题记

青春期的特点是身体和心理的快速成长和发展；青春期饮食不足和疾病可能会导致大脑结构和功能的缺陷，从而影响整个生命周期的大脑结构和功能例如，青春期营养不良会对发育和健康产生长期影响，并可能影响青春期女孩未来的子女的生存和福祉；然而，营养不良只是青少年面临的营养挑战之一；例如不健康饮食的转变和体力活动的减少导致全球不健康体重的增加：肥胖儿童和青少年的比例从 1975 年的不到 1% 上升到 2016 年女孩的 6% 和男孩的 8%。

影响体重的因素之一是食物的选择。 食物选择受到个人和环境因素的影响，包括食物的供应、获取、社会影响和偏好。此外，通过互联网、手机等电子产品和远程医疗提供的干预措施具有潜在的吸引力和可扩展性。 应用程序APP、短信、基于互联网的营养课程等基于技术的干预措施已经被用来向青少年传授营养和健康饮食知识。 收集实时行为和生理数据的可穿戴传感器可以提高数据收集范围和质量，从而增加交互式和自适应干预的机会； 这些个性化干预措施可以改变行为并帮助临床决策。 可以看出食品和饮料行业的人工智能 （AI）是下一件大事，因此可以预见开发与营养和饮食相关的应用程序以及跟踪饮食摄入量的应用程序将是下一个创业风口。

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人工智能在食品保健行业中的应用

图1. 使用 AI 和 ML 进行食品计算的分类；

如今，人工智能和机器学习是帮助食品行业的首选技术之一。 许多流程都实现了自动化，这也有助于节省资金，减少出错的机会。 传感器技术正在帮助食品行业查明食品中是否含有人类所需的营养成分。 它可以帮助人类免受各种疾病的侵害，或者如果患有血压、糖尿病或心脏病等疾病的人，则需要患者找到合适的食物并按所需的比例摄入食物。 食品包装也通过最新技术得到改进。 通过估计食品的尺寸和类型，智能技术可以确定食品包装所需的包装辅助工具。 现代农业也变得现代化，现在机器人、无人机、自动化机器都用于农业。 AI和ML在很大程度上减少了人类的工作和时间比例。

使用人工智能和机器学习的食品计算是当今的趋势，从可用数据集中（即以图像的形式）识别对象并对图像集应用图像处理，这样人工智能技术就可以对现有数据进行分割和识别，这有助于人类对食物摄入量和食品包装的类型和比例提出建议。

食品和营养、医疗保健、农业和包装所有参数都与食品计算相关。 基于这些参数的数据集，人们就可以进行物体识别、图像处理、物体分割，最后可以进行食品、疾病、医疗保健和包装的识别。

研究表明，营养饮食可以显著降低疾病风险。 这推动了对人们的食物摄入量进行系统监测和评估的需求。 即使营养师也必须进行复杂的实验室测量才能提供适当的评估。 为了解决这些问题，FIVR（完全沉浸式虚拟现实 （FIVR，fully immersive virtual reality）） 系统被创建来计算用户膳食的营养成分。 由于手机已成为无处不在的带有摄像头的设备，因此 FIVR 系统使用经过校准的手机作为捕获设备。

如今，越来越多的孩子被送到幼儿园，因此需要一种帮助跟踪他们食物摄入量的食物监测设备。而自动食物分析系统可以进行预测，帮助您吃得更好。 这种传感器系统包括一个基于压电的传感器面板，可以帮助确定每份食物的重量，以及一个用于实时配料的智能手机摄像头。 它在物联网 (IoT) 的帮助下工作，有助于将现实世界的传感器数据与基于云的解决方案连接起来。

健康的饮食习惯，包括跟踪卡路里和营养，对于世界各地的大多数消费者来说变得越来越重要，全球受此影响的人远远超过患有心脏病、糖尿病、慢性肺病或癌症以及关节炎的人。 目前智能手机的医疗保健应用程序大多数会自动跟踪日常身体活动和卡路里消耗。

