菜谱的推荐方法及装置、智能烹饪机器人、可读存储介质与流程

1.本技术涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种菜谱的推荐方法及装置、智能烹饪机器人、可读存储介质。


背景技术：

2.现有技术中，一些菜谱应用程序，或者智能烹饪机器人均可以给用户提供菜谱推荐的功能。
3.现有的菜谱应用程序或者智能烹饪机器人在进行菜谱推荐时，根据年龄、身高、体重、腰围等计算身体质量指数，然后基于身体质量指数给用户一些饮食建议与建议摄入卡路里量。这种方式，不能实现菜谱的精准化推荐。


技术实现要素：

4.本技术实施例的目的在于提供一种菜谱的推荐方法及装置、智能烹饪机器人、可读存储介质，用以实现菜谱的精准化推荐。
5.第一方面，本技术提供一种菜谱的推荐方法，包括：获取用户的基础信息；所述基础信息包括：身体质量指数和体重改变需求；根据所述身体质量指数和所述体重改变需求确定影响数值；根据所述影响数值和预设的标准体重确定建议摄入卡路里；根据所述建议摄入卡路里确定所述用户的推荐菜谱；展示所述推荐菜谱。
6.在本技术中，与现有技术相比，除了考虑身体质量指数对建议摄入卡路里的影响，还结合用户的体重改变需求；通过体重改变需求与身体质量指数确定出影响数值，基于影响数值，确定出更为科学和合理的建议摄入卡路里，进而基于建议摄入卡路里所确定的推荐菜谱更为精准，更能符合用户的需求，实现菜谱的精准化推荐。
7.作为一种可能的实现方式，所述基础信息还包括：腰围；所述根据所述身体质量指数和所述体重改变需求确定影响数值，包括：根据所述身体质量指数、所述体重改变需求以及所述腰围确定影响数值。
8.在本技术中，除了身体质量指数和体重改变需求，还结合用户的腰围信息；基于三者所确定出的影响数值，能够确定出更加科学和合理的建议摄入卡路里，进而最终所推荐的菜谱的精准化进一步提高。
9.作为一种可能的实现方式，在所述根据所述建议摄入卡路里确定所述用户的推荐菜谱之前，所述推荐方法还包括：获取所述用户的做菜记录；所述做菜记录用于指示所述用户当日的做菜次数和每次做的菜的卡路里；所述根据所述建议摄入卡路里确定所述用户的推荐菜谱，包括：根据所述做菜记录和所述建议摄入卡路里确定推荐菜谱卡路里；所述推荐菜谱卡路里小于所述建议摄入卡路里；根据所述推荐菜谱卡路里确定推荐菜谱。
10.在本技术中，在确定推荐菜谱之前，获取用户的做菜记录；通过用户的做菜记录，结合建议摄入卡路里确定推荐菜谱卡路里，进而根据推荐菜谱卡路里确定推荐菜谱；即，最终确定的推荐菜谱与用户的实际做菜情况有关，精准化更高。
11.作为一种可能的实现方式，所述根据所述做菜记录和所述建议摄入卡路里确定推荐菜谱卡路里，包括：若所述用户当日的做菜次数为0，则根据所述建议摄入卡路里确定推荐菜谱卡路里；若所述用户当日的做菜次数为1，获取所述用户当日已摄入的卡路里，根据所述建议摄入卡路里、做的菜的卡路里和所述当日已摄入的卡路里确定推荐菜谱卡路里；若所述用户当日的做菜次数大于1，根据所述建议摄入卡路里和每次做的菜的卡路里确定推荐菜谱卡路里。
12.在本技术中，如果用户当日没有做过菜，则直接根据建议摄入卡路里确定推荐菜谱卡路里；如果用户当日做过1次菜，则结合做的菜的卡路里和当日已摄入的卡路里确定推荐菜谱卡路里；如果用户当日做过1次以上的菜，则结合做的菜的卡路里确定推荐菜谱卡路里；通过不同的做菜情况，结合不同的卡路里信息，实现推荐菜谱卡路里的有效且精准的确定。
13.作为一种可能的实现方式，所述根据所述建议摄入卡路里、做的菜的卡路里和所述当日已摄入的卡路里确定推荐菜谱卡路里，包括：根据所述建议摄入卡路里、做的菜的卡路里、所述当日已摄入的卡路里和预设的关系式确定所述推荐菜谱卡路里；所述预设的关系式为：k＝k1
‑
k2*30％
‑
k3；其中，k为所述推荐菜谱卡路里，k1为所述建议摄入卡路里，k2为所述当日已摄入的卡路里，k3为所述做的菜的卡路里。
