CN110931109A - 一种饮食情况分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种饮食情况分析方法，包括以下步骤：就餐者通过标记领取对应唯一ID号的餐盘，在餐盘上放置嵌入有RFID芯片的菜盘；就餐完成后，将用餐后的餐盘放到回收区；回收区内采集就餐者唯一ID号、菜品类型和餐盘图像信息，将餐者唯一ID号、菜品类型和餐盘图像信息传输给主控系统；主控系统根据菜品类型与数据库内菜品进行比对输出菜品营养值列表；主控系统进行图像信息处理，识别餐盘中每个菜盘内食物剩余量，获得就餐情况；将食物剩余量和菜品营养值列表进行比对，确定营养摄入量；存储一段时间的就餐者就餐情况和营养摄入量，对一段时间内的数据进行连续比对，输出一段时间内的就餐情况和营养摄入量情况。本发明实现学生饮食情况分析功能。
Description
技术领域
本发明涉及大数据分析领域，尤其涉及一种饮食情况分析方法及系统。
背景技术
目前大部分学校的中小学生午餐甚至晚餐都是有学校提供套餐，有些学校通过自有食堂提供套餐，有些学校通过外包提供套餐，但学生是否吃完，实现“光盘”，从而保证学生摄入足够的营养，目前还没有相应的办法解决。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，提出一种通实现学生饮食情况分析方法和系统，能让家长或者班主任掌握孩子的营养摄入情况和就餐习惯。
一种饮食情况分析方法，用于对学生就餐者进行统一管理，包括以下步骤：
设置菜品数据库和个人营养数据库，所述菜品数据库包括所有菜品和对应菜品的营养值；不同就餐者有各自唯一的个人营养数据库；
S01：每个菜盘都嵌入菜盘RFID芯片，菜盘RFID芯片编号即对应菜品类型；每个餐盘嵌入餐盘RFID芯片，每个餐盘RFID芯片录入有就餐者唯一ID号；
S02：就餐者通过标记领取对应唯一ID号的餐盘，在餐盘上放置嵌入有RFID芯片的菜盘；
S03：就餐完成后，将用餐后的餐盘放到回收区；回收区内采集就餐者唯一ID号、菜品类型和餐盘图像信息，将餐者唯一ID号、菜品类型和餐盘图像信息传输给主控系统；
S04：主控系统根据菜品类型与数据库内菜品进行比对输出菜品营养值列表；
主控系统进行图像信息处理，识别餐盘中每个菜盘内食物剩余量，获得就餐情况；
将食物剩余量和菜品营养值列表进行比对，确定营养摄入量；
将就餐情况和营养摄入量存入相应ID号的个人营养数据库内；
存储一段时间的就餐者就餐情况和营养摄入量，对一段时间内的数据进行连续比对，输出一段时间内的就餐情况和营养摄入量情况。
可选的，提取对应ID号一段时间内的就餐情况和营养摄入量数据，与当日就餐情况和营养摄入量数据进行比对，获得比对结果，存入相应ID号的个人营养数据库内。
可选的，通过RFID读卡器进行标签识别，通过摄像头采集图像信息，当RFID读卡器读到RFID芯片编号时，向摄像头发送一个触发信号进行图像采集动作。
可选的，图像信息处理方法包括：
采集和扩充图像数据集，对拍摄的餐盘图像进行标定和分类，训练图像识别模型；
将摄像头采集的图像信息输入到训练好的图像识别模型中，识别菜盘内食物剩余量。
可选的，对菜盘的剩余量进行标定训练，将图像信息输入识别菜盘内食物剩余量。
可选的，食物剩余量分析结果包括光盘、半光盘和大量剩余。
可选的，将一段时间内的就餐情况和营养摄入量数据生成营养报表，并发送至远程用户端。
一种饮食情况分析系统，包括：菜盘、餐盘、RFID读卡器、摄像头、主控中心和营养管理服务器；
菜盘，嵌入设有菜品信息的RFID芯片；
餐盘，嵌入设有就餐者唯一ID号的RFID芯片；
RFID读卡器，用于读取RFID信号并解码，将解码数据传输给主控中心；
摄像头，用于采集多个菜盘中各种食品食用情况，并将采集的视频图像信息传输到主控中心；
营养管理服务器，包括菜品数据库和个人营养数据库；
主控中心，用于分析图像信息，以及调取菜品数据库和个人营养数据库并进行比对处理。
远程用户端，包括家长用户端、厨师用户端和班主任用户端。
本发明提供了一种智能检测学生就餐及营养分析的装置。具备以下有益效果：
1、本方法通过将每个学生对应的餐盘和菜盘通过RFID标签进行标记，然后配合RFID读卡器和摄像头对每个学生就餐食用状况采集视频图像信息，接着通过视频图像分析服务器和营养管理服务器对学生就餐状况分析获的每个学生的就餐营养分析报表，从而实现对每个学生摄入营养状况进行监控，保证学生摄入营养均衡和充足，有利于学生正常发育，增强学生身体素质。