在医疗保健系统中，通过识别人类的疾病模式，医生可以采取诊断步骤。 人工智能在数字图像处理的帮助下对医疗系统有很大帮助。 医生正在使用存储的数据集来诊断患者。 癌症、心脏病、皮肤病等由医疗队/医院治疗。

食物扫描技术应用的创业公司---June Life Inc公司的产品介绍

图2. 糖尿病应用程序开发商Smit.fit公司

June Life Inc试图证明整个厨房都可以用计算机代码构建，June Life Inc 在一台神奇的机器中提供 12 种烹饪用具，即June 是节省空间的智能厨房，将 12 台电器合二为一，他们包括：

• 对流烤箱：双对流风扇使气流加倍，烹饪速度更快、更均匀；
• 空气炸锅：同样的酥脆，达到舔手指的效果；
• 烧烤：完美的炭痕，熟度不仅仅是户外烧烤的游戏；
• 焙烧炉：内嫩多汁，外酥脆焦糖。
• 慢炖锅：低，慢，随心所欲；
• 脱水机：健康和自制；
• 多士炉：June Life Inc的烤箱不仅仅是一些美化的烤面包机烤箱，当然它也能烤面包；
• 加热：用真正的热量重新加热食物；
• 披萨烤箱：你在自家的厨房台面上也能烧制披萨；
• 打样机：面包师和糕点师都能使用它实操来提升自己的技能；
• 肉鸡：调高热量制作烤鸡是June Life Inc的机器能够制作的特色菜之一；
• 保温抽屉：你的食物也不会被冷落了；June Life Inc的机器让食物保温暖，无忧无虑。

June Life Inc开发的智能厨房的特色：

• 精密加热控制；
• 双对流风扇；
• 时尚的触摸屏；
• 智能连接功能；
• 由极客和高级厨师设计；

June Life Inc开发的应用程序的特色：

• 幸福是一个没有烦恼的工作日夜晚。
• 远程预热 + 从任何地方调整时间和温度。
• 通过实时视频密切关注烹饪内容。
• 获取进餐时间预计到达时间的智能警报。
• 访问数百种适合各种场合的指导式智能食谱。

食物扫描技术应用的创业公司---June Life Inc公司的专利产品

图2. 食物扫描技术应用的创业公司---June Life Inc公司

June Life Inc申请的专利《Connected Food Preparation System and Method of Use（互联食品制备系统及使用方法）》：

• 连接的烤箱： 所申请的连接的烤箱可以包括定义烹饪腔体（烹饪腔、烹饪容积）、一组加热元件、一组对流元件、处理系统、通信系统和一组传感器。链接烘箱还可以包括用户接口单元，该界面单元被配置成接收来自用户的指令。烤箱的功能是根据从远程系统接收到的指令来烹饪食品。烘箱还可以自动调整烘箱控制参数以实现目标食品参数（例如，实时或近乎实时）。本专利申请连接的烤箱，包括一组腔内传感器和一个处理器，可以配置为根据传感器测量值自动识别烹饪腔内的食物;并根据识别出来的食物自动操作加热元件。

图3. 食物扫描技术应用的创业公司---June Life Inc申请的专利

联网烤箱的优点：

• 首先，连接的烘箱可以减少烘箱所占用的物理足迹和/或增加烘箱的腔体体积（内部容积）与外部容积比。
• 第二，连接的烘箱可以赋予对腔内热分布和/或热梯度的增强控制。
• 第三，连接的烤箱可以基本上连续地监测腔体内食品的烹饪情况。
• 第四，连接的烤箱可以通过典型的烤箱使用促进有机的、众包的Groundtruth的生成，其可用于随着时间的推移对食品的分析模块进行细化。
• 第五，连接的烤箱可以通过在烤箱本身上执行时间敏感过程，同时在远程计算系统上执行与时间无关或长期的分析来促进更引人注目的用户体验。