14.在本技术中，通过预设的关系式，实现推荐菜谱卡路里的有效且精准的计算。
15.作为一种可能的实现方式，所述根据所述推荐菜谱卡路里确定推荐菜谱，包括：获取所述用户的做菜需求；所述做菜需求中包括需求菜谱数量；根据所述需求菜谱数量和所述推荐菜谱卡路里确定推荐菜谱的数量和每个推荐菜谱对应的卡路里；按照所述推荐菜谱数量和所述每个推荐菜谱对应的卡路里从预设的多个菜谱中确定出推荐菜谱。
16.在本技术中，通过结合用户的做菜需求中的需求菜谱数量与推荐菜谱卡路里，确定出推荐菜谱的数量和每个推荐菜谱对应的卡路里，然后结合推荐菜谱的数量和每个推荐菜谱对应的卡路里确定推荐菜谱；通过这种方式，能够满足用户的多菜谱的需求，实现更灵活和更精准化的菜谱推荐。
17.作为一种可能的实现方式，所述推荐菜谱为一周的推荐菜谱，所述建议摄入卡路里为单日的建议摄入卡路里；所述根据所述建议摄入卡路里确定所述用户的推荐菜谱，包括：根据所述建议摄入卡路里从预设的多个菜谱中确定出至少7个菜谱；按照所述建议摄入卡路里将所述至少7个菜谱进行排列组合，生成7组推荐菜谱；所述7组推荐菜谱为一周的推荐菜谱，每组推荐菜谱对应的卡路里小于所述建议摄入卡路里。
18.在本技术中，如果最终提供的是一周的推荐菜谱，则可以先确定出这一周对应的多个菜谱；然后再对其分组，实现一周的7天的每天的菜谱的确定，进而实现一周的菜谱的精准化推荐。
19.第二方面，本技术提供一种菜谱的推荐装置，包括：用于实现第一方面以及第一方面的任意一种可能的实现方式中所述的菜谱的推荐方法。
20.第三方面，本技术提供一种智能烹饪机器人，包括：机器人本体；设置在所述机器人本体内的处理器；以及与所述处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，以使所述处理器能够执行如第一方面以及第一方面的任意一种可能的实现方式中所述的菜谱的推荐方法。
21.第四方面，本技术提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行如第一方面以及第一方面的任意一种可能的实现方式中所述的菜谱的推荐方法。
附图说明
22.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
23.图1为本技术实施例提供的菜谱的推荐方法的流程图；
24.图2为本技术实施例提供的菜谱的推荐装置的结构示意图；
25.图3为本技术实施例提供的智能烹饪机器人的结构示意图。
26.图标：200
‑
菜谱的推荐装置；210
‑
获取模块；220
‑
处理模块；230
‑
展示模块；300
‑
智能烹饪机器人；310
‑
处理器；320
‑
存储器；330
‑
显示器；340
‑
输入输出模块。
具体实施方式
27.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述。
28.本技术实施例提供的菜谱的推荐方法可以应用于各种需要进行菜谱推荐的应用场景中，比如：菜谱应用程序给用户推送推荐菜谱，以使用户对推荐菜谱进行应用；再比如：智能烹饪机器人，给用户推送推荐菜谱，然后用户从中选择指定的菜谱，再由智能烹饪机器人结合指定的菜谱对指定的菜进行烹饪。
29.可以理解，菜谱用于记录菜的烹饪方式，其中包括菜的各个烹饪步骤，以及配料和配菜的比例、名称等。
30.基于菜谱的应用场景，菜谱的推荐方法对应的硬件环境可以是：菜谱应用程序所安装的设备，或者菜谱应用程序的后端服务器；智能烹饪机器人等。
31.基于上述应用场景和硬件环境的介绍，接下来请参照图1，为本技术实施例提供的菜谱的推荐方法的流程图，该推荐方法包括：
32.步骤110：获取用户的基础信息。基础信息包括：身体质量指数和体重改变需求。
33.步骤120：根据身体质量指数和体重改变需求确定影响数值。
34.步骤130：根据影响数值和预设的标准体重确定建议摄入卡路里。
35.步骤140：根据建议摄入卡路里确定用户的推荐菜谱。
