Details

Предметом исследования являются методы и программные средства автоматизации учёта продуктов, анализа рациона, планирования покупок и генерации рецептов. Цель работы – разработка интеллектуального помощника в формате Telegram-бота, обеспечивающего поддержку задач контроля питания и планирования бытовых покупок. Проведён сравнительный анализ восьми существующих программных, выявлены их ключевые ограничения. Применены методы моделирования пользовательских сценариев, проектирования реляционных баз данных, прототипирования и экспериментального тестирования. Разработан прототип на языке Python с использованием библиотеки python-telegram-bot, SQLite3 и GigaChat API. Диалог реализован на основе конечного автомата состояний. Реализован двухэтапный алгоритм распознавания штрихкодов EAN-13 (pyzbar и pytesseract), расчёт нормы калорийности выполняется по формуле Миффлина-Сан Жеора. По результатам апробации с участием пяти пользователей время отклика составило 0.10-2.80 с, точность распознавания штрихкодов – 90%, UX-индекс вырос с 4.55 до 4.70 из 5. Система объединяет учёт запасов, контроль сроков годности, подсчёт КБЖУ, генерацию рецептов и список покупок в едином бесплатном Telegram-интерфейсе.

The object of research is methods and software tools for automating product tracking, dietary analysis, shopping planning, and recipe generation. The goal is to develop an intelligent assistant in the form of a Telegram bot supporting nutrition control and household shopping planning. A comparative analysis of eight existing software solutions was conducted and their key limitations were identified. Methods of user scenario modelling, relational database design, prototyping, and experimental testing were applied. A prototype was developed in Python using the python-telegram-bot library, SQLite3, and GigaChat API. Dialogue management is based on a finite state ma-chine. A two-stage EAN-13 barcode recognition algorithm (pyzbar and pytesseract) was implemented; caloric norms are calculated using the Mifflin – St Jeor equation. Pilot testing with five users showed a response time of 0.10–2.80 s, barcode recognition accuracy of 90%, and a UX index increase from 4.55 to 4.70 out of 5. The system combines inventory tracking, expiry monitoring, nutritional analysis, recipe generation, and shopping list management in a single free Telegram inter-face.