基于大语言模型和YOLO视觉识别的食物热量秤 二哈识图2 简单

基于大语言模型和YOLO视觉识别的食物热量秤 二哈识图2

器材：

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【摘要】由于近年来中国人口肥胖超重率不断提高，并已超过美国，以4亿人的数量成为了世界肥胖超重人口最多的国家。随着人们减肥意识的提高，我们为满足大众需要而设计了该食物热量秤。它依据YOLO智能判断各种食物种类并以重量传感器数值测得食物质量。根据各食物的热量与质量转换系数最终计算得出被测食物的总热量。同时用户可以与装置进行语音交互并接入Deepseek AI大模型进行分析，得出给用户的实时健康饮食建议，通过语音和OLED屏两种方式进行反馈。

【关键词】YOLO视觉识别 重量传感器 语音交互 AI大模型数据分析

1.1创意来源

“变胖” 已成中国乃至全球的重要问题，我国超重肥胖人口目前已超过美国达到了 4 亿，肥胖率 16.4%，是全球肥胖人口最多的国家，平均每三位成年人就有一位体重超标。《柳叶刀》研究显示，肥胖与 17 种癌症患病风险相关，减肥关乎身心健康。饮食控制是减肥关键，其中热量秤不失为一种有效工具，但当前市场上的热量秤多需结合手机使用，且需人工识别食物，较为落后。因此，设计一款便捷、高效且能智能判断食物的热量秤，才能满足大众需求。

2.1设计思路

2.1.1整体设计思路

本食物热量秤以 “视觉识别 + 数据计算 + AI 分析” 为核心框架，基于 YOLO 算法构建视觉识别系统并训练食物种类识别模型以实现食物自动分类，搭配重量传感器采集食物实时重量数据，再调用公开的食物重量/热量转换比例数据库计算食物总热量，将 “食物种类、重量、总热量” 整合后上传至 Deepseek AI 大模型进行综合分析，由 AI 生成个性化健康饮食建议，最终通过 OLED 显示屏可视化呈现并同步进行语音播报。

2.1.2工作原理

热量秤的具体工作流程为：依托已训练完成的 YOLO 视觉识别模型对秤体上的食物进行种类识别以确定食物类别，通过秤体下方内置的重量传感器精准采集食物总重量数据，再根据识别出的食物种类调用行空板 K10 控制器中预先存储的 “该类食物质量 - 热量比例关系数据”，代入重量值精确计算食物总热量，系统将 “食物种类、总重量、总热量” 整合为标准化数据集上传至 Deepseek AI 大模型，由模型对数据集进行多维度分析（如营养搭配是否均衡等）生成针对性饮食建议，最终建议同步在 OLED 显示屏上直观显示，并通过语音合成模块完成语音播报。​

2.1.3系统工作过程

（1） 将待测食物放置于热量秤重量传感器上；

放置食物

（2）根据已训练的食物模型识别被测食物的种类；

（3）重量传感器获取放置食物的总重量；

（4）将已得到的食物质量及种类数据传至行空板K10，根据食物种类提出该种类食物的质量-热量转换系数，在行空板内计算得出被测食物的总热量；

（5）将得出的被测食物总热量上传至AI大模型进行实时数据分析并提出饮食建议，将总热量数据分析与建议显示于OLED屏并进行语音播报。

2.2项目的制作

2.2.1硬件器材清单

表1 硬件清单

2.2.3制作过程

1.验证结构

2.设计模型

3.模型部件图

4.模型加工

5.程序设计

6.结构检查

7.模型训练

8.代码编写

9.演示视频

基于大语言模型和YOLO视觉识别的食物热量秤_哔哩哔哩_bilibili

2.2.4数据来源

中国人口肥胖超重率、肥胖超重人口数据来源于《柳叶刀》；食物热量/重量转换数据来源于中国疾病预防控制中心营养与健康所 中国营养学会。

3.1项目创新点

（1）该装置搭载 YOLO 视觉识别系统，能够智能且高效地完成食物种类识别，相比传统繁琐且低效的人工手动输入食物种类的方式，大幅简化了操作流程，提升了食物分类的准确性与效率；

（2）装置充分借助当前发展成熟的 AI 大模型参与数据深度分析，通过对多维度数据的综合处理，能够为用户生成更加合理、更具实用性的饮食建议，有效避免了传统建议方式中可能存在的片面性问题；

（3）用户可以与装置进行语音交互，与AI进行对话以及时的获取用户需要的建议，便于用户得到想要的信息。极大的提高效率的同时降低了AI建议中可能出现的误差，也增加了装置的功能。