36.步骤150：展示推荐菜谱。
37.接下来对步骤110
‑
步骤150的详细实施方式进行介绍。
38.在步骤110中，用户的基础信息中的身体质量指数可以由用户直接输入；也可以是：用户输入用于计算身体质量指数的信息，然后根据这些信息计算出身体质量指数，在本技术实施例中不作限定。其中，用于计算身体质量指数的信息包括：性别、年龄、身高、体重，基于这些信息计算身体质量指数属于本领域的常规技术手段，在此不作介绍。
39.作为一种可选的实施方式，体重改变需求包括：减脂、增肌、维持现状等。其中，减脂代表用户想要减轻体内的脂肪含量。增肌代表用户想要提高体内的肌肉含量。维持现状，
代表不管是脂肪含量，还是肌肉含量，都不变化。
40.在基础信息中，还可以包括：用户的腰围；基于腰围信息，可以实现建议摄入卡路里的更精准的计算，在后续实施例中进行介绍。
41.基于步骤110中获取的基础信息，在步骤120中，根据身体质量指数和体重改变需求确定影响数值，其中，影响数值可以理解为用于计算建议摄入卡路里的一个中间值。作为一种可选的实施方式，预设身体质量指数、体重改变需求、以及影响数值之间的对应关系，在步骤120中，根据预设的对应关系便可以确定影响数值。
42.接下来请参照表1，为本技术实施例提供的一种可选的对应关系的示例，在表1中，bmi(身体质量指数)小于18.5时，其等级为a；18.5<＝bmi<24时，其等级为b；24<＝bmi<28时，其等级仍然为c；28<＝bmi<32时，其等级仍然为c；32<＝bmi时，其等级仍然为c。
43.bmi需求影响数值a减脂25b减脂20c减脂20a增肌30b增肌25c增肌20a维持30b维持25c维持20
44.表1
45.结合表1所示例的对应关系，在步骤120中，在身体质量指数和体重改变需求已知的情况下，在表1中对应查找，便可以确定影响数值。例如：假设bmi为17，其对应的等级为a，体重改变需求为减脂，则此时的影响数值确定为25。
46.在前述实施例中提到，在基础信息中，除了bmi和体重改变需求，还可以包括：腰围。因此，作为一种可选的实施方式，步骤120包括：根据身体质量指数、体重改变需求以及腰围确定影响数值。
47.在本技术中，除了身体质量指数和体重改变需求，还结合用户的腰围信息；基于三者所确定出的影响数值，能够确定出更加科学和合理的建议摄入卡路里，进而最终所推荐的菜谱的精准化进一步提高。
48.在这种实施方式中，同样可以预设身体质量指数、体重改变需求以及腰围和影响数值之间的对应关系，然后按照该对应关系确定出影响数值。
49.作为一种可选的实施方式，请参照表2，为本技术实施例提供的身体质量指数、体重改变需求以及腰围和影响数值之间的对应关系的示例，在表2中，腰围的等级与腰围的数值之间的对应关系为：男：腰围＞90时，等级为f，腰围<＝90时，等级为g；女：腰围>80时，等级为f，腰围<＝80时，等级为g。
[0050][0051][0052]
表2
[0053]
结合表2所示例的对应关系，在步骤120中，在身体质量指数、体重改变需求和影响数值均已知的情况下，结合该对应关系便可以确定对应的影响数值。假设bmi为17，则其对应的等级为a；用户为男性，腰围为91，则其对应的等级为f，体重改变需求为减脂，则该用户对应的影响数值为20。
[0054]
此外，在这种实施方式中，由于腰围的等级与用户的性别有关，因此，在步骤110中获取基础信息时，还可以同时获取用户的性别信息；或者，在步骤110中，同时获取用户的性别信息和腰围，并根据腰围、性别和腰围等级的对应关系直接确定腰围等级，即在步骤110中获取的腰围为腰围等级。或者采用其他可实施的实施方式，在本技术实施例中不作限定。
[0055]
在步骤120中确定影响数值之后，在步骤130中，根据影响数值和预设的标准体重确定建议摄入卡路里。作为一种可选的实施方式，男性的标准体重为身高
‑
100；女性的标准
体重为身高
