​Студентка Политехнического института СФУ предложила разработать приложение для электронных гаджетов на основе нейронной сети для получения информации о составе, происхождении и качестве продуктов питания.

При наведении объектива смартфона на штрих-код, QR-код или сам продукт нейросеть считает комплексную графическую информацию, проанализирует её с помощью баз данных и практически моментально предоставит полный отчёт.

По словам разработчика приложения, студентки Политехнического института СФУ Татьяны Израйлевой, эти сведения могут быть принципиальными для людей с заболеваниями желудочно-кишечного тракта, сахарным диабетом, атеросклерозом, пищевой аллергией и другими. Также приложение поможет потребителям, стремящимся к здоровому образу жизни.

«На упаковку многих продуктов, продаваемых в российских магазинах, наносится штрих-код или QR-код, который несёт подробную информацию о товаре: наименование, потребительские свойства, масса, ингредиенты, цвет, изготовитель и т. д. Покупая молоко, например, можно узнать, где и когда осуществлялась дойка коровы, какие лекарства она принимала. Согласно нашей идее, расшифровать информацию таких штрих-кодов сможет любой покупатель при помощи смартфона. Мы предлагаем разработать нейросеть для распознавания штрих-кода или QR-кода, поскольку во время покупки продуктов питания потребители далеко не всё знают о составе продукта, количестве трансжиров и сахара, которые могут в нём содержаться.

 

Невозможно „на глаз“ определить количество сахара, которое мы употребили в течении дня, так как большинство производителей указывают на внешней стороне упаковке содержание калорий, белков, жиров и углеводов, но не указывают наличие именно сахара или его количество в граммах. Помимо этого, производитель на всегда декларирует наличие и количество гидрогенизированного пальмового масла или маргарина, что вводит потребителя в заблуждение и увеличивает потребление транс-жиров, которые отрицательно влияют на состояние сердечно-сосудистой системы человека», — сообщила Татьяна Израйлева.

Используя другие известные приложения, например Fat Secret, потребитель узнает только о химическом составе и энергетической ценности выбранной еды. А вот в разрабатываемом приложении предоставляется информация о примерном количестве сахара, пальмового масла, маргарина в составе продукта, которые рассчитываются по формулам в алгоритме самого приложения. Также будут доступны сведения о производителе, знаке качества, соответствии стандартам и рейтинге продукта, который составляется на основе отзывов потребителей и данных Роскачества. Для получения информации о соответствии продукции техническим регламентам и стандартам будут использоваться базы данных Роспторебнадзора, Агентства по техническому регулированию и организаций по сертификации продуктов питания.

Разработчик объясняет — первый шаг к использованию нового приложения — регистрация. Для регистрации достаточно будет навести камеру на QR-код или штрих-код любого товарного чека. Это позволит идентифицировать подлинность покупки и отсеять роботов-комментаторов. Затем необходимо будет навести камеру на упаковку продукта или его штрих-код, после чего вся информация о продукте появится на экран смартфона.

«Развитие нейронных сетей может серьёзно изменить качество нашей жизни. Сейчас при контроле качества и сертификации пищевой продукции действует человеческий фактор. Нейросети позволят его исключить и расширить функциональность контроля, сделать систему сертификации и стандартизации более прозрачной», — отметила научный руководитель проекта кандидат технических наук, доцента кафедры стандартизации и управления качеством Политехнического института СФУ Ольга Григорьева.

Источники

Студентка СФУ разрабатывает приложение для умного шоппинга
Научно-инновационный портал СФУ (research.sfu-kras.ru), 30/07/2019
Студентка СФУ разрабатывает приложение для умного шоппинга
Сибирский федеральный университет (sfu-kras.ru), 30/07/2019
Студентка СФУ разработала приложение для умного шопинга
Деловой квартал (dk.ru), 01/08/2019
Покупку выберет смартфон
Российская газета # Неделя Восточная Сибирь, 07/08/2019
В России разрабатывается приложение для умного шопинга
Поиск (poisknews.ru), 08/08/2019

Похожие новости

  • 03/10/2019

    Ученые СФУ и Университета Гранады создали ПО, которые открывает архитекторам новые возможности

     Соединить надёжность железобетона, дерева и металла с изяществом природных форм — листьев, раковин моллюсков и морских скатов, — предложила группа инженеров и архитекторов российско-испанской коллаборации из Сибирского федерального университета и Университета Гранады.
    121
  • 12/04/2017

    Красноярские ученые разработали интеллектуальную систему анализа для металлургии

    ​Коллектив молодых ученых Сибирского федерального университета (СФУ) разработал программный модуль интеллектуального анализа данных, который позволит повысить точность и эффективность производства в металлургии.
    798
  • 14/06/2018

    Наночастицы нитрида титана повысят производительность оптоволоконных линий связи

    Ученые Федерального исследовательского центра Красноярский научный центр СО РАН (ФИЦ КНЦ СО РАН) совместно с коллегами из Сибирского федерального университета, Сибирского государственного университета науки и технологий им.
    1052
  • 27/09/2017

    Красноярских инноваторов научат разрабатывать и выводить свой продукт на рынок

    25 сентября 2017 года начался прием заявок на акселерационную программу "Инновационный прорыв", в ходе которой разработчики и специалисты за 30 дней смогут освоить необходимые знания и компетенции для коммерциализации собственного проекта, создать команду и вывести разработку на рынок.
    788
  • 29/10/2018

    Электронные клоны: красноярские ученые нашли новый способ диагностики техники

    ​Ученые Сибирского федерального университета (СФУ) предложили использовать "электронных клонов" для online оценки состояния техники и представили соответствующую модель нейрокомпьютерной диагностики, сообщила РИА Новости пресс-служба университета.
    420
  • 12/08/2019

    В Новосибирске разработали автономную систему сбора данных по экомониторингу

    ​Новосибирские разработчики создали автономную систему сбора данных с датчиков экологического мониторинга, которая отличается от применяемых систем тем, что не требует ручного сбора информации с приборов, а также способна отслеживать точное местоположение датчиков и время показаний, кроме того, систему можно применять в энергетике и других отраслях.
    287
  • 19/05/2017

    В СФУ научили летать беспилотники на малой высоте

    ​В Сибирском федеральном университете разработали специальный прибор, который позволит беспилотным летательным аппаратам самостоятельно ориентироваться на малых высотах до десяти метров. Приборы, которые есть сейчас, не позволяют получать точные данные о высоте полета.
    1281
  • 17/05/2017

    В Красноярске изобретена технология 3D-печати воском для металлургии

    Технологию 3D-печати воском, которая позволяет изготавливать модели для металлургического производства даже из свечного парафина, изобрели ученые Института космической техники СибГУ имени Решетнева (Красноярск).
    1293
  • 20/08/2018

    Красноярские ученые предложили использовать технологию блокчейн для создания честной очереди в детский сад

    ​Существующие технологии, применяемые при формировании очереди в детсады и мониторинге, не обеспечивают полной защищенности от изменения и искажения информации об очередности, времени записи в очередь и прочее.
    520
  • 13/03/2017

    Ученые СФУ определят качество асфальта

    ​В этом году обещают выделить большие деньги на ремонт дорог. Но ведь каждый год улицы покрывают новым асфальтом, только хватает его ненадолго. Через несколько месяцев дороги вновь в колдобинах. Как определить качество полотна на начальном этапе, чтобы призвать дорожников к ответу? Ученые СФУ предлагают исследовать качество дорожного покрытия с помощью передвижной лаборатории, которую усовершенствовали в университете.
    1293