CN105388821A - 一种居民食物消费数据的监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种居民食物消费数据的监控方法，其中的方法包括：数据处理平台接收用户采集端获取的用户个体的食物消费数据；所述数据处理平台将所述食物消费数据存储至饮食信息数据库；所述数据处理平台基于第一设定规则对所述食物消费数据进行统计和分析，并根据分析结果和监控需求规则，产生监控结果发送至监控端。本发明的有益效果为：将关于居民食物消费统计以及食品安全监督管理的信息发送至有需要的安全及监控部门，保证居民的食物安全。

Description

一种居民食物消费数据的监控方法

技术领域

本发明实施例涉及数据处理领域，尤其涉及一种居民食物消费数据的监控方法。

背景技术

随着电器智能化和物联网的不断发展，智能产品在用户中也逐渐普及起来，通过这些智能产品为用户提供有价值的内容服务也越来越得到广大用户的认可，同时，随着生活水平的提高，人们也越来越关注健康饮食，相关部门也需要对居民的饮食安全做出监控，以在国家出现突发事件时对居民饮食的安全性作出警告。

因此，提供一种监控方案，能够使广大居民的健康饮食、监管部门的饮食监控以及对食物的安全监测同时实现，是目前需要解决的问题之一。

发明内容

本发明提供一种居民食物消费数据的监控方法，实现对居民的饮食消费数据的采集及分析、监控部门的饮食监控，全方位对居民消费的食物消费数据进行监控。

本发明提供了一种居民食物消费数据的监控方法，该监控方法包括：

数据处理平台接收用户采集端获取的用户个体的食物消费数据；

所述数据处理平台将所述食物消费数据存储至饮食信息数据库；

所述数据处理平台基于第一设定规则对所述食物消费数据进行统计和分析，并根据分析结果和监控需求规则，产生监控结果发送至监控端。

本发明通过获取每一居民作为一个用户个体的食物消费数据并上传至数据处理平台，在该数据处理平台中进行大数据的处理和分析，将得到的关于居民食物消费统计以及食品安全监督管理的信息发送至有需要的安全及监控部门，以在出现突出情形时可通过该数据处理平台推送相关饮食信息，保证居民的食物安全。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的监控方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的监控方法的流程示意图；

图3是本发明实施例二提供的监控方法中的本地算法流程示意图；

图4是本发明实施例二提供的监控方法中的本地算法的另一流程示意图；

图5是本发明实施例二提供的监控方法的原理示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

本发明提供一种居民食物消费数据的监控方法，其基本思想为：越来越多的用户个体形成具有大量用户的用户群体，该用户群体中的每一用户个体均采用了采集装置进行原始的饮食消费数据采集之后，将这些饮食消费数据上传至数据处理平台，并由后台的集群服务器作出大数据处理分析，通过大数据处理的分析处理结果，能够为居民的饮食监管部门输送关于饮食大数据，且为用户群体的广大居民的饮食健康提供合理建议，以同时达到对居民食物消费统计、食品安全监管以及对用户个体的食物营养及安全分析等多种效果。

实施例一

如图1所示，为本发明实施例一提供的监控方法的流程示意图，本实施例所述的一种居民食物消费数据的监控方法，该监控方法包括如下：

S110、数据处理平台接收用户采集端获取的用户个体的食物消费数据；

具体可以接收若干个用户采集端采集的数据，该食物消费数据可由用户采集端通过无线收发模块主动发送至数据处理平台，也可以由数据处理平台通过指令向用户采集端主动索取所需要的食物消费数据类型，而其它类型的消费数据则在用户采集端保存或者删除。采集端一般是带有若干检测单元的采集装置，在该采集装置内具有盛装食物的容纳空间，采集的食物消费数据一般是包括但不限于食物的营养构成、重量、温度、包含的总热量以及食物安全信息等。

获取用户个体的实时食物消费数据，可采取由数据处理平台主动的方式进行，如由数据处理平台主动获取用户个体侧的食物消费数据，也可采取由用户个体侧主动的方式进行，如由用户个体侧主动将检测到的食物消费数据通过无线通讯方式上传至数据处理平台中。

在本实施例中，优选地采用后种方式，且由用户个体侧的数据采集端对用户个体的食物消费数据进行采集，通过采集装置对单一的用户个体的饮食数据进行采集，该采集装置普及情况下，可使大量的用户个体组成一庞大的用户群体，并对该用户群体的数据均进行分别采集并上传至数据处理平台。