‑
105。举例来说，假设用户的身高为180，性别为男，则标准体重为：180
‑
100＝80；如果性别为女，则标准体重为180
‑
105＝75。
[0056]
在这种实施方式中，在实施时，需要先获取用户的身高和性别，然后根据预设的身高、性别与标准体重的对应关系确定用户的标准体重。
[0057]
在另一种实施方式中，也可以将标准体重预设为一个固定值，然后直接基于该固定值和影响数值确定建议摄入卡路里。
[0058]
作为一种可选的实施方式，建议摄入卡路里＝影响数值*标准体重。举例来说，假设影响数值为20，标准体重为80，则建议摄入卡路里为：1800。
[0059]
此外，在步骤130中所确定的建议摄入卡路里为单日的建议摄入卡路里，即一天的建议摄入卡路里。
[0060]
在步骤130中确定建议摄入卡路里之后，在步骤140中，根据建议摄入卡路里确定用户的推荐菜谱。在本技术实施例，结合不同的应用场景，步骤140可采用多种对应的实施方式，接下来对步骤140的实施方式进行介绍。
[0061]
在步骤140中，所确定的推荐菜谱可以是用户的当日推荐菜谱，也可以是用户的一周推荐菜谱，即从周一到周日的推荐菜谱。
[0062]
如果是一周的推荐菜谱，作为一种可选的实施方式，步骤140包括：根据建议摄入卡路里从预设的多个菜谱中确定出至少7个菜谱；按照建议摄入卡路里将至少7个菜谱进行排列组合，生成7组推荐菜谱；7组推荐菜谱为一周的推荐菜谱，每组推荐菜谱对应的卡路里小于建议摄入卡路里。
[0063]
其中，至少7个菜谱对应的卡路里均小于建议摄入卡路里，这样可以保证每天的推荐菜谱的卡路里均小于建议摄入卡路里。
[0064]
在将至少7个菜谱进行排列组合时，可以有不同的实施方式。比如：假设只有7个菜谱，则将7个菜谱随机分配到一周的7天，即，每组推荐菜谱只有一个菜谱。再比如：假设菜谱数大于7个，则可以基于每组推荐菜谱的卡路里小于建议摄入卡路里的条件，组合成7组推荐菜谱，每组推荐菜谱中包括一个或者多个菜谱。然后再将7组菜谱随机分配到一周的7天，实现一周的推荐菜谱的生成。
[0065]
在本技术中，如果最终提供的是一周的推荐菜谱，则可以先确定出这一周对应的多个菜谱；然后再对其分组，实现一周的7天的每天的菜谱的确定，进而实现一周的菜谱的精准化推荐。
[0066]
在这种实施方式中，确定出至少7个菜谱的实施方式可以与推荐当日的菜谱时，确定至少一个菜谱的实施方式相同，接下来对从多个菜谱中确定出一个或者多个当日推荐菜谱的实施方式进行介绍。
[0067]
在本技术实施例中，在执行步骤140之前，该推荐方法还可以包括：获取用户的做菜记录；做菜记录用于指示用户当日的做菜次数和每次做的菜的卡路里。对应的，步骤140可以包括：根据做菜记录和建议摄入卡路里确定推荐菜谱卡路里；推荐菜谱卡路里小于建议摄入卡路里；根据推荐菜谱卡路里确定推荐菜谱。
[0068]
在这种实施方式中，在确定推荐菜谱之前，获取用户的做菜记录；通过用户的做菜记录，结合建议摄入卡路里确定推荐菜谱卡路里，进而根据推荐菜谱卡路里确定推荐菜谱；即，最终确定的推荐菜谱与用户的实际做菜情况有关，精准化更高。
[0069]
其中，如果该推荐方法应用于菜谱应用程序，则用户的做菜记录可以是用户在每次做菜之后，主动输入到菜谱应用程序中的做菜记录。如果该推荐方法应用于智能烹饪机器人，则用户没做菜一次，智能烹饪机器人上都会对应生成做菜记录，即，可以直接从本地获取用户的做菜记录。
[0070]
在做菜记录中，可能包括：用户的做菜时间，用户所做的菜的信息，基于这些信息，可以指示用户当日的做菜次数和每次做的菜的卡路里(包含在用户所做的菜的信息中)。
[0071]
作为一种可选的实施方式，根据做菜记录和建议摄入卡路里确定推荐菜谱卡路里，包括：若用户当日的做菜次数为0，则根据建议摄入卡路里确定推荐菜谱卡路里；若用户当日的做菜次数为1，获取用户当日已摄入的卡路里，根据建议摄入卡路里、做的菜的卡路里和当日已摄入的卡路里确定推荐菜谱卡路里；若用户当日的做菜次数大于1，根据建议摄入卡路里和每次做的菜的卡路里确定推荐菜谱卡路里。
