Visió per computador que transforma imatges d’àpats en dades alimentàries estructurades
La tecnologia de reconeixement d’aliments de LogMeal detecta aliments en una imatge, separa diverses regions d’aliments i retorna prediccions estructurades que es poden connectar amb fluxos de treball d’ingredients, nutrició i ingesta.
Reconeix aliments en diversos nivells semàntics*
LogMeal identifica els aliments amb diferents nivells de detall i vincula els plats confirmats amb informació estructurada sobre els ingredients i els valors nutricionals.
Tipus d’aliment
Determina si una imatge conté menjar preparat, begudes, fruita o verdura fresca, salses o contingut no alimentari.
Grup d’aliments
Classifica els aliments reconeguts en categories generals com ara carn, peix, verdures, pa, lactis, llegums o postres.
Plat
Retorna prediccions de plats per als aliments i les cuines compatibles.
Ingredients
Recupera dades estructurades d’ingredients i quantitats associades als plats confirmats.
Nutrició
Recupera informació sobre energia, macronutrients i micronutrients disponibles associada al registre alimentari confirmat.
*La documentació actual per a desenvolupadors descriu els resultats de tipus d’aliment, grup d’aliments, plat, ingredients i nutrició.
Una imatge pot contenir diversos aliments
Els àpats reals sovint inclouen més d’un aliment. LogMeal pot analitzar una imatge que conté diversos aliments i separar-la en regions diferenciades abans de retornar prediccions per a cada regió.
Això crea una base més pràctica per al registre d’àpats, perquè cada regió detectada es pot revisar, confirmar i connectar amb l’anàlisi posterior d’ingredients i nutrició.
Estima les quantitats d'aliments amb IA
Ves més enllà d’identificar els aliments que hi ha al plat. LogMeal permet estimar les quantitats d’aliments mitjançant tecnologia de captura de profunditat en dispositius mòbils compatibles, cosa que facilita a les aplicacions determinar la mida de les porcions i relacionar-les amb l’anàlisi nutricional.
Captura basada en profunditat
Captura una seqüència d’imatges dels aliments mitjançant el LogMeal Depth SDK en dispositius compatibles per facilitar l’estimació automàtica de les quantitats.
Estimació automàtica de quantitats
Estima les quantitats dels aliments detectats utilitzant informació de profunditat i el Food AI Engine.
Confirmació i ajust de quantitats
Permet als usuaris confirmar o ajustar les quantitats de les porcions en grams, recalculant automàticament les quantitats dels ingredients i els valors nutricionals corresponents.
Un flux de reconeixement amb confirmació de l’usuari
1. Envia una imatge
Envia la imatge de l’àpat al flux de reconeixement.
2. Detecta les regions d’aliments
Identifica els diferents aliments o regions visibles a la imatge.
3. Retorna els plats candidats
Rep les classes de plats o aliments més probables per a cada regió detectada.
4. Confirmar o ajustar el reconeixement
Permet als usuaris confirmar els plats detectats abans de continuar amb els processos relacionats amb els ingredients, les quantitats o la informació nutricional.
5. Consultar la informació nutricional i gestiona les quantitats
Consultar les dades sobre els ingredients i el valor nutricional, confirmar o ajustar la grandària de les racions i utilitzar l'estimació de quantitats basada en la profunditat, quan sigui possible.
On s’utilitza la tecnologia de reconeixement d’aliments
La qualitat del reconeixement depèn de la imatge i de la tasca
El rendiment del reconeixement d’aliments varia segons la cuina, la qualitat de la imatge, la il·luminació, les oclusions, la presentació dels aliments i el nivell de detall semàntic necessari.
En els fluxos en què és important disposar d’un registre exacte, la interfície ha de permetre la confirmació de l’usuari o del professional, en lloc de tractar la primera predicció del model com una veritat indiscutible.
L’estimació de la quantitat d’aliments també depèn del mètode de captura i de la compatibilitat del dispositiu. L’estimació automàtica basada en la profunditat requereix un maquinari compatible i una seqüència d’imatges adequada. Els usuaris poden confirmar o ajustar manualment les quantitats quan l’estimació automàtica no estigui disponible o sigui necessari corregir-la.
Tecnologia de LogMeal relacionada
Food AI Engine
Una API per a desenvolupadors que transforma imatges d’aliments en dades estructurades: reconeixement, nutrició, estimació de quantitats, seguiment de la ingesta i fluxos de treball de recomanació.
Tray Recognition AI Engine
Una API per a empreses que transforma imatges de safates de menjar en dades operatives estructurades: reconeixement d’aliments, estimació de racions, seguiment de la ingesta, anàlisi del malbaratament alimentari i fluxos de treball de cobrament intel·ligent.
Food Recognition APP
Una aplicació mòbil per registrar àpats, revisar els resultats de la IA i fer un seguiment de les dades alimentàries i nutricionals.
Food Recognition Kiosk
Una solució de maquinari per a instal·lacions que permet automatitzar el reconeixement de safates, l’autopagament i els fluxos de treball dels serveis d’alimentació.
Vols provar el reconeixement d’aliments de LogMeal?
Prova la demostració en línia o comença a integrar el reconeixement d’aliments al teu producte.