CN114926525A - 一种基于图像法的食物浪费评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像法的食物浪费评估方法及系统，属于食物浪费评估技术领域，其方法包括以下步骤：获取食堂就餐人员就餐结束后餐盘内的食物残渣，作为样本，拍照；判断照片中食物剩余情况；投影坐标为空，加载样本照片，利用编辑工具分别识别绘制食物中的可食用部分和不可食用部分并对各类别进行赋值，计算可食用部分、不可食用部分多边形面积；统计可食用部分的总面积、不可食用部分的总面积，获取平均食物浪费指数；引入餐厨垃圾量，获取人均食物浪费量和食堂日浪费量。本发明利用图像法结合餐厨垃圾量得到食物浪费量，评估结果准确，是一种科学可靠，简便易行的食物浪费定量监测和评估方法。

Description

一种基于图像法的食物浪费评估方法及系统

技术领域

本发明属于食物浪费评估技术领域，具体涉及一种基于图像法的食物浪费评估方法及系统。

背景技术

已有研究中，食物浪费调查和测度的方法大多继承于膳食营养调查，常见的方法主要包括记账法，指采用回忆或即时记录特定时间段内丢弃的食物；“考古”法，指定期检查并记录垃圾箱中丢弃的食物；推理法，指利用食物购买数量和实际消费量的差额获取食物浪费量；目视法，指通过观察消费者餐盘剩余来判断食物的浪费程度；称重法，指利用称重工具测量并记录食品浪费量的方法。此外，还有替代法，指用餐厨垃圾量来代替食物浪费量的方法。其中，称重法的准确性最高，可作为其他调查方法的“金标准”，用以衡量其他方法的准确性，但其便捷性最低，人力和时间成本投入最大；替代法最为简便，但其可靠性还存有争议。不同方法的优缺点和适用性已有不少研究进行了综述，总体来看，这些常见方法均面向特定科学研究目标而设计，是否适合大尺度，长时序的监测应用还有待检验。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供一种基于图像法的食物浪费评估方法及系统，提出用“食物浪费指数”来表征食物浪费程度。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

提供一种基于图像法的食物浪费评估方法，其包括以下步骤：

S1、获取食堂就餐人员就餐结束后餐盘内的食物残渣，作为样本，拍照；

S2、判断照片中食物剩余情况，若全部为可食用，则食物浪费指数为1；若全部为不可食用，则食物浪费指数为0；否则，进入下一步；

S3、采用ArcGIS新建类型为polygon的shapefile文件，投影坐标为空，加载样本照片，利用编辑工具分别识别绘制食物中的可食用部分和不可食用部分并对各类别进行赋值(可食用、不可食用分别赋值2、1)，并利用ArcGIS计算可食用部分、不可食用部分多边形面积；

S4、统计可食用部分的总面积、不可食用部分的总面积，获取平均食物浪费指数；

S5、引入餐厨垃圾量，获取人均食物浪费量和食堂日浪费量。

进一步地：步骤S3，照片中夹在食物中间的空白地区，也一并抠出，并与不可食用、可食用部分分别赋值，赋值为0。

进一步地：步骤S4的具体方法包括以下子步骤：

S4-1、根据公式：

获取食物浪费指数R_P；其中A_e为可食用部分的总面积，A_ine为不可食用部分的总面积；

S4-2、根据公式：

获取平均食物浪费指数

其中R_Pi为第i个样本的食物浪费指数，n为样本人数。

进一步地：步骤S5的具体方法包括以下子步骤：

S5-1、根据公式；

获取人均食物浪费量

其中W_ri为第i个样本的食物剩余量；

S5-2、根据公式：

获取食堂日浪费量W_TP；其中W_a为第a餐残食回收垃圾桶的总重量，a＝1， 2，3；R_a为第a餐残食回收垃圾桶的食物浪费率，d为调研天数。

提供一种基于图像法的食物浪费评估系统，其包括：

样本获取模块，用于获取食堂就餐人员就餐结束后餐盘内的食物残渣，作为样本，拍照；

判断照片中食物剩余情况，若全部为可食用，则食物浪费指数为1；若全部为不可食用，则食物浪费指数为0；否则，进入下一步；

面积计算模块，用于采用ArcGIS新建类型为polygon的shapefile文件，投影坐标为空，加载样本照片，利用编辑工具分别识别绘制食物中的可食用部分和不可食用部分并对各类别进行赋值(可食用、不可食用分别赋值2、1)，并利用ArcGIS计算可食用部分、不可食用部分多边形面积；