[0072]
在这种实施方式中，如果用户当日没有做过菜，则直接根据建议摄入卡路里确定推荐菜谱卡路里；如果用户当日做过1次菜，则结合做的菜的卡路里和当日已摄入的卡路里确定推荐菜谱卡路里；如果用户当日做过1次以上的菜，则结合做的菜的卡路里确定推荐菜谱卡路里；通过不同的做菜情况，结合不同的卡路里信息，实现推荐菜谱卡路里的有效且精准的确定。
[0073]
如果用户当日的做菜次数为0，则推荐菜谱卡路里小于建议摄入卡路里，例如：建议摄入卡路里为800，则推荐菜谱卡路里可以为：750或者700等。
[0074]
作为一种可选的实施方式，推荐菜谱卡路里可以为建议摄入卡路里的百分之四十。
[0075]
如果用户当日的做菜次数为1，则先获取用户当日已摄入的卡路里。在一种实施方式中，当日已摄入的卡路里可以等于做的菜的卡路里；在另一种实施方式中，当日已摄入的卡路里可以小于做的菜的卡路里；在又一种实施方式中，当日已摄入的卡路里可以为用户手动输入的卡路里。
[0076]
基于用户当日已摄入的卡路里和做的菜的卡路里，以及建议摄入卡路里，可以对推荐菜谱卡路里进行计算。作为一种可选的实施方式，根据建议摄入卡路里、做的菜的卡路里、当日已摄入的卡路里和预设的关系式确定推荐菜谱卡路里。其中，预设的关系式为：k＝k1
‑
k2*30％
‑
k3。k为推荐菜谱卡路里，k1为建议摄入卡路里，k2为当日已摄入的卡路里，k3为做的菜的卡路里。
[0077]
在本技术中，通过预设的关系式，实现推荐菜谱卡路里的有效且精准的计算。
[0078]
在实际应用时，也可以具体的应用场景预设其他可实施的关系式，在本技术实施例中不对该预设的关系式进行限定。
[0079]
如果用户当日做过1次以上的菜，则推荐菜谱卡路里可以等于建议摄入卡路里减去已做菜的卡路里，其中，已做菜的卡路里为所有已做的菜的卡路里的和。
[0080]
进一步地，基于推荐菜谱卡路里，可以确定推荐菜谱。作为一种可选的实施方式，将预设的多个菜谱中小于该推荐菜谱卡路里的菜谱确定预设数量的推荐菜谱，比如：预设数量可以是8。
[0081]
可以理解，如果用户没有特别的菜谱数量的需求量，一次推荐多个菜谱给用户，则用户可以从中选择菜谱进行烹饪。如果用户选择了多个菜谱，此时用户需要自行对选择的
多个菜谱的总卡路里进行计算，以保证不超过建议摄入卡路里。
[0082]
作为另一种实施方式，用户也可以直接给出菜谱数量的需求量，然后确定出与需求量匹配的多个菜谱，这样用户无需再自行对多个菜谱的总卡路里是否超过建议摄入卡路里进行判断。因此，确定推荐菜谱的过程可以包括：获取用户的做菜需求；做菜需求中包括需求菜谱数量；根据需求菜谱数量和推荐菜谱卡路里确定推荐菜谱的数量和每个推荐菜谱对应的卡路里；按照推荐菜谱数量和每个推荐菜谱对应的卡路里从预设的多个菜谱中确定出推荐菜谱。
[0083]
在这种实施方式中，通过结合用户的做菜需求中的需求菜谱数量与推荐菜谱卡路里，确定出推荐菜谱的数量和每个推荐菜谱对应的卡路里，然后结合推荐菜谱的数量和每个推荐菜谱对应的卡路里确定推荐菜谱；通过这种方式，能够满足用户的多菜谱的需求，实现更灵活和更精准化的菜谱推荐。
[0084]
其中，需求菜谱数量可以理解为当日所需求的菜谱的数量，比如：用户当日想要做3个菜，则当日所需求的菜谱的数量便为3。
[0085]
基于需求菜谱数量，将推荐菜谱卡路里划分为多份，便可以确定推荐菜谱的数量和每个推荐菜谱对应的卡路里。例如：假设推荐菜谱卡路里为300，需求菜谱的数量为3，则推荐菜谱的数量为3，每个推荐菜谱对应的卡路里为100。假设推荐菜谱卡路里为300，需求菜谱的数量为1，则推荐菜谱的数量可以是预设数量(比如8)，该预设数量个推荐菜谱对应的卡路里均小于或者等于300。
[0086]
