基于RGB-D图像的自动化膳食调查系统

针对传统膳食调查方法使用过程繁琐,耗时长的问题,对基于彩色深度图像的自动化膳食调查系统进行研究,采用DeepLabv3+语义分割模型对RealSense传感器获取的食物彩色图像进行分割,根据食物分割结果和对应的深度图像计算每一类别食物体积并结合食物配料表和营养成分估算营养素含量;同时采集人体深度图像序列结合蒙皮多人线性模型拟合三维人体模型,并利用模型点云和人体体重信息计算身体质量指数和腰臀比。结果表明:1)本系统在食物图像分割中的像素准确率为72.1%,像素准确率平均值为97.13%,平均交并比为82.03%;2)食物体积计算中的平均绝对误差均小于40 cm³;3)所有人体样本计算的腰臀比与真实值偏离程度均小于4%。本系统在实现自动监测食物各营养素摄入量的基础上,增加对人体体重状况以及中心性肥胖程度的初步判定,同时提高了膳食调查的便捷性和自动化程度,可以为营养干预提供依据和参考。