如果你是一个追踪卡路里的人，那么一个新的AI工具可以让生活变得更加简单。在享用美食之前，只需用智能手机扫描食物，这个AI工具就会揭示其中所含的卡路里、脂肪和其他营养成分。
该AI食品扫描器由纽约大学坦登工程学院的研究人员开发，可以帮助患有糖尿病、肥胖症和其他健康问题的人有效管理饮食。
“传统的食物摄入跟踪方法严重依赖自我报告，而自我报告非常不可靠。我们的系统消除了人为错误的因素。”领导这项研究的纽约大学副教授Prabodh Panindre说。
__YOLOv8-m模型检测的食物项目。从左到右：(a) 披萨片 (b) 伊德利配桑巴尔 (c) 热狗 (d) 巴克拉瓦
开发AI食品扫描器的动力源于一个长期被忽视的问题。纽约大学团队已经研究了消防员面临的健康和工作相关挑战超过10年。他们得出了令人惊讶的发现。
研究表明，高达88%的全职消防员和87%的志愿消防员都存在肥胖问题。这不仅使他们难以完成工作，还增加了患心脏病和其他健康问题的风险。纽约大学团队希望找到一种实用且简便的方法来帮助消防员管理他们的饮食和体重。
这时，AI食品扫描器的想法应运而生。然而，扫描食物中的营养成分并不像扫描文档或条形码那么简单。
“食物的视觉多样性令人震惊。与外观标准化的制造物品不同，同一道菜根据不同的制作者看起来可能会有很大差异。”纽约大学阿布扎比分校机械工程教授Sunil Kumar说。
例如，“一家餐厅的汉堡与另一家餐厅的汉堡几乎完全不同，自制版本又增加了一层复杂性。”Kumar补充道。
许多尝试制作AI食品扫描器的努力都遇到了如何确定盘中食物数量的问题。这是一个主要挑战，因为确定精确的份量对于计算卡路里和营养成分至关重要。如果份量不准确，营养数据也会失真。
此外，这样的食物跟踪系统为了实现实时运行需要大量的处理能力。有些系统甚至依赖远程云服务器，导致速度慢且引发数据隐私问题。纽约大学团队声称，他们的AI工具克服了所有这些限制，并提供了准确的营养分析。
研究人员选择了数百万张食物图片，然后使用算法将这些图片分组为相似的食物类型，去除罕见的项目，并调整类别的重要性。经过处理后，形成了包含95,000张食物图片的精炼数据集，覆盖214个类别。AI工具通过这些图片进行训练。
“我们的目标之一是确保系统能够在多种烹饪方式和食物呈现方式下工作。我们希望它对热狗（系统显示为280卡路里）的准确性与对中东甜点巴克拉瓦（系统识别为310卡路里和18克脂肪）一样高。”Panindre说。
该系统利用体积计算功能，这项技术能够确定特定食物在盘子上占据的面积。然而，仅知道面积还不够，因为不同的食物具有不同的密度。例如，一勺米饭和一勺花生酱占据相同的体积，但重量和卡路里含量却大不相同。
体积计算功能通过将食物面积与已知的食物密度和宏量营养素数据相关联来工作。这使得AI系统不仅能估计食物是什么，还能估计其数量和营养价值。这就是系统无需手动输入就能提供高度准确的餐食评估的方式。
为了减少处理能力和实现快速实时分析，他们设计了一个基于网站的AI工具，而不是在设备上本地运行的应用程序。他们整合了YOLOv8和ONNX运行时等技术，以最高效率提供强大的图像识别功能。
当研究作者使用他们的AI扫描器测试各种菜肴，如披萨、热狗和伊德利配桑巴尔（一种南印度菜肴）时，该工具提供了准确的营养分析。
“AI可以在大约80%的情况下准确定位和识别食物项目，即使它们重叠或部分遮挡。”纽约大学团队指出。
目前，基于网络的AI工具仍处于概念验证阶段。研究人员计划进一步提高其性能，并很快将其大规模公开使用。
该研究发表在《IEEE》期刊上。
(全文结束)
声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场，全文内容涉及AI跨语种自动翻译。如有侵权请联系我们删除。