• 第六，连接的烤箱可以比传统烤箱更美观。一些烤箱变体可以包括一个边缘到边缘的玻璃门，其功能是提供更大、更清晰的腔体观察区域。玻璃还可以是无色或以其他方式着色，以方便更清晰地观看。
• 第七，连接的烘箱可以比常规烘箱更容易清洗。所连接的烤箱可以包括可移动的托盘、可移动的内门壁（例如，客栈ER门玻璃）、弯曲或半径的空腔和挡板角（其中角可以是凹面、凸面或具有任何其他合适的轮廓），或任何其他合适的清洁特征。然而，与传统烘箱相比，连接烘箱的特性可以赋予任何其他合适的好处。

食物扫描技术应用的创业公司---Medibotics Llc公司和它申请的专利

图5. Medibotics Llc公司

Medibotics LLC 是一家位于明尼苏达州的公司 具有选定产品概念和开发工作的科技初创公司 医疗技术和可穿戴技术的融合，包括：可穿戴设备 设备，例如运动识别服装和模块化智能服装， Willpower Watch 可穿戴食品消耗监测器和可穿戴大脑活动监视器等等;用于改变食物消耗和吸收的植入式装置; 声音掩蔽;以及个人移动性管理。

Medibotics LLC的运动识别服装：

Medibotics正在申请专利的“Motion（运动） “识别服装””技术是一种新颖的动作捕捉方法， 它是基于集成在跨越身体关节的服装面料实现的。初步测试结果显示当关节角度变化（即运动时），服饰面料的接头移动和管内压力也会随之变化。Medibotics的长期目标是在医疗保健的基础上发展测量全身姿势和运动的运动识别服装。理想情况下，这件衣服是耐用的， 相对便宜，如果电子设备是可拆卸的，甚至可以清洗。 该技术的潜在应用包括：医学（例如，步态 分析、运动和能量测量、伤害预防、远程医疗）， 娱乐（例如，动画、虚拟现实、游戏、现场表演）， 和运动（例如，训练、虚拟运动）等。

Medibotics LLC的发电服装：

图6. Medibotics Llc公司的运动识别服装

Medibotic正在申请专利的可穿戴发电技术使用液压或气动通道来创建可穿戴、便携式、可清洗且相对不引人注目的设备，用于有效地将人体相对较大部分的运动转化为电力。 该技术的组成部分包括： 佩戴在身体外部的流动通道（例如管腔或囊）； 这些流动通道内通过身体运动而移动的可流动物质（例如液体或气体）； 以及由可流动物质的流动驱动的一个或多个发电机。

这些流动通道可以是具有单向阀的流动回路的一部分。 当身体移动时，柔性流动通道的壁间歇性地压缩，与单向阀相互作用，将可流动物质泵入回路周围的循环中。 这种循环可以旋转涡轮机，从而驱动发电机发电。 在一个示例中，这些组件可以通过将它们合并到衣服中来佩戴。 由于柔性流动通道可能不会因浸入水中而受到损害，因此该系统可以清洗——特别是如果发电机可以在清洗前拆卸并在清洗后重新安装。

食物扫描技术应用的创业公司---Medibotics Llc公司申请的专利

图7. 可穿戴发电技术：势流细节

Medibotics LLC的Blob MouseTM 灵活的人机界面：

Medibotics 正在申请专利的 Blob MouseTM 技术是一种类似斑点、可变形、可滚动且至少部分凸出的设备，可将人体运动转化为控制机器操作的一个或多个方面的信号。 它包括柔性外层、可变形内部填充物和多个压力传感器。 来自这些传感器的信号被解释为测量因与人手接触而引起的变形和滚动运动，进而控制一项或多项机器功能。

