NutrifyAI：基于AI的实时食物检测、营养分析与个性化餐食推荐系统
计算机视觉与模式识别
2024-10-22 v2 人工智能
摘要
随着2022年饮食和营养应用用户数达14亿[1]，健康应用MyFitnessPal、Noom和Calorie Counter的热度不断上升。然而，几乎所有营养应用程序的一个主要障碍[2]是用户必须手动输入食物数据，这既耗时又麻烦。因此，迫切需要能够准确识别食物项目、分析其营养内容并提供饮食建议的应用程序。本文介绍了一个综合性系统，将先进的计算机视觉技术与营养分析相结合，实现于多功能的移动和 web 应用程序中。该系统分为三个关键概念：1)使用YOLOv8模型进行食物检测，2)通过Edamam Nutrition Analysis API进行营养分析，3)使用Edamam Meal Planning and Recipe Search API进行个性化餐食推荐。初步结果展示了该系统的有效性，通过提供即时、准确的饮食洞察，实现了接近80%的食物识别准确率，使其成为用户做出明智饮食决策的有价值工具。
关键词
引用
@article{arxiv.2408.10532,
title = {NutrifyAI: An AI-Powered System for Real-Time Food Detection, Nutritional Analysis, and Personalized Meal Recommendations},
author = {Michelle Han and Junyao Chen and Zhengyuan Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.10532},
year = {2024}
}
备注
4 pages, 8 figures