面向健康饮食的自适应食谱推荐系统

项目成员

• 徐清振：华南师范大学计算机学院博士生导师
• 刘寿强：华南师范大学计算机学院硕士生导师
• 贾小硕：华南师范大学计算机学院博士研究生
• 朱艾清：华南师范大学计算机学院硕士研究生
• 匡小梅：华南师范大学计算机学院硕士研究生
• 龙邱千：华南师范大学计算机学院硕士研究生

项目背景及产品说明

在快节奏的现代生活中，不良饮食习惯和饮食不规律对人们的身体健康造成了严重影响。为了应对这一挑战，我们设计了一款面向健康饮食的自适应食谱推荐系统。该系统利用物联网技术、大数据技术和人工智能技术，主动对人体进行检测，获取血液指标、血糖、血脂、维生素C、维生素B、各类微量元素等指标，并通过神经网络算法进行多模态信息决策，得出膳食结论，进而提供饮食推荐及周围美食推荐。

技术亮点及优势

设计架构

系统由监测端、开发板、云端服务器、用户端四个部分组成：

• 监测端：包括XS-500IX自动血液分析仪、NPA-500B-05WG、电极片传感器、PEC、汗液检测等传感器设备。
• 开发板：选择BearPi-Hm Nano开发板。
• 云服务器：部署在openEulerOS系统上。
• 用户端：基于鸿蒙OS开发的APP，用户可以实时查看设备情况、接收消息推送等。

技术亮点

1. 多模态信息融合：采用基于LSTM和RBF-BF的多模态信息融合技术。
2. 合理膳食食谱推荐：根据血脂检测、血糖检测、维生素监测、全血项目检测等指标推荐合理膳食食谱。
3. 周边美食推荐：根据检测指标实现周边美食推荐。

商业模式及市场前景

随着人工智能技术的发展和生活质量的提高，我们的系统借助智能openEuler云端系统实现了基于深度学习模型的多信息融合技术，以更加准确的方式评估身体各类指标，进而精准推荐合理的膳食食谱。该系统具有极广阔的应用前景，能够改善人们的生活质量，提高健康水平。

---

以上是项目的简要介绍，更多详细信息请参考《创意应用企划书》-面向健康饮食的自适应食谱推荐系统。