2、在个人营养数据库存储1个月或者半年数据甚至更久的数据，进行统一分析，而不是每天分析。对学生的营养情况有一个更加准确的对比数据。同时也可以将当日的就餐情况和营养摄入情况与之前一段时间(一个月或半年等)数据进行对比，实现点到面的时间分析方法。
3、本方法还可以分析荤菜食用情况、青菜叶子食用情况、块状菜食用情况等，让家长可以了解到孩子的就餐习惯。
附图说明
图1是饮食情况分析系统的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例1：
一种饮食情况分析方法，用于对学生就餐者进行统一管理，包括以下步骤：
设置菜品数据库和个人营养数据库，所述菜品数据库包括所有菜品和对应菜品的营养值；不同就餐者有各自唯一的个人营养数据库；
S01：每个菜盘都嵌入菜盘RFID芯片，菜盘RFID芯片编号即对应菜品类型；每个餐盘嵌入餐盘RFID芯片，每个餐盘RFID芯片录入有就餐者唯一ID号；
S02：就餐者通过标记领取对应唯一ID号的餐盘，在餐盘上放置嵌入有RFID芯片的菜盘；
S03：就餐完成后，将用餐后的餐盘放到回收区；回收区内采集就餐者唯一ID号、菜品类型和餐盘图像信息，将餐者唯一ID号、菜品类型和餐盘图像信息传输给主控系统；
通过RFID读卡器进行标签识别，通过摄像头采集图像信息，当RFID读卡器读到RFID芯片编号时，向摄像头发送一个触发信号进行图像采集动作。
S04：主控系统根据菜品类型与数据库内菜品进行比对输出菜品营养值列表；
主控系统进行图像信息处理，识别餐盘中每个菜盘内食物剩余量，获得就餐情况。将食物剩余量和菜品营养值列表进行比对，确定营养摄入量；将就餐情况和营养摄入量存入相应ID号的个人营养数据库内。存储一段时间的就餐者就餐情况和营养摄入量，对一段时间内的数据进行连续比对，输出一段时间内的就餐情况和营养摄入量情况。
也可以提取对应ID号一段时间内的就餐情况和营养摄入量数据，与当日就餐情况和营养摄入量数据进行比对，获得比对结果，存入相应ID号的个人营养数据库内。
其中，图像信息处理方法包括：采集和扩充图像数据集，对拍摄的餐盘图像进行标定和分类，训练图像识别模型，具体的是对菜盘的剩余量进行标定训练。将摄像头采集的图像信息输入到训练好的图像识别模型中，识别菜盘内食物剩余量。将图像信息输入识别菜盘内食物剩余量。食物剩余量分析结果包括光盘、半光盘和大量剩余。
具体的图像识别过程：
步骤1，采集和扩充图像数据集：拍摄的图像信息进行标定和分类，分为训练集和测试集，每个分类采用1000张图片分类；
步骤2，设计卷积神经网络，使用成熟的物体识别网络YOLOV3网络；
步骤3，训练卷积神经网络，将数据集转换成YOLOV3格式，修改训练配置文件中的参数，开始训练，训练steps到50000步停止，得到loss为0.2，物体识别准确率到0.9992；
步骤4，通过训练的得到的权重文件加载到识别网络；
步骤5，识别图像，对于给定任意一幅待识别的餐盘图像，输入到训练好的深度学习模型中，判别餐盘内的菜盘属于光盘、半光盘还是大量剩余。
进一步的，可以将一段时间内的就餐情况和营养摄入量数据生成营养报表，并发送至远程用户端。
本方法在饮食情况分析系统中应用，该系统包括：菜盘、餐盘、RFID读卡器、摄像头、主控中心和营养管理服务器。
菜盘，嵌入设有菜品信息的RFID芯片；餐盘，嵌入设有就餐者唯一ID号的RFID芯片；RFID读卡器，用于读取RFID信号并解码，将解码数据传输给主控中心；摄像头，用于采集多个菜盘中各种食品食用情况，并将采集的视频图像信息传输到主控中心；营养管理服务器，包括菜品数据库和个人营养数据库；主控中心，用于分析图像信息，以及调取菜品数据库和个人营养数据库并进行比对处理；远程用户端，包括家长用户端、厨师用户端和班主任用户端。
实施例2：
如图1：一种饮食情况分析系统，包括：菜盘、餐盘、RFID读卡器、主控中心和营养管理服务器；
菜盘共设有多个，且多个菜盘内侧均嵌入设有菜盘RFID芯片；
餐盘共设有多个，且多个餐盘内侧均嵌入设有餐盘RFID芯片；
RFID读卡器的输出端与主控中心的输入端电性连接，且主控中心还与摄像头双向电性连接，其中，RFID读卡器的输出端的输出端还与摄像头的输入端电性连接。
菜盘RFID芯片和餐盘RFID芯片均为RFID标签，其中，RFID标签由耦合元件及芯片组成，每个RFID标签具有唯一的电子编码，附着在物体上标识目标对象。
RFID标签为被动式RFID标签，被动式RFID标签没有内部供电电源，且被动式RFID标签内部集成电路通过接收到的电磁波进行驱动，其中，电磁波是由RFID读卡器发出的，当标签接收到足够强度的讯号时，可以向RFID读取器发出数据。