S120：数据处理平台将所述食物消费数据存储至饮食信息数据库；

上述步骤中，数据处理平台接收由多个用户个体组成的用户群体的食物消费数据，并在数据表达标准化的基础上，形成饮食信息数据库，存储用户群体在一段时间之内的食物消费数据。数据处理平台也可接收单一的用户个体的食物消费数据，并针对该用户个体建立一个体饮食信息数据库，针对该用户个体形成食物消费的数据库时，数据处理平台可为一移动终端，此为本实施例的一简化实施场景，在该种实施方式下，当然也属于本发明的保护范围之内。

S130、所述数据处理平台基于第一设定规则对所述食物消费数据进行统计和分析，并根据分析结果和监控需求规则，产生监控结果发送至监控端。

该第一设定规则可以是：从所述饮食信息数据库中按照监控端的需求对食物消费数据的分析结果进行筛选的预设策略，例如，用户群体中消费的食物中基本食物和包装食物所占的比重、消费频率较高的原料食物排序等。

根据该第一设定规则生成的监控结果，结合该饮食信息数据库中的所有数据信息，还可以为用户群体的食物消费情况提供数据支持。

本实施例通过采集装置获取居民的食物消费数据并上传至数据处理平台，在该数据处理平台的后台集群服务器中作大数据处理和分析，将得到的关于居民食物消费统计以及食品安全监督管理的信息发送至有需要的安全及监控部门，以在出现突出情形时可通过该数据处理平台推送相关饮食信息，为居民的食物安全提供保障。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种居民食物消费数据监控方法的流程示意图，本实施例以上述实施例为基础进行优化，数据处理平台接收用户采集端获取的用户个体的食物消费数据之后或之时，还包括：所述数据处理平台获取用户个体的属性信息；所述数据处理平台根据所述用户个体的属性信息和对应的食物消费数据，基于第二设定规则进行分析；所述数据处理平台根据分析结果和个人检测规则，产生检测结果发送至用户采集端。

本实施例以数据处理平台同时获取食物消费数据和用户个体的属性信息为例进行说明，本实施例的方法包括如下步骤：

S210：所述数据处理平台获取用户个体的属性信息以及用户采集端获取的用户个体的食物消费数据；

用户个体输入的属性信息可包括但不限于：对应用户个体的身高、体重、年龄、病史以及对某种食物的忌讳等，均可以在此输入并一次性地上传至对该用户个体相对应的具有映射关系的存储空间中。

S220、所述数据处理平台将所述食物消费数据存储至饮食信息数据库；

在上述步骤中，优选是所述数据处理平台将接收到的所述用户个体的属性信息和对应的食物消费数据建立映射关系，存储在饮食信息数据库中。

在具体实施中，映射关系是指在该饮食信息数据库中存在多个虚拟且独立的存储空间，每一个存储空间内均对应于一个用户个体的属性信息，基于与该属性信息的映射关系，用户个体或者监控端均可通过该属性信息检测查阅与该属性信息所对应的存储空间内的食物消费数据，在数据处理平台对该饮食信息数据库中的所有数据进行融合之后，亦可根据该种映射关系向检测查阅该用户个体的食物消费数据。

进一步地，可将用户个体的属性信息映射成列，并通过建模的方式在饮食信息数据库中实现对用户个体的属性信息的继承，并将该类属性信息间接地映射成表，在该表中加入对应的食物消费数据，并使每一个类映射成表的数据实体，从而建立起从属性信息到食物消费数据的映射关系。

在用户个体侧输入用户个体的属性信息，当在同一个采集端增加新的用户个体属性信息，或者数据处理平台检测到发送来的新的用户个体信息时，可在该数据处理平台中建立与该新的用户个体属性信息所对应的新的映射关系并记录于饮食信息数据库中，在用户群体的情形下，在其它采集端采集到的同样属于该新的用户个体已经传送的食物消费数据建立起一种新的映射关系，并将之后从该新的用户个体信息中发送来的食物消费数据均存储于该新的映射关系中。