食物浪费率获取模块，用于统计可食用部分的总面积、不可食用部分的总面积，获取平均食物浪费指数；

食物浪费量获取模块，用于引入餐厨垃圾量，获取人均食物浪费量和食堂日浪费量。

进一步地：食物浪费指数获取模块，用于根据公式：

获取食物浪费指数R_P，平均食物浪费指数

其中A_e为可食用部分的总面积，A_ine为不可食用部分的总面积；R_Pi为第i个样本的食物浪费指数，n为样本人数。

进一步地：食物浪费量获取模块，用于根据公式：

获取人均食物浪费量

食堂日浪费量W_TP；其中W_ri为第i个样本的食物剩余量；W_a为第a餐残食回收垃圾桶的总重量，a＝1，2，3；R_a为第a餐残食回收垃圾桶的食物浪费指数，d为调研天数。

本发明的有益效果为：

1.利用图像分类方法，估算被丢弃食物的照片中可食用部分面积占比，从而估算食物浪费指数，可较好地反映浪费率的区间趋势和不同样本之间的差异。

2.利用图像法结合餐厨垃圾量得到食物浪费量，评估结果更准确，是一种科学可靠，简便易行的食物浪费定量监测和评估方法。

附图说明

图1为本方法的流程示意图；

图2为本系统的结构框图；

图3为典型食堂不同浪费指数区间的累计人数对比图；

图4为典型食堂三餐人均浪费量对比图；

图5为图像法与称重法得到的浪费指数和浪费量的密度比较图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

实施例1：

本实施例主要在2021年8月至9月期间开展，调查典型食堂4家(表1)，每个食堂连续调查2个工作日共6顿正餐，抽取消费者样本656位。消费者样本采用等距抽样法获得，抽样间隔由过去一周每餐平均就餐人数和目标样本量确定。

表1样本食堂特征

以消费者的餐盘为基本单位开展调查。开餐时，在食堂工作人员的帮助下，调查员在残食回收处获取样本消费者的餐盘，编号并原样留存；闭餐后，依次对餐盘中的食品分类称重；再倒入实验器皿中拍照。此外，在开餐前和闭餐后，分别对残食回收容器进行称重和拍照。消费者餐盘称重用秤为SF-400厨房电子秤，称量范围1-5kg，精度1g；残食容器称重为今选HY-612无线电子秤，称量范围30g-200kg，精度0.05kg。

如图1所示，该基于图像法的食物浪费评估方法包括以下步骤：

S1、获取食堂就餐人员就餐结束后餐盘内的食物残渣，作为样本，拍照；

S2、判断照片中食物剩余情况，若全部为可食用，则食物浪费指数为1；若全部为不可食用，则食物浪费指数为0；否则，进入下一步；

S3、采用ArcGIS新建类型为polygon的shapefile文件，投影坐标为空，加载样本照片，利用编辑工具分别识别绘制食物中的可食用部分和不可食用部分并对各类别进行赋值(可食用、不可食用分别赋值2、1)，并利用ArcGIS计算可食用部分、不可食用部分多边形面积；

S4、统计可食用部分的总面积、不可食用部分的总面积，获取平均食物浪费指数；

S5、引入餐厨垃圾量，获取人均食物浪费量和食堂日浪费量。

步骤S4的具体方法包括以下子步骤：

S4-1、根据公式：

获取食物浪费指数R_P；其中A_e为可食用部分的总面积，A_ine为不可食用部分的总面积；

S4-2、根据公式：

获取平均食物浪费指数

其中R_Pi为第i个样本的食物浪费指数，n为样本人数。

步骤S5的具体方法包括以下子步骤：

S5-1、根据公式；

获取人均食物浪费量

其中W_ri为第i个样本的食物剩余量；

S5-2、根据公式：

获取食堂日浪费量W_TP；其中W_a为第a餐残食回收垃圾桶的总重量，a＝1， 2，3；R_a为第a餐残食回收垃圾桶的食物浪费指数，d为调研天数。

实施例2：

实施例2属于实施例1的并列实施例，主要阐述基于图像法的食物浪费评估系统的结构及功能：

样本获取模块，用于获取食堂就餐人员就餐结束后餐盘内的食物残渣，作为样本，拍照；

判断照片中食物剩余情况，若全部为可食用，则食物浪费指数为1；若全部为不可食用，则食物浪费指数为0；否则，进入下一步；

面积计算模块，用于采用ArcGIS新建类型为polygon的shapefile文件，投影坐标为空，加载样本照片，利用编辑工具分别识别绘制食物中的可食用部分和不可食用部分并对各类别进行赋值(可食用、不可食用分别赋值2、1)，并利用ArcGIS计算可食用部分、不可食用部分多边形面积；