与传统的计算机鼠标和其他相关技术相比，类似斑点的人机界面有许多潜在的优点。 这些优点包括： 可能的支撑表面和工作环境的灵活性； 避免重复的手和手指运动造成健康问题； 为因疾病、受伤或先天缺陷而导致手和手指功能减弱的个人进行定制； 丰富的三维运动控制； 以及可能的减轻压力和体重管理的好处。

图8. 可穿戴发电技术：势流路径

Medibotics LLC的改善睡眠的局部声音环境：

Medibotic 的 HushBand™ 是一种发声头带（或帽子），可在睡眠时掩盖或消除烦人的环境声音。 它包括： 覆盖睡眠者耳朵的柔软且可拉伸的头带（或帽子）； 以及一根或多根编织、缝制或以其他方式集成到头带（或帽子）中的声音传导管，其发出的声音可掩盖或消除烦人的环境声音。 发声装置可以作为头带（或帽子）的一部分并入，也可以位于头带或帽子的外部。 HushBand™ 没有覆盖睡眠者耳朵的刚性部件，当人们侧睡并将耳朵压在枕头上时，可能会感到不舒服。 此外，发声管可以覆盖比扬声器更大的面积。 这可以使头带（或帽子）更容易地适合不同头部形状的人，并且可以在睡眠者翻身时更好地维持睡眠者耳朵上的声音掩蔽。

食物扫描技术应用的创业公司---Medibotics Llc公司申请的专利

图9. Medibotics Blob MouseTM：表面视图

Medibotics LLC的HushBandTM 发声头带可促进睡眠：

作为 Medibotic 用于增强睡眠的局部声音环境设备组合的一部分，Medibotics还拥有专利发声毯技术，可为同一房间甚至同一张床上的不同睡眠者创造定制的声音环境。 这些定制的声音环境可以掩盖不需要的环境声音，并为每个睡眠者创建舒缓的可调节局部声音环境。 在大号床或特大号床上，床不同侧的睡眠者可以控制自己的局部声音环境，特别是当他们将毯子的顶端拉到靠近头部时。

图10. Medibotics Blob MouseTM：显示压力传感器矩阵的内部视图

Medibotics LLC的发声毯：为睡眠者提供局部声音环境：

具有可调节局部声音环境的发声毯可以比现有的掩蔽声音以促进睡眠的方法更具优势。 放置在床头架上的发声装置距离睡眠者的耳朵较远，并且往往会被房间内的所有睡眠者听到。 因此，与基于毛毯的技术相比，立式装置提供的局部声音控制较少。 当枕头扬声器和睡眠者头部之间的填充物太多时，发声枕头会产生低沉的声音，但当枕头中的扬声器和睡眠者头部之间的填充物太少时，发声枕头会产生不舒服的声音。 戴在头上的带有扬声器的发声设备可以将声音传送到睡眠者的耳朵附近，但扬声器会压在睡眠者的耳朵上，并且会随着睡眠者在睡眠中翻来覆去而改变位置。

食物扫描技术应用的创业公司---Medibotics Llc公司申请的专利

图11. HushBandTM 发声头带可增强睡眠

专利1，《使用光谱和成像进行食品识别和定量的移动设备（Mobile device for food identification an quantification using spectroscopy and imaging）》：

本发明可以体现在具有光谱传感器和相机的用于食品识别和量化的移动设备中。 它可以是手持式食品扫描仪、食品探针、智能食品器具、器具附件、智能手表或腕带的可拆卸组件、手机组件或手机配件。 它可以提供有关食物类型和数量（以及食物中的营养素、化学物质和微生物）的信息。 它可以与可穿戴设备无线连接，组成一个用于监控和改变人的食物消费习惯的系统。

一种用于食品识别和量化的移动设备，包括：

被配置为由人的拇指和食指握持的外壳；

其中，壳体还包括插入食物中的食物探针；

其中，所述外壳还包括光谱传感器，其中，所述光谱传感器还包括至少一个第一能量发射器和至少一个第一能量接收器，其中第一能量发射器向食物发送光束，其中第一能量接收器接收光束中的一些。 光束被食物反射后，分析光束被食物反射后的光谱变化，以帮助识别食物的类型。

