有很多测食物卡路里的软件，他们是怎样通过照片识别出实物拥有多少卡路里的？

卡路里计知首算器最近在很多日本网友中间流行，其实就是拍一张食物的照片，然后就可以自动侦测是什么食物，食物所含卡路里有多少。

对于那些时常喜欢在Instagram上发布食物照片的人来说，谷歌(微博)正在开发的一款应用或许不会得到他们太多的青睐。根据美国月刊杂志《大众科学》（PopularScience）消息称，这款应用将利用人工智能技术告诉你照片中食物含有多少卡路里。

谷歌人工智能和算法理论研究学者凯文-墨菲（KevinMurphy）近日在波士顿“Rework深度学习峰会”（ReworkDeepLearningSummit）上展示了这款名为“Im2Calories”的全新应用。墨菲表示，这款应用能够告诉你图片中的鸡蛋、土司或者餐盘中的培根拥有多少卡路里。而且，该应用不需竖吵要用户提交多么高分辨率的图片或者进行任何复杂的操作就能够自动完成计算。

简单来说，Im2Calories将利用算法识别图片中的食物，分析其中的食品种类，计算卡路里总量，同时也免除了用户手动输入的麻烦。这套深度学习的算法结合了视觉分析、图像识别，并依靠背后的大数据库来判断食物热量。

不过，虽然谷歌已经为其申请了专利，但Im2Calories仅仅是作为一个研究项目展开的，因此该应用可能永远不会出现在普通智能手机用户手中。

应该说，Im2Calories的出现或许会让人们大快朵颐之前三思而后行，但墨菲表示谷歌开发这一应用的目的并不是让人们在进食的时候产生“负罪感”，而是希望帮助人们更加轻松的跟踪自己的进食量和节食日程。

Im2Calories所使用的图片识别技术，谷歌已经做了不少的类似尝试。比如，最新的谷歌产品已经能够识别整幅画面，并用自然语言描述出来。比如，“草原上的大象”、“玩飞盘的年轻人”这样的字句。

需要指出的是，Im2Calories本身或许并算不上是什么特别令人惊艳的应用，但其背后所使用到的人工智能技术似乎才是谷歌的未来重心所在。因为人工智能拥有着几乎无限的应用前景，或许在不久的未来我们可以搭纤数通过让这一技术“阅读”街上的车流状态，并实时反馈哪边有合适的停车位

食物卡路里 (MealSnap) MealSnap不仅能提供食物热量信息,还可以则耐告知用户食物中蛋白质、脂肪、碳水化圆盯渣合物、维生素及橘悄其他成分的含量

软件只需检测实物的种类，会有后台程序查找到这类物体被传输的数据。

这就是后台记录数据，然后再有超级计算机计算出数据。

因为现在是大数据时代，这些软件里面都录入了很多信息。

丰e足食智能零食柜子是怎么识别别人拿了什么食物,怎么计算多少钱？

无人售货柜主要有以下三种识别方案：

1、称重识别。

这是一种比较古老的识别方式，每层货架上都有一个很精密的电子秤，顾客拿走商品后根据商品重量发生的变化，系统就能判断出顾客拿走了哪些商品。当然，该方案的弊端也是很明显的，重量相同或者非常相近的商品无法有限判断。

2、RFID方案。

这种方案大家都很熟悉，各种门禁各种刷卡就是这种原理。在每件商品上张贴电子标签，顾客拿走商品时在商品经过无人售货柜门框的时候就会被感知到，系统以此进行结算。该方案的弊端是电子标签有单独的物料成本（0.1-0.2元一个），还需要单独粘贴，也有额外的人工成本。用得越多，成本越高！

3、视觉识别。

该方案依靠摄像头实时监控把画面上传到后台服务器，后台服务器使用人工智能+图像识别技术进行对比判断，从而判断出顾客拿走了哪些商品从而自动结算。该方案后期使用成本低，但前期软件开发以及服务器成本比较高，只有大批量运营时才有优势。

以上就是目前主流的无人售货柜的三种方案，在实际运用中，为了达到更好的效果，往往会多个方案结合在一起使用。

丰e足食已成为无人货架、无人零售行业的科技破局者：

2019年前，丰e足食已依靠顺丰搭建了完善的物流仓配、商品管理、点位管理等供应链底盘体系，支撑丰e足食精细化运营。

基于此，丰e足食早在2019年11月时，就已在全国范围内扭亏为盈，实现了业务层面的盈利。这意味着丰e足食的无人货架商业运营模式已经跑通。

智能售卖柜三种识别方案，购物流程很简单：

1、扫码/刷脸开门；2、选取商品；3、关门；4、系统自动结算。

看起来分为4步，其实顾客实际购物体验要简洁的多，刷脸开门拿取商品关门就行了，就是这么简单。

无人售货柜主要有以下三种识别方案：

1、称重识别。

2、RFID方案。

这种方案大家都很熟悉，各种门禁各种刷卡就是这种原理。在每件商品上张贴电子标签，顾客拿走商品时在商品经过无人售货柜门框的时候就会被感知到，系统以此进行结算。

该方案的弊端是电子标签有单独的物料成本（0.1-0.2元一个），还需要单独粘贴，也有额外的人工成本。用得越多，成本越高！

3、视觉识别。