Объектом исследования является область машинного обучения и компьютерного зрения. Предмет исследования - алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения, используемые для распознавания и анализа изображений пищевых продуктов. Целью данной работы является разработка мобильного приложения, с помощью которого по фотографии блюда можно будет определить количество содержащихся в этом блюде калорий. Для достижения цели в ходе выполнения работы решались следующие задачи: – Провести анализ аналогов разрабатываемого продукта. – Провести анализ методов, с помощью которых происходит определение калорий по изображению. – Создать нейронную сеть для определения и классификации продуктов по изображению. – Разработать мобильное приложение. – Провести тестирование разработанного приложения для подсчета калорий по фотографии. Использовались методы сравнительного анализа алгоритмов определения и классификации объектов по изображению, а так же исследования разработаного приложения. Для выполнения работы были изучены алгоритмы определения типов продуктов по изображению, а также вариантов вычисления калорий. Для разработки мобильного приложения использовалась платформа для разработки Flutter с помощью которой был создан интерфейс и язык программирования Python, который использовался для создания и обучения нейронной сети, а также для обработки изображения и вычислении. Областью применения результатов работы - является область диетологии и здорового питания. Результатом работы является разработанное приложение, которое получая на вход фотографию классифицирует ее к определенному продукту и рассчитывает калораж. На основе результатов тестирования были выявлены преимущества и недостатки разработанного приложения. И был сделан вывод об успешности разработанного приложения по подсчёту калорий по фотографии.

The object of research is the field of machine learning and computer vision. The subject of the research is computer vision and machine learning algorithms used to recognize and analyze images of food products. The purpose of this work is to develop a mobile application with which it will be possible to determine the number of calories contained in this dish from a photo of a dish. In order to achieve the goal , the following tasks were solved in the course of the work: – To analyze analogues of the product being developed. – To analyze the methods by which calories are determined from the image. – Create a neural network to identify and classify products by image. – Develop a mobile application. – To test the developed application for counting calories from a photo. Methods of comparative analysis of algorithms for determining and classifying objects by image, as well as research of the developed application were used. To perform the work, algorithms for determining the types of products from the image, as well as options for calculating calories, were studied. For the development of the mobile application, the Flutter development platform was used with the help of which an interface and a Python programming language were created, which was used to create and train a neural network, as well as for image processing and computing. The field of application of the results of the work is the field of dietetics and healthy nutrition. The result of the work is a developed application that, receiving a photo at the entrance, classifies it to a specific product and calculates calories. Based on the test results, the advantages and disadvantages of the developed application were identified. And a conclusion was made about the success of the developed application for counting calories from a photo.

• Разработка мобильного приложения для определения количества калорий блюда, представленного на изображении
  • Введение
  • 1. Обзор существующих методов измерения калорийности блюд
  • 2. Исследование наборов тренировочных данных
  • 3. Разработка приложения для подсчета калорий по фотографии
  • 4. Тестирование разработанного приложения
  • Заключение
  • Список использованных источников
  • Приложение 1. Исходный код разработанного мобильного приложения