图12. 发声毯： 睡眠者的局部声音环境

其中外壳还包括在外壳的远端半部上的摄像机，其中摄像机创建食物的图像，并且其中分析食物的图像以帮助识别食物的类型和/或测量食物的数量 。

一种食品识别和量化系统，包括：

被配置为由人佩戴的增强现实眼镜，其中该眼镜还包括相机，其中相机记录食物的图像，并且其中分析食物的图像以帮助识别食物的类型和/或 测量食物的数量；

具有手持终端外壳，其被配置为由人的拇指和食指握持，其中该外壳进一步包括光谱传感器，其中该光谱传感器进一步包括至少一个第一能量发射器和至少一个第一能量接收器，其中第一能量接收器 能量发射器向食物发送光束，其中第一能量接收器在光束被食物反射后接收一些光束，并且其中分析由食物反射引起的光束光谱的变化以帮助 识别食物的类型； 和

其中，眼镜跟踪人移动光谱传感器以进行食物扫描的位置，并将来自这些位置的扫描结果与通过食物图像分析识别的不同部分或类型的食物链接起来。

2，《营养监测和管理系统（System for nutritional monitoring and management）》：

图13. 用于食品识别和定量的系统，包括具有相机的眼镜和具有光谱传感器的手持式设备

《营养监测和管理系统（System for nutritional monitoring and management）》：本发明是一种用于营养监测和管理的系统和/或方法。这种用于营养监测和管理的系统可以包括：记录食物图像的摄像机，所述摄像机被分析以识别食物项目类型并估计食物项目数量；光谱传感器，其扫描 用于测量其营养和/或化学成分的食品；用于校准食品图像的基准组件；用于收集数据以检测饮食、帮助识别食物类型和/或帮助估计食物数量的可穿戴生物识别传感器；

a 智能器具或餐具，收集数据以帮助识别食物类型，帮助估计食物数量和/或测量进食速度；被动反馈机制，为人们提供有关食物类型和/或数量的信息；主动刺激机制，修改 人与食物相关的生理过程；以及数据处理器。 没有所有这些组件的该系统的简化版本对于一些营养监测和管理应用来说是足够的，并且也在本发明的范围内。本文公开的用于营养监测和管理的系统可以提供被动反馈和 /或积极的刺激来帮助人们改善饮食习惯和健康。本发明是一种用于营养监测和管理的装置，包括：

配置为由人佩戴的手表或其他腕戴式设备;

图14. 示出了用于营养监测和管理的系统。

图14. 示出了用于营养监测和管理的系统，其包括摄像头、光谱传感器、基准组件、生物识别传感器、智能器具、被动反馈机制、主动刺激机制和数据处理器。

手表或其他腕戴式设备上的摄像头，用于记录食品的图像，其中分析图像以识别食品类型和/或估计食品数量，其中食品包括饮料和固体食品，并且其中摄像头被配置为位于人的手腕前侧;

手表或其他腕戴式设备上的光谱传感器，用于收集有关食品反射或吸收的光的光谱数据;其中，光谱数据用于识别食品类型和/或成分;其中，光谱传感器还包括向食品发射光的光发射器和在光被食品反射或穿过食品后接收光的光接收器;其中，由与食品相互作用引起的光光谱分布的变化用于识别食品类型和/或成分;其中，光谱传感器被配置成位于人的手腕前侧;

光谱传感器上的盖子或盖子，其中，盖子或盖子被配置为根据与食物的距离自动打开或关闭;

数据处理器，用于分析相机记录的食品图像和光谱传感器检测到的光的光谱分布的变化;

手表或其他腕戴式设备上的一个或多个其他组件选自以下组：数据发射器;数据接收方;电池;GPS模块;时钟;日历;语音识别界面;触摸屏界面;和手势识别界面。

3.《用于营养摄入监测和管理的可穿戴设备和系统（Wearable Device and System for Nutritional Intake Monitoring and Management）》：