同时，对于各映射关系中所对应的数据，可同时根据需要进行更新。在用户个体的映射关系所对应的数据中，可通过预设时间数据替换的方法，使每个映射数据库中的数据总是保持在最新状态。具体地，在达到预设时间后从所属用户个体侧发送的食物消费数据将替代在该用户个体信息下距离预设时间最长的食物消费数据，并将离预设时间最长的食物消费数据进行删除，以对该用户个体下的映射关系中的数据进行更新。

每个映射关系中数据的容量是不确定的，其储存的信息以预设时间为准，在该预设时间的长度下，所有发送至该映射数据库中的食物消费数据均被接收，在该预设时间的长度以外接收的食物消费数据，则首先删除在最先发送至该映射数据库的食物消费数据。

映射关系中的数据由饮食信息数据库获取各用户个体属性信息并建立该用户个体信息与所述用户个体侧采集的饮食消费数据建立，以针对该用户个体信息对应的用户个体的食物消费数据进行汇总分析，所述数据处理平台将所述分析结果中与各用户个体相关的个人食物消费数据的检测结果以及饮食建议发送该对应的用户个体。

S230、所述数据处理平台基于第一设定规则对所述食物消费数据进行统计和分析，并根据分析结果和监控需求规则，产生监控结果发送至监控端；

S240、所述数据处理平台根据所述用户个体的属性信息和对应的食物消费数据，基于第二设定规则进行分析；

该第二设定规则可以为：

针对该用户个体的属性信息进行整理而得出的适用于该类用户个体的饮食策略，该饮食策略针对具有映射关系的属性信息和食物消费数据分配健康分析以及饮食建议，但该第二设定规则并不仅限于此。

S250、所述数据处理平台根据分析结果和个人检测规则，产生检测结果发送至用户采集端。

其中的个人检测规则，由用户个体自行设定，如用户个体在近期内实行减肥计划时，该个人检测规则将严格限制其摄入的糖分以及热量等。数据处理平台基于第二设定规则得到分析结果，向用户个体提供合理的饮食建议以及健康分析，并发送至用户的采集端或移动终端中，同时，在向用户个体提供的饮食建议和健康分析中，还可一并加入监控端发出的监控信息，该监控信息可为监控端针对该用户个体的某一项饮食警告，也可能为针对用户群体发出的关于某饮食危险的公共信息，如最有可能带有某一病毒的某一食物，则将该食物危险的公共信息以及针对个人的饮食建议建议一并发送至用户个体。

在本实施例中，该数据处理平台还可对食物消费数据进行融合，该种数据融合方式可以为：由所述数据处理平台的后台集群服务器对按照时序获得所述单元数据块中的食物消费数据，并按照预设的准则加以自动分析和综合，以形成饮食信息数据库。

数据处理平台在预设的准则下，将单元数据块中包含的食物消费数据与本身预设的策略对多源的观测信息进行分析和综合处理，从而得出决策和估计任务所需的信息(本发明中的针对监管部门和居民有用的检测结果)的处理，在一定准则下，可以对在饮食信息数据库中的数据进行互补、优化或者组合，以作出对饮食信息数据库中的大数据作出一致性解释和描述，这种一致性解释和描述符合饮食信息数据库中的大数据库中关于用户群体中的饮食合理性建议。

当多个用户个体组成的用户群体的饮食消费数据均上传至数据处理平台后，该数据处理平台对该平台中的各饮食数据均进行处理分析，并将分析后的一部分结果传送至饮食监管部门进行监管，另一部分则传送至每一个用户个体的采集装置或者与该采集装置相通讯连接的手机APP中，方便用户个体查看与接收建议。

所述检测结果包括下述至少一项：食物的营养构成、食物安全状态、食物温度、食物重量以及食物所包含的热量等。

所述数据处理平台根据分析结果产生饮食建议以及健康分析等，发送至用户采集端提供给用户个体。

个人食物消费数据包括但不限于：近期食物消费总量、单次食物消费数据中的各类营养成分是否超过标准、可能感兴趣的食谱以及可能推送的针对该用户个体的合理饮食建议。

若用户未按照饮食建议进食，则会由数据处理平台生成已进食的营养与日标准进食营养的营养比对表并提供给用户个体，在该过程中，由数据处理平台根据用户个体的属性信息确定所述用户个体的日常营养标准；所述数据处理平台比较该用户个体的用户采集端发送的每一次食物消费数据与该日常营养标准，以得到营养比对表；所述数据处理平台将该营养比对表发送至用户采集端。