食物浪费指数获取模块，用于统计可食用部分的总面积、不可食用部分的总面积，获取平均食物浪费指数；

食物浪费量获取模块，用于引入餐厨垃圾量，获取人均食物浪费量和食堂日浪费量。

优选的，食物浪费指数获取模块，用于根据公式：

获取食物浪费指数R_P，平均食物浪费指数

其中A_e为可食用部分的总面积，A_ine为不可食用部分的总面积；R_Pi为第i个样本的食物浪费指数，n为样本人数。

优选的，食物浪费量获取模块，用于根据公式：

获取人均食物浪费量

食堂日浪费量W_TP；其中W_ri为第i个样本的食物剩余量；W_a为第a餐残食回收垃圾桶的总重量，a＝1，2，3；R_a为第a餐残食回收垃圾桶的食物浪费指数，d为调研天数。

对比例：

对比例为基于称重法的食物浪费率评估方法，具体步骤如下：

以消费者的餐盘为基本单位开展调查。每个餐盘都有3个重量指标：食物剩余量W_r，可食部分重量W_e，不可食部分重量W_ine；则食物浪费量W_w为：

W_w＝W_e＝W_r-W_ine

所有称重都是在沥油(汤)后进行的；W_e的食物组成比重与分类按照以下原则确定：菜品系区分比较明确的并便于分离的，直接对每道菜品剩余组成分别进行称量；对加工和消费后不能确定其具体比例的(如饺子、包子等)，其食物组成比例采取最初加工前的比例进行计算。所有食品最终归为8大类食物，分别是主食、肉类、水产品、蔬菜、蛋类、豆制品、坚果和水果。因此：

式中，j为每个样本餐盘的第j种食物，j＝1,2,3……8。

式中，

为食堂人均食物浪费量；R_w为基于称重法获得的食物浪费指数，

为食堂人均餐厨垃圾产生量；W_T为食堂的日浪费量，

为食堂第a 餐人均食物浪费量，a＝1，2，3；N_a为调查期间食堂第a餐就餐人数，d为调研天数，d＝2。

通过比较图像法和称重法所得结果在误差范围内是否一致，可检验图像法测量结果是否可靠。因样本的食品浪费指数和浪费量均为非正态分布，采用 Concordancecorrelation coefficient(CCC)一致性检验方法。CCC通过计算面向同一样本不同方法得到的数据，其距原点出发的45°线的离散程度，来评估两种方法的一致性。CCC系数包括三个成分①Pearson系数，用于评价拟合的线性程度；②范围(scale)，用于评价拟合值与真实值的方差之比；③偏移量(location shift)，用于评价拟合值相对于真实值是否有平移。正态性检验采用Shapiro函数，皮尔逊相关性检验基于皮尔逊相关性系数，采用cor.test函数计算，CCC分析采用irr包的icc函数进行计算。统计分析在R软件(ver.4.0.3)中进行。

人均食物浪费指数的对比分析：

基于图像法的研究结果表明，北京典型食堂人均食品浪费指数为0.64，比称重法所获得的人均浪费指数(0.66)低了0.02。由附图3可见，浪费指数超过 0.80的最多，高达272人次，占总样本人次的41.46％；其次是浪费指数区间在 0.61-0.80的，有115人次，占总样本人次的17.53％；位居第三的是浪费指数区间在0.41-0.60的，有101人次，占总样本人次的15.40％。这与称重法获得的浪费指数不同区间累计人次有所不同，但整体来看，浪费指数不同区间累计人次的趋势基本一致。

人均食物浪费量的对比分析：

基于称重法的研究结果表明，典型食堂人均食物浪费量为56.22g/人/餐。其中，午餐的浪费量最高，为78.84g/人/餐，是早餐浪费量(28.02g/人/餐)的2.81 倍，晚餐浪费量(51.55g/人/餐)的1.53倍。午餐浪费量最大，早餐最小，这可能与食物供应种类有关，种类越丰富，浪费量越大。