图15. 示出了用于跟踪食物摄入量的腕戴式设备。

图15. 示出了用于跟踪食物摄入量的腕戴式设备，其具有主外壳、翻转式显示器、翻转式显示器上的相机、光谱传感器和进食检测器

本发明是一种可穿戴设备或系统，其帮助人们跟踪他们的食物摄入量，包括他们吃的食物的数量和类型。食物的数量和类型可以进一步细分为（例如，相关联的）数量和类型 作为营养摄入监测和管理的整体系统的一部分，本发明可以体现在带有记录食物图像的摄像头的智能手表和/或腕带中。分析食物图像作为识别食物类型和数量的一部分 。

这样的智能手表和/或腕带还可以包括显示器和/或相机取景器、光谱传感器和进食检测器。光谱传感器具有光发射器和光接收器。光发射器向食物发射光线。 光接收器接收光线被食物反射后的光线。分析食物反射的光线，以进行食物类型和/或成分的光谱识别。进食检测器可以是加速度计、陀螺仪、磁力计、麦克风或 EMG 传感器。当人吃食物时，相机和/或光谱传感器可以自动激活，但在其他情况下保持关闭状态以帮助维护隐私。

本发明是一种用于跟踪食物摄入的可穿戴设备，包括：

戴在手腕和/或手臂上的腕带;

腕带上的摄像头，其中摄像头记录食品图像，其中对食品图像进行分析以识别食品类型和数量;

腕带上的主显示器，其中，主显示器以波段圆周上的第一位置为中心，其中，摄像机以波段圆周上的第二位置为中心，其中，第二位置在波段圆周上与第一位置相距60至110度之间， 其中，第一方向可以是顺时针方向;

所述腕带上的相机取景器，其中，所述相机取景器显示所述相机记录的食物图像，其中，所述相机取景器位于所述表带圆周上的第三位置的中心，其中，所述第三位置在与第一方向相反的第二方向上，与所述第一位置相距带周长70至110度， 其中，第二方向可以逆时针方向;

腕带上的光谱传感器，其特征在于，光谱传感器还包括光发射器和光接收器，其中，光发射器向食物发射光线，其中，光接收器在光线被食物反射后接收光线，并且对食物反射的光线进行分析以识别食物类型和/或成分;和

带上的进食检测器，其收集数据，分析该数据以检测人何时进食，其中，进食检测器还包括从以下组中选自的一个或多个组件：加速度计、陀螺仪、磁力计、麦克风和肌电图传感器。

韩国食品人工智能公司Nuvilab的Care Manager 解决方案跟踪患者营养摄入量

图16. Nuvilab的AI Food Scanner（人工智能食品扫描仪）

如今，人工智能 （AI） 比以往任何时候都更加热门。

CES是全球最大的电子和技术贸易展，它设定了今年的技术趋势，甚至将人工智能列为2024年的关键主题。

包括谷歌在内的全球科技巨头已经推出了生成式人工智能服务，最著名的是 Open AI 的 ChatGPT，使人们更容易获得和使用人工智能。

随着生成式人工智能输出的高质量，许多人担心人工智能会威胁到人类的工作。随着人工智能越来越多地应用于各个领域，这一点尤其如此。

但是，肯定有一些只有人类才能执行的任务。用人工智能取代它们可能很困难，有时效率低下。因此，最好将人工智能视为一种服务，可以自动执行重复和简单的任务，使人类能够专注于更关键的任务，而不是取代所有人类工作。

护士与患者的沟通是人工智能无法取代的主要内容之一。

他们通过深入的对话与患者建立信任，并考虑到他们的需求和感受提供个性化的护理。这种个性化方法对于提高患者满意度和治疗过程中的积极结果至关重要。

在当前的医疗保健环境中，护士花费大量时间监测和记录患者的健康状况，同时提供个性化护理。通过人工智能技术自动化收集和管理健康记录的过程，可以让护士花更多时间与患者互动，从而提高患者护理质量。