基于推荐菜谱的数量和每个推荐菜谱对应的卡路里，从预设的多个菜谱中便可以确定出推荐菜谱。比如：推荐菜谱的数量为3，每个推荐菜谱对应的卡路里为100，则推荐菜谱便为卡路里小于100的3个菜谱，这3个菜谱应当为不同的菜谱。推荐菜谱的数量是预设数量(比如8)，该预设数量个推荐菜谱对应的卡路里均小于或者等于300，则推荐菜谱便为卡路里小于或者等于300的预设数量个的菜谱。
[0087]
在上述实施方式中，如果按照推荐菜谱数量和每个推荐菜谱对应的卡路里无法确定出满足要求的推荐菜谱，则输出用于指示没有符合要求的推荐菜谱的提示信息。或者，不考虑推荐菜谱数量的限定条件，从预设的多个菜谱中确定出能够满足推荐菜谱卡路里的至少一个菜谱作为最终的推荐菜谱。
[0088]
在本技术实施例中，在步骤140中所确定出的推荐菜谱为基于当前的实时信息所确定出的推荐菜谱，在实际应用时，如果获取到上述各个信息中的任一更新信息，则根据更新信息按照上述实施方式重新确定出推荐菜谱。比如：用户的腰围改变，则基于改变的腰围重新确定推荐菜谱；再比如：用户的做菜记录更新，则基于更新的做菜记录重新确定推荐菜谱。
[0089]
在步骤140中确定推荐菜谱之后，如果推荐菜谱仅有一个，则在步骤150中，直接展示该推荐菜谱即可。如果推荐菜谱有多个，则在步骤150中，将多个推荐菜谱生成推荐菜谱列表进行展示。
[0090]
具体地，如果多个推荐菜谱为一周的推荐菜谱，则按照预设的周推荐菜谱的形式展示多个推荐菜谱。如果多个推荐菜谱为当日的推荐菜谱，则可以按照卡路里的高低顺序、菜谱的推荐指数等将多个推荐菜谱进行排列展示。
[0091]
其中，预设的周推荐菜谱的形式可以结合实际应用场景进行设置，在本技术实施
例中不作限定。以及，菜谱的推荐指数通常为菜谱应用程序或者智能烹饪机器人中的已知信息，在此不对该已知信息的生成或者获取进行介绍。
[0092]
基于同一发明构思，请参照图2，本技术实施例中还提供一种菜谱的推荐装置200，包括：获取模块210、处理模块220和展示模块230。
[0093]
获取模块210用于：获取用户的基础信息；所述基础信息包括：身体质量指数和体重改变需求；处理模块220用于：根据所述身体质量指数和所述体重改变需求确定影响数值；根据所述影响数值和预设的标准体重确定建议摄入卡路里；根据所述建议摄入卡路里确定所述用户的推荐菜谱；展示模块230用于展示所述推荐菜谱。
[0094]
在本技术实施例中，处理模块220具体用于：根据所述身体质量指数、所述体重改变需求以及所述腰围确定影响数值。
[0095]
在本技术实施例中，获取模块210还用于获取所述用户的做菜记录；所述做菜记录用于指示所述用户当日的做菜次数和每次做的菜的卡路里；处理模块220具体用于：根据所述做菜记录和所述建议摄入卡路里确定推荐菜谱卡路里；所述推荐菜谱卡路里小于所述建议摄入卡路里；根据所述推荐菜谱卡路里确定推荐菜谱。
[0096]
在本技术实施例中，处理模块220具体用于：若所述用户当日的做菜次数为0，则根据所述建议摄入卡路里确定推荐菜谱卡路里；若所述用户当日的做菜次数为1，获取所述用户当日已摄入的卡路里，根据所述建议摄入卡路里、做的菜的卡路里和所述当日已摄入的卡路里确定推荐菜谱卡路里；若所述用户当日的做菜次数大于1，根据所述建议摄入卡路里和每次做的菜的卡路里确定推荐菜谱卡路里。
[0097]
在本技术实施例中，处理模块220具体用于：根据所述建议摄入卡路里、做的菜的卡路里、所述当日已摄入的卡路里和预设的关系式确定所述推荐菜谱卡路里；所述预设的关系式为：k＝k1
‑
k2*30％
‑
k3；其中，k为所述推荐菜谱卡路里，k1为所述建议摄入卡路里，k2为所述当日已摄入的卡路里，k3为所述做的菜的卡路里。
[0098]
在本技术实施例中，获取模块210还用于：获取所述用户的做菜需求；所述做菜需求中包括需求菜谱数量；处理模块220具体用于：根据所述需求菜谱数量和所述推荐菜谱卡路里确定推荐菜谱的数量和每个推荐菜谱对应的卡路里；按照所述推荐菜谱数量和所述每个推荐菜谱对应的卡路里从预设的多个菜谱中确定出推荐菜谱。