基于图像法所获得的典型食堂人均食物浪费量为58.62g/人/餐，比称重法获得的人均食物浪费量高出2.40g/人/餐。三餐中，基于图像法获得的早餐食物浪费量为26.75g/人/餐，比称重法获得的低1.27g/人/餐；午餐食物浪费量为82.75g/ 人/餐，比称重法获得的高3.91g/人/餐；晚餐食物浪费量为59.25g/人/餐，比称重法获得的高7.70g/人/餐。整体来看，称重法与图像法两种方法所得出的主要结论相近(附图4)。

食物浪费总体情况对比分析：

基于图像法可获得样本食堂总体浪费指数为0.63～0.84，与称重法获得的浪费指数相差0.04～0.17，整体上比称重法获得的浪费指数高。从不同食堂浪费情况来看，排序变化不大，基本可以体现不同食堂浪费程度的差异。与称重法的估算结果相比，图像法结合餐厨垃圾量估算的样本食堂总浪费量相差不大，基本在3.11～7.32kg左右，整体上会被高估。

表2图像法与称重法食物浪费总量对比

图像法验证研究：

皮尔逊相关性检验结果表明，图像法所得的食品浪费指数同称重法的皮尔逊相关系数r为0.762(p<0.01)，两者呈正相关关系，且相关性显著。一致性评价结果显示，两者之间的CCC系数为0.757(p<0.01)，95％置信区间为0.728 ＜CCC＜0.792。表明图像法可以有效评估典型食堂的食品浪费程度。基于图像法得到的食品浪费量同称重法所得到的皮尔逊相关系数r为0.949(p<0.001)；两者之间的CCC系数为0.948(p<0.001)，95％置信区间为0.940＜CCC＜0.955。这表明图像法与餐厨垃圾重量结合使用所得结果更可靠。

从两种方法得到的浪费率的密度图(附图5)比较来看，图像法在浪费率较低的时候，容易出现低估，在浪费率较高的时候则容易出现高估，在中间则呈现轻微低估。从两种方法得到的浪费量的密度图比较来看，二者的相关关系较好，仅仅在浪费率较低的时候，容易出现低估。

本发明利用图像分类技术，估算被丢弃食物的照片中可食用部分面积占比，从而估算食物浪费指数，可以较好地反映浪费指数的区间趋势和不同样本之间的差异；利用图像法结合餐厨垃圾量得到食物浪费量，结果可靠。

以往关于研究方法的对比研究多在“可靠性”和“便捷性”间权衡，更重视研究方法的“可靠性”，而本发明则试图寻求一种新平衡。目视法一般基于调查者现场判断丢弃食品的比重，易受调查者主观影响；照片法与目视法类似，也基于研究者的主观认知，判断丢弃食品的情况。本发明在目视法的基础上，进一步引入图像分类解译的概念，利用面积占比反映浪费程度，在一定程度上减少了调查者的主观影响。

与称重法相比，本发明的时间和人工成本优势非常显著。从时间成本来看，监测和评估单位食堂所需时间主要花费在取样和数据处理两个阶段。称重法的时间成本主要集中在第一阶段，即获取餐盘样本、分类称重(可食用/不可食用) 的耗时，约4.5h/天(基于调研估算，下同)；第二阶段，基于调研数据评估单位食堂浪费程度的耗时较短，约0.5h/天。而图像法第一阶段，即面向残食回收容器拍照的时间成本几乎可忽略不计，第二阶段，识别和处理样本照片的耗时约为0.5h/天。因此，利用本发明开展食品浪费监测和评估可极大的提高基层监管人员的工作效率，减少其工作负担。从人力成本来看，称重法至少需要三人默契配合才能在较短时间内完成样本获取和分类称重工作；而本发明只需一人就可以较为轻松的完成监测和评估工作。此外，称重法前期调查所需工具也比较多，本发明只需手机就能完成。在面向全国尺度时，只需要要求各典型食堂监管人员在特定时间内拍照，分析并上传结果，就可以科学高效的开展大尺度典型食堂食品浪费的监测和评估工作。