亚历山德拉医院是新加坡第一家提供广泛医疗服务的综合性多学科医疗机构，它利用Nuvilab的解决方案来自动化跟踪患者营养摄入的任务。

在亚历山德拉医院，当从患者那里收集餐盘时，AI 食物托盘扫描仪会扫描每位患者吃了多少餐。

每个患者都有一张RFID卡，在扫描前点击该卡可以识别个人并在餐盘上收集数据。由于我们的服务器与医院的内部计算机网络相连，因此可以在 24 小时内轻松查看收集的数据。

人工智能食品扫描仪对收集到的数据的判断有多准确？

Nuvilab权衡了所提供的食物量和患者留下的食物量作为基线，并比较了人工智能测量值与护士图表的差异程度。

虽然存在一些细微的差异，但人工智能每个月在测量剩余食物量方面都比护士更准确，5月份的准确率为99%。无需称量餐盘上的每件物品，AI 只需一次扫描即可以近 100% 的准确率跟踪餐点。

由于人工智能可以比护士用肉眼更准确地跟踪营养摄入量，因此它提高了他们的整体工作时间效率，因为他们不再需要手动写下患者的营养摄入量。

由于食品扫描仪对护士工作效率的贡献，亚历山德拉医院正在与Nuvilab讨论，到2028年在其扩建的1400张床位的设施中部署食品扫描仪。

与“人工智能技术与食品扫描技术”研究课题相关的参考学习书籍

1.《人工智能：食品行业的真正机遇（Artificial Intelligence: A Real Opportunity in the Food Industry）》

图17. 《人工智能：食品行业的真正机遇（Artificial Intelligence: A Real Opportunity in the Food Industry）》

《人工智能：食品行业的真正机遇（Artificial Intelligence: A Real Opportunity in the Food Industry）》

本书强调人工智能及相关技术的最新发展和成就，特别关注食品质量。 本书介绍了人工智能在食品质量方面的应用、概念化以及涵盖人工智能大部分方面的批判性调查。

食品质量的概念是基于一个复杂、多维的概念，受到广泛的情境和背景因素的影响。 以人工智能为首的新兴技术已经影响到生活的各个领域，比如食品质量，数据将在食品行业的发展中发挥至关重要的作用。 物联网传感器将灌溉引导到正确的区域，减少过度用水和随后的环境影响，例如农业化学品入侵和土壤侵蚀。 此外，它可以减少耕作所需的水消耗和劳动力。 这提高了效率并提供了满足可持续发展目标的优质粮食资源。 人工智能应用将影响食品贸易机构，帮助他们增加收入并提升客户体验。 此外，购物者可以访问许多以食品为中心的人工智能平台。

本书重点关注人工智能在可持续食品行业的应用。 它包含九章。 第一章介绍了一种使用 Kinect2 传感器将 RGB 信息与飞行时间深度数据同化的方法，以创建休眠苹果树的树干和主枝的精确 3D 模型。 第二章旨在检测各种类型的叶病，将其与健康作物区分开来，无需持续监测并最大限度地减少产量损失。 为了提高收获后工业流程的效率，需要引入对不同品种的开心果进行分类的技术。 因此，第三章提出了一种分离开心果物种的自动化模型。 第四章提出了一种通过多类支持向量机和粒子群优化的 K 均值聚类对水稻叶部病害进行分类的独特模型。

