需要搭建一个云服务系统，实现发明内容中的各种功能。

实施例2：

实施例1所述的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，第一步通过内置的高清摄像头采集食物影像，上传到资料库中进行匹配，提示用户食物的名称和种类；如果在已有资料库中找不到匹配食物，会自动跳转到预设的搜索引擎进行搜索，并智能判断后给出最合乎实物的三种推荐。

实施例3：

实施例1所述的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，第二步通过内置的极高灵敏度的四种类型的传感器；包括温度、湿度、氨气和挥发性有机化合物传感器。

实施例4：

实施例1所述的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，第七步终端的处理芯片可以将用户食用的食物进行分类统计；第一种情况估算摄入卡路里，热量超出平均水平就提醒用户；第二种情况统计用户购买的食物中是否有不能够在一起烹饪的食物，并在显示屏上提醒用户或者对用户进行语音提醒。

实施例5：

实施例1所述的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，第八步估算摄入的卡路里量的热量超出平均水平提醒用户，结合相关数据判断食物如何搭配食用会更加健康。

Claims (5)

1.一种移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，其特征是:本测试方法包括八步，第一步通过内置的高清摄像头采集食物影像，上传到资料库中进行匹配，提示用户食物的名称和种类；第二步通过内置的极高灵敏度的四种类型的传感器；第三步在探测到肉类食品不同的挥发性有机化合物的容量和指数，作为新鲜度和含毒量的判断指标，来判断肉类食物是否新鲜；第四步通过采集的照片以及对蔬菜类食物温湿度的测量，来判断蔬菜是否新鲜；第五步将食物的种类和名称以及是否新鲜的信息显示在终端的屏幕上，并且在食物有异常，不新鲜或者有毒的时候对用户进行语音提示；第六步内置4G高效处理芯片在终端上将采集到的数据进行运算并得出结果显示在终端上；第七步终端的处理芯片可以将用户食用的食物进行分类统计；第八步将自身测量到的数据通过4G网络上传到云端系统，在云端系统进行细致的数据的汇总、统计、整理，将用户食用的食物进行分类统计，估算摄入的卡路里量。

2.根据权利要求1所述的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，其特征是:第一步通过内置的高清摄像头采集食物影像，上传到资料库中进行匹配，提示用户食物的名称和种类；如果在已有资料库中找不到匹配食物，会自动跳转到预设的搜索引擎进行搜索，并智能判断后给出最合乎实物的三种推荐。

3.根据权利要求1所述的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，其特征是:第二步通过内置的极高灵敏度的四种类型的传感器；包括温度、湿度、氨气和挥发性有机化合物传感器。

4.根据权利要求1所述的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，其特征是:第七步终端的处理芯片可以将用户食用的食物进行分类统计；第一种情况估算摄入卡路里，热量超出平均水平就提醒用户；第二种情况统计用户购买的食物中是否有不能够在一起烹饪的食物，并在显示屏上提醒用户或者对用户进行语音提醒。

5.根据权利要求1所述的移动智能的食品辨别测量终端设备的测试方法，其特征是:第八步估算摄入的卡路里量的热量超出平均水平提醒用户，结合相关数据判断食物如何搭配食用会更加健康。