在利用本发明开展典型食堂食品浪费监测和评估工作时，需要加强对监管人员的培训，这是因为图像法易受以下几个因素影响而出现偏差。(1)食品堆叠或挤压导致图像解析失误；(2)对食堂供应菜品及其构成的了解程度不高导致偏差；(3)对食品是否可食存在一定的主观判断。以辣椒为例，尽管事先规定干辣椒为调味品，不计入食品浪费范畴，但实际工作中遇到新鲜的红辣椒和青辣椒时，不同图像解译人员还是会给出不同的判断；(4)样本图片不清晰。以上均可通过系统培训来弱化影响，如第一个因素可以通过人工干预，如多次摇晃残食回收容器来减少影响，等。另外，建议食堂监管人员统一并固定拍照时间。从调查结果来看，开餐后1个小时，即用餐高峰期拍照与称重法所得结果最为相近。

需要指出的是，本发明在评估可食用部分面积占比时，利用了ArcGIS自带的空间分析功能，在实际开展工作时可用其他更为简易的工具或者开发专门工具替代。

于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (7)

1.一种基于图像法的食物浪费评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、获取食堂就餐人员就餐结束后餐盘内的食物残渣，作为样本，拍照；

S2、判断照片中食物剩余情况，若全部为可食用，则食物浪费指数为1；若全部为不可食用，则食物浪费指数为0；否则，进入下一步；

S3、采用ArcGIS新建类型为polygon的shapefile文件，投影坐标为空，加载样本照片，利用编辑工具分别识别绘制食物中的可食用部分和不可食用部分，并对各类别进行赋值，可食用、不可食用分别赋值2、1，利用ArcGIS计算可食用部分、不可食用部分多边形面积；

S4、统计可食用部分的总面积、不可食用部分的总面积，获取平均食物浪费指数；

S5、引入餐厨垃圾量，获取人均食物浪费量和食堂日浪费量。

2.根据权利要求1所述的基于图像法的食物浪费评估方法，其特征在于：步骤S3，照片中夹在食物中间的空白地区，也一并抠出，并与不可食用、可食用部分分别赋值，赋值为0。

3.根据权利要求1所述的基于图像法的食物浪费评估方法，其特征在于：步骤S4的具体方法包括以下子步骤：

S4-1、根据公式：

获取食物浪费指数R_P；其中A_e为可食用部分的总面积，A_ine为不可食用部分的总面积；

S4-2、根据公式：

获取平均食物浪费指数

其中R_Pi为第i个样本的食物浪费指数，n为样本人数。

4.根据权利要求1所述的基于图像法的食物浪费评估方法，其特征在于：步骤S5的具体方法包括以下子步骤：

S5-1、根据公式；

获取人均食物浪费量

其中W_ri为第i个样本的食物剩余量；

S5-2、根据公式：

获取食堂日浪费量W_TP；其中W_a为第a餐残食回收垃圾桶的总重量，a＝1，2，3；R_a为第a餐残食回收垃圾桶的食物浪费指数，d为调研天数。

5.一种基于图像法的食物浪费评估系统，其特征在于：包括：

样本获取模块，用于获取食堂就餐人员就餐结束后餐盘内的食物残渣，作为样本，拍照；

食物剩余判断模块，用于判断照片中食物剩余情况，若全部为可食用，则食物浪费指数为1；若全部为不可食用，则食物浪费指数为0；否则，进入下一步；

面积计算模块，用于采用ArcGIS软件，新建类型为polygon的shapefile文件，投影坐标为空，加载样本照片，利用编辑工具分别识别绘制食物中的可食用部分和不可食用部分，并对各类别进行赋值，可食用、不可食用分别赋值2、1，并利用ArcGIS计算可食用部分、不可食用部分多边形面积；食物浪费指数获取模块，用于统计可食用部分的总面积、不可食用部分的总面积，获取平均食物浪费指数；

食物浪费量获取模块，用于引入餐厨垃圾量，获取人均食物浪费量和食堂日浪费量。

6.根据权利要求5所述的基于图像法的食物浪费评估系统，其特征在于：

食物浪费指数获取模块，用于根据公式：

获取食物浪费指数R_P，平均食物浪费指数

其中A_e为可食用部分的总面积，A_ine为不可食用部分的总面积；R_Pi为第i个样本的食物浪费指数，n为样本人数。

7.根据权利要求5所述的基于图像法的食物浪费评估系统，其特征在于：

食物浪费量获取模块，用于根据公式：

获取人均食物浪费量

食堂日浪费量W_TP；其中W_ri为第i个样本的食物剩余量；W_a为第a餐残食回收垃圾桶的总重量，a＝1，2，3；R_a为第a餐残食回收垃圾桶的食物浪费指数，d为调研天数。

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