Методи штучного інтелекту для визначення властивостей харчових продуктів на основі зображень
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність роботи зумовлена технічною складністю автоматичного розпізнавання харчових продуктів через високу варіативність їх зовнішнього вигляду, обмеженнями класичних підходів на основі згорткових нейронних мереж, що потребують великих обсягів маркованих даних, та відсутністю комерційних рішень з підтримкою української мови для харчового моніторингу. Мета роботи — дослідження методів штучного інтелекту для автоматичного визначення властивостей харчових продуктів на основі зображень та створення системи харчового моніторингу з підтримкою української локалізації. Завдання дослідження: — Дослідити можливості застосування мультимодальних моделей CLIP для zero-shot розпізнавання харчових продуктів без попереднього навчання на конкретних класах. — Розробити алгоритм автоматичної сегментації окремих інгредієнтів на зображеннях складних страв з використанням моделі Segment Anything Model (SAM). — Інтегрувати систему з базою даних USDA FoodData Central для отримання достовірної інформації про поживну цінність понад 400,000 харчових продуктів. — Реалізувати алгоритм розрахунку поживної цінності на основі автоматично розпізнаних інгредієнтів. — Розробити мобільний застосунок з повною українською локалізацією для iOS та Android платформ. Об'єкт дослідження — автоматичне визначення властивостей харчових продуктів на основі зображень з використанням методів штучного інтелекту. Предмет дослідження — методи машинного навчання для розпізнавання харчових продуктів, алгоритми сегментації зображень та розрахунку поживної цінності на основі мультимодальних нейронних мереж. Практична цінність результатів полягає у створенні першої україномовної системи автоматичного харчового моніторингу, яка здатна розпізнавати національні українські страви. Розроблена система може застосовуватися для персонального харчового моніторингу, клінічних застосувань у дієтології та спортивного харчування. Апробація результатів роботи. Бондарев М.М., Сегеда І.В. Методи штучного інтелекту для визначення властивостей харчових продуктів на основі зображень. The VIII International scientific and practical conference «Modern technologies in education, work and science», October 20-22, 2025, Krakow, Poland, р.71-76, ISBN — 979-8-89814-226-1.
Програма розроблена для автоматичного визначення поживної цінності харчових продуктів на основі візуального аналізу зображень з використанням методів штучного інтелекту. Основною метою є створення системи харчового моніторингу з підтримкою української та англійської локалізацій, яка спрощує процес відстеження споживання їжі. Основні функції програми: • Автоматичне розпізнавання харчових продуктів через AI-сканування фотографій страв з використанням мультимодальної моделі CLIP для zero-shot класифікації. • Автоматична сегментація окремих інгредієнтів на зображеннях складних страв за допомогою моделі SAM (Segment Anything Model). • Інтеграція з базою даних USDA FoodData Central для отримання достовірної інформації про поживну цінність понад 400,000 харчових продуктів. • Розрахунок поживної цінності з детальною інформацією про макро- та мікронутрієнти. • Мобільний застосунок з повною українською локалізацією, що підтримує розпізнавання національних українських страв. Програма є масштабованою та має модульну архітектуру, що дозволяє легко адаптувати її до нових вимог. Вона може служити основою для подальших досліджень у сфері комп'ютерного зору та застосування AI-технологій для харчового моніторингу.
Опис
Ключові слова
штучний інтелект, AI, розпізнавання харчових продуктів, комп’ютерний зір, CLIP, SAM, поживна цінність, харчовий моніторинг, сегментація зображень, машинне навчання, artificial intelligence(AI), food product recognition, computer vision, nutritional value, nutritional monitoring, image segmentation, machine learning
Бібліографічний опис
Бондарев, М. М. Методи штучного інтелекту для визначення властивостей харчових продуктів на основі зображень : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Бондарев Максим Михайлович. – Київ, 2025. – 108 с.