第五章讨论了人工智能的一些应用，主要关注目前在食品行业中使用的卷积神经网络（CNN）、当今技术面临的挑战，以及最值得注意的是 CNN 在食品行业中的一些未来应用 。 第六章讨论了基于人工智能的食品质量的一些应用。 第七章尝试使用不同的深度学习架构方法来发现咖啡叶中的这种疾病，并开发一个专家系统来帮助咖啡农及早诊断问题。 第八章，建立海水质量监测系统，利用物联网帮助控制斐济水污染。 第九章提出了基于物联网（IoT）的食品监控框架，以保护食品免受储存期间环境条件变化引起的腐败。 在当前场景中，使用记录的感测数据进行预测，并进行详细分析以确定导致食物变质的因素。 本章提出了一种使用自适应随机森林预测和物联网的环境参数自动控制机制。

2.《基于图像的食品和健康分析计算：需求、挑战、解决方案和实践（Image Based Computing for Food and Health Analytics: Requirements, Challenges, Solutions and Practices）》

图18

图18.《基于图像的食品和健康分析计算：需求、挑战、解决方案和实践（Image Based Computing for Food and Health Analytics: Requirements, Challenges, Solutions and Practices）》

近年来，消费者对营养习惯意识的提高使自动食品分析成为人们关注的焦点。然而，食物记录很麻烦，需要对所食用的食物有足够的了解。此外，跟踪每顿饭可能成为一项繁琐的任务。准确记录膳食热量摄入对于控制体重减轻至关重要，但也带来了挑战，因为目前大多数饮食评估方法必须依靠记忆来回忆所吃的食物。从数字媒体中理解食物已成为一项挑战，在许多不同领域都有重要应用。大量研究表明，数字成像可以准确估计许多环境中的饮食摄入量，并且与其他方法相比具有许多优势。然而，如何有效和高效地获取食品信息仍然是一个具有挑战性和开放性的研究问题。提供的建议可以基于卡路里计数、健康食品和特定的营养成分。此外，如果我们还考虑一个能够记录每个人在一段时间内消耗的食物的系统，它可以提供长期的健康相关建议。

计算机视觉专家开发了用于自动食物摄入监测和食物记录的新方法。第四次工业革命 [4.0 IR] 深度学习和计算机视觉机器人等技术是可持续食品理解的关键。对基于人工智能的技术的需求正在迅速增加，这些技术可以跟踪身体活动和营养习惯，食品图像的自动分析发挥着重要作用。计算机视觉和图像处理为食品分析和医疗保健分析等各种应用提供了真正令人印象深刻的进步，并且可以通过自动化卡路里计数过程来帮助患者轻松跟踪他们的卡路里计数。

它可以告知用户每餐提供的卡路里、蛋白质、碳水化合物和其他营养素的数量。这些信息是实时提供的，因此被证明是一种有效的营养跟踪方法，可以通过互联网与营养师共享，从而降低医疗保健成本。这可以通过由物联网传感器、基于云雾的服务器和移动应用程序组成的系统来实现。这些系统可以生成数据或图像，这些数据或图像可以使用机器学习算法进行分析。

《基于图像的食品和健康分析计算：需求、挑战、解决方案和实践》涵盖了食品图像分析的现状，并提出了基于计算机视觉和图像处理的解决方案，以增强和提高当前膳食摄入量测量的准确性。书中提出了许多解决方案，通过分析移动设备捕获的健康图像、数据和基于食品工业的图像来提高评估的准确性。书中还讨论了基于人工智能和基于深度学习的食品图像识别算法的关键技术创新。

本书探讨了计算机视觉和人工智能等4.0工业革命技术在医疗保健和食品工业领域的应用，提供了对计算机视觉和智能方法的全面理解，以应对食品和健康加工的主要挑战。此外，本文还重点介绍了采用可持续的 4 项红外技术，通过这些技术，消费者可以获得必要的饮食和营养，并可以积极监测自己的健康状况。它特别关注食品行业和医疗保健分析，是食品和健康领域涉及人工智能和视觉技术的多学科信息的单一来源。全面介绍了工业 4.0 和基于 Fog-Cloud 的解决方案等最新进展，为读者提供了这些快速发展的健康和食品分析系统的全面视图。