在所述数据处理平台中，由所述数据处理平台接收各用户个体的近期食物消费数据，在进行数据融合之后，根据该用户个体的近期食物消费数据与所述饮食信息库的饮食习惯进行匹配，将与用户个体具有相关性的饮食信息和饮食建议推送至该用户个体，在预设的准则下，饮食信息数据库对该对用户个体的近期食物消费数据作出一个合乎情理与准则的一致性描述，该一致性描述推送到用户个体侧即为推送给该用户个体的饮食建议。

与用户个体相关的饮食信息至少包括：食物的营养构成、食物安全状态、食物温度、食物重量以及食物所包含的热量中的一种或二种以上的组合。

食物的营养构成又包括：对食物中所包含的糖分、蛋白质、氨基酸、脂肪以及碳水化合物等主要成分的营养构成。

食物安全状态是指：食物是否变质、检测到的重金属含量、是否检测农药残留以及对人体有害的微生物群等对使用个体可能造成健康影响的食物中的有害成分。

食物温度以及食物重量为一确定的值，在一定的算法条件下可由食物重量通过方程式得到该食物所包含的热量。

所述数据处理平台将所述食物消费数据存储至饮食信息数据库包括：

所述数据处理平台将从至少两个用户采集端顺序获取到的食物消费数据，按照设定维度进行合并，并存储至所述饮食信息数据库；

其中，所述设定维度至少包括：食物消费数据的种类、采集时间以及用户个体的属性信息所属类别。

在该过程中，数据处理平台可根据用户个体的属性信息中具有相同的一项或者几项属性信息时对该类型的用户个体端获取的食物消费数据进行合并，从而使数据处理平台更加方便地处理该类型的食物消费数据。本实施例中的采集装置包括用于检测所盛装食物中包含的成分的检测单元，能够对所述检测单元得到的食物成分经转换处理后得到检测结果的控制单元，能够接收对所述控制单元的设置指令，和/或对所述检测结果发送至外部设备(如移动终端)的无线收发单元，对检测单元、控制单元、无线收发单元供电的供电单元，其中的检测单元与所述控制单元通信连接，无线收发单元与所述控制单元通信连接，以完成对用户个体的饮食数据的采集。

通过该采集装置作为食具可对日常生活中用户个体消费或者进食的食物进行检测，连接于用户个体的手机APP后可即时对食物消费数据作出分析并提出饮食建议，还可以通过无线收发单元将食物消费数据上传至后台的集群服务器作大数据处理，为居民饮食的安全监管提供数据支持。

结合图1以及图5所示，本实施例中的数据处理平台，在接收数据处理平台接收用户采集端获取的用户个体的食物消费数据之后或之时，还包括：本实施例中的数据处理平台获取用户个体的属性信息，在采用上述的采集端对用户个体的食物消费数据进行采集时，还可通过该采集端由用户个体输入用户个体的属性信息并上传至数据处理平台。

进一步地，本发明实施例中的采集端的控制单元可根据各传感器实时信息计算出食物安全参数是否超标，结合输入的用户个体信息，对该用户个体所需要的蛋白质、糖分、热量等摄入量，严格按照设定的阈值进行判断，当大于或者小于该设定的阈值时并在显示单元中作出提示，或者通过一警报单元(如声音提醒－蜂鸣器、光源提醒－LED灯闪烁器)等向用户个体发出警报，同时在显示单元中显示。

结合图3所示，为本实施例中的食物安全分析流程，图中所示由以下方程由用户个体的采集端所带的控制单元进行本地化的分析：

I_i＝f_i(x_i)

式中，x_i为传感器测得的原始数据，f_i为有害变量变换函数，I_i为有害物质分析结果，图中2及图3中的传感器，为前述的检测单元，以实现对各类营养物质的检测，针对检测单元的每一检测电路，均进行一次本地算法的分析运算，以得到各类待检测成分的检测结果。

结合图2和图3、图4所示，为本发明实施例中对于食物中的营养本地算法分析：

物成分分析：

E_j＝g_j(t_j)·M

热量分析：

$\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_i\·E_i$

式中，E为某种成分含量，g为食物成分分析函数，M为食物重量，α为单位成分热量，而在测算食物包含的总热量时通常需要检测到的食物重量数据M，并以此得出某一次进食的食物中所包含的热量总和。

