[2022] / [4인 팀프로젝트] 개인 맞춤형 식단 관리

1. Introduction

본 프로젝트에서는 규칙적인 식사, 균형 잡힌 영양소 섭취를 위해 사용자가 섭취한 식단 및 영양소를 수동으로 기록하는 기존의 시스템에서 

인공지능 컴퓨터 비전(CV) 분야 중 객체 검출(Object Detection) 기술을 사용하여 사용자가 섭취한 식단의 영양소를 자동으로 인식해 확인하고 기록하는  APP을 개발하였습니다.

 

2. Tech Stacks

• Python
• Pytorch
• Flask
• Firebase
• Android Studio
• Socket
• YOLO

 

3. My Part

Model Train (YOLO v5)

• YOLO v5 : AI-Hub "음식 이미지 및 영양정보 텍스트"를 목적에 맞게 전처리하여 학습

• Instagram 음식 사진 Crawling

\(\rightarrow\) AI-Hub의 단일 음식 이미지, 배경이 단순한 음식 이미지의 한계점 극복을 위해

 

Server (Python)

• 학습된 모델에 Client 에서 사용자에게 받은 이미지를 입력 후 나온 이미지 데이터 결과를

        1. 사용자가 보기 편하게 변환 후 Cilent로 전송

        2. Firebase에 저장되어 있는 음식 영양소 정보를 받은 후 Cilent로 전송

 

Cilent (Android Studio)

• Socket 통신으로 Cilent \(\leftrightarrow\) Server 간 이미지 데이터 송수신
• Firebase와 Cilent \(\leftrightarrow\) Server 간 데이터 송수신
• 모든 UI 동작, 구성, 구현

 

DB (Firebase)

• 인식 가능한 음식 리스트, 정보 관리
• Server 접근 권한 설정

 

4. Work Flow

 

5. Result