RFID标签向RFID读取器发出数据不仅包括ID号，还包括预先存在于RFID标签内EEPROM中的数据信息。
RFID读卡器用于对菜盘内侧的菜盘RFID芯片进行读取编号，且RFID读卡器还用于对餐盘中的餐盘RFID芯片进行识别读取编号。
RFID读卡器通过射频信号自动识别目标对象的RFID标签并获取相关数据，且RFID读卡器识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境，其中，RFID读卡器可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。
摄像头用于采集多个菜盘中各种食品食用情况，并将采集的视频图像信息传输到主控中心中。
主控中心能够实时对摄像头采集的视频图像进行捕捉，自动分析图像内容，检测、跟踪视频中的目标，并结合视频中的目标信息，与预设的规则进行比较获得分析结果，且主控中心具备系统免疫功能，来电自启动和设定恢复功能。
营养管理服务器用于接收主控中心分析获得的分析结果，并依据分析结果与食品营养价值进行比对分析统计生成学生就餐营养分析报表。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种饮食情况分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
设置菜品数据库和个人营养数据库，所述菜品数据库包括所有菜品和对应菜品的营养值；不同就餐者有各自唯一的个人营养数据库；
S01：每个菜盘都嵌入菜盘RFID芯片，菜盘RFID芯片编号即对应菜品类型；每个餐盘嵌入餐盘RFID芯片，每个餐盘RFID芯片录入有就餐者唯一ID号；
S02：就餐者通过标记领取对应唯一ID号的餐盘，在餐盘上放置嵌入有RFID芯片的菜盘；
S03：就餐完成后，将用餐后的餐盘放到回收区；回收区内采集就餐者唯一ID号、菜品类型和餐盘图像信息，将餐者唯一ID号、菜品类型和餐盘图像信息传输给主控系统；
S04：主控系统根据菜品类型与数据库内菜品进行比对输出菜品营养值列表；
主控系统进行图像信息处理，识别餐盘中每个菜盘内食物剩余量，获得就餐情况；
将食物剩余量和菜品营养值列表进行比对，确定营养摄入量；
将就餐情况和营养摄入量存入相应ID号的个人营养数据库内；
存储一段时间的就餐者就餐情况和营养摄入量，对一段时间内的数据进行连续比对，输出一段时间内的就餐情况和营养摄入量情况。
2.根据权利要求1所述的饮食情况分析方法，其特征在于，提取对应ID号一段时间内的就餐情况和营养摄入量数据，与当日就餐情况和营养摄入量数据进行比对，获得比对结果，存入相应ID号的个人营养数据库内。
3.根据权利要求1所述的饮食情况分析方法，其特征在于，通过RFID读卡器进行标签识别，通过摄像头采集图像信息，当RFID读卡器读到RFID芯片编号时，向摄像头发送一个触发信号进行图像采集动作。
4.根据权利要求1所述的饮食情况分析方法，其特征在于，图像信息处理方法包括：
采集和扩充图像数据集，对拍摄的餐盘图像进行标定和分类，训练图像识别模型；
将摄像头采集的图像信息输入到训练好的图像识别模型中，识别菜盘内食物剩余量。
5.根据权利要求4所述的饮食情况分析方法，其特征在于，对菜盘的剩余量进行标定训练，将图像信息输入识别菜盘内食物剩余量。
6.根据权利要求5所述的饮食情况分析方法，其特征在于，食物剩余量分析结果包括光盘、半光盘和大量剩余。
7.根据权利要求1所述的饮食情况分析方法，其特征在于，将一段时间内的就餐情况和营养摄入量数据生成营养报表，并发送至远程用户端。
8.根据权利要求1-7任一所述的饮食情况分析方法，其特征在于，用于对学生就餐者进行统一管理。
9.一种饮食情况分析系统，其特征在于，包括：菜盘、餐盘、RFID读卡器、摄像头、主控中心和营养管理服务器；
菜盘，嵌入设有菜品信息的RFID芯片；
餐盘，嵌入设有就餐者唯一ID号的RFID芯片；
RFID读卡器，用于读取RFID信号并解码，将解码数据传输给主控中心；
摄像头，用于采集多个菜盘中各种食品食用情况，并将采集的视频图像信息传输到主控中心；
营养管理服务器，包括菜品数据库和个人营养数据库；
主控中心，用于分析图像信息，以及调取菜品数据库和个人营养数据库并进行比对处理。
10.根据权利要求9所述的饮食情况分析系统，其特征在于，还包括远程用户端，所述远程用户端包括家长用户端、厨师用户端和班主任用户端。
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