本地算法主要针对用户个体侧的采集端中的检测单元采集到的数据进行初步的运算与分析，并提供给用户食物的营养构成、食物安全状况、食物温度、食物重量等即时信息。

在数据处理平台中所进行的为大数据处理分析过程，在该处理分析过程时，所采用的数据可为由本地算法分析得出的各类数据的分析结果，也可为经由检测单元检测的原始食物消费数据，将检测得到的原始食物消费数据对该归类于该对应的映射关系中，在向对应的用户个体发出检测结果即饮食建议时，仅对该映射关系所包括的数据进行检测分析。

而在饮食数据信息库中的所有饮食数据进行服务端的运算，可由数据处理平台的集群服务器系统将传送的用户群体的食物消费数据，通过机器算法(SVM,支持向量机)对用户群体的饮食习惯进行分类，并将分类后的用户饮食习惯特征与饮食数据信息库进行匹配，将符合用户饮食习惯的建议通过后台的集群服务器系统统计得出用户群体的食物消费情况，并可以作为我国农产品消费量分析的手段，还可用此结果预测未来农产品的价格趋势。

本发明中，用户个体是指使用采集端进行饮食安全建议和部门监控的单个用户，用户群体则是由多个用户个体所组成。

虽然本发明的各个方面在独立权利要求中给出，但是本发明的其它方面包括来自所描述实施方式的特征和/或具有独立权利要求的特征的从属权利要求的组合，而并非仅是权利要求中所明确给出的组合。

这里所要注意的是，虽然以上描述了本发明的示例实施方式，但是这些描述并不应当以限制的含义进行理解。相反，可以进行若干种变化和修改而并不背离如所附权利要求中所限定的本发明的范围。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (8)

1.一种居民食物消费数据的监控方法，其特征在于，该监控方法包括：

数据处理平台接收用户采集端获取的用户个体的食物消费数据；

所述数据处理平台将所述食物消费数据存储至饮食信息数据库；

所述数据处理平台基于第一设定规则对所述食物消费数据进行统计和分析，并根据分析结果和监控需求规则，产生监控结果发送至监控端。

2.如权利要求1所述的监控方法，其特征在于，数据处理平台接收用户采集端获取的用户个体的食物消费数据之后或之时，还包括：

所述数据处理平台获取用户个体的属性信息；

所述数据处理平台根据所述用户个体的属性信息和对应的食物消费数据，基于第二设定规则进行分析；

所述数据处理平台根据分析结果和个人检测规则，产生检测结果发送至用户采集端。

3.如权利要求2所述的监控方法，其特征在于：

所述检测结果包括下述至少一项：食物的营养构成、食物安全状态、食物温度、食物重量以及食物所包含的热量。

4.如权利要求2所述的监控方法，其特征在于，所述数据处理平台根据所述用户个体的属性信息和对应的食物消费数据，基于第二设定规则进行分析之后，还包括：

所述数据处理平台根据分析结果产生饮食建议，发送至用户采集端。

5.如权利要求2所述的监控方法，其特征在于，所述数据处理平台根据分析结果产生饮食建议，发送至用户采集端包括：

所述数据处理平台根据所述用户个体的属性信息确定所述用户个体的日常营养标准；

所述数据处理平台比较该用户个体的用户采集端发送的每一次食物消费数据与该日常营养标准，以得到营养比对表；

所述数据处理平台将该营养比对表发送至用户采集端。

6.如权利要求2所述的监控方法，其特征在于，所述数据处理平台将所述食物消费数据存储至饮食信息数据库包括：

所述数据处理平台将接收到的所述用户个体的属性信息和对应的食物消费数据建立映射关系，存储在饮食信息数据库中。

7.如权利要求1-6任一所述的监控方法，其特征在于，所述数据处理平台将所述食物消费数据存储至饮食信息数据库之后，还包括：

所述数据处理平台按照设定周期，将所述饮食信息数据库中最早存储的食物消费数据进行清除。

8.如权利要求1-6任一所述的监控方法，其特征在于，所述数据处理平台将所述食物消费数据存储至饮食信息数据库包括：

所述数据处理平台将从至少两个用户采集端顺序获取到的食物消费数据，按照设定维度进行合并，并存储至所述饮食信息数据库；

其中，所述设定维度至少包括：食物消费数据的种类、采集时间以及用户个体的属性信息所属类别。