[0099]
在本技术实施例中，处理模块220具体用于：根据所述建议摄入卡路里从预设的多个菜谱中确定出至少7个菜谱；按照所述建议摄入卡路里将所述至少7个菜谱进行排列组合，生成7组推荐菜谱；所述7组推荐菜谱为一周的推荐菜谱，每组推荐菜谱对应的卡路里小于所述建议摄入卡路里。
[0100]
菜谱的推荐装置200的各个功能模块与菜谱的推荐方法的各个步骤一一对应，因此，各个功能模块的实施方式参见菜谱的推荐方法的各个步骤的实施方式，在本技术实施例中不作重复介绍。
[0101]
基于同一发明构思，请参照图3，本技术实施例还提供一种智能烹饪机器人300，包括机器人本体，和设置在机器人本体内的处理器310、存储器320，以及设置在机器人本体上的显示器330、输入输出模块340。
[0102]
该智能烹饪机器人300可作为菜谱的推荐方法的执行主体。机器人本体的实施方式可参照现有技术中各种烹饪机器人的结构，在本技术实施例中不作介绍。
[0103]
处理器310、存储器320、显示器330、输入输出模块340各元件之间直接或间接地电连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件之间可以通过一条或多条通讯总线或信号总线实现电连接。菜谱的推荐方法分别包括至少一个可以以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器320中的软件功能模块，例如菜谱的推荐装置200包括的软件功能模块或计算机程序。
[0104]
处理器310可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。处理器310可以是通用处理器，包括cpu(central processing unit，中央处理器)、np(network processor，网络处理器)等；还可以是数字信号处理器、专用集成电路、现成可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。其可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0105]
存储器320可以存储各种软件程序以及模块，如本技术实施例提供的菜谱的推荐方法及装置对应的程序指令/模块。处理器310通过运行存储在存储器320中的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本技术实施例中的方法。
[0106]
存储器320可以包括但不限于ram(random access memory，随机存取存储器)，rom(read only memory，只读存储器)，prom(programmable read
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only memory，可编程只读存储器)，eprom(erasable programmable read
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only memory，可擦除只读存储器)，eeprom(electric erasable programmable read
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only memory，电可擦除只读存储器)等。
[0107]
显示器330为用户提供一个交互界面(例如用户操作界面)以及用于展示推荐菜谱。在本技术实施例中，显示器330可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器310进行计算和处理。
[0108]
输入输出模块340可以作为输入或者输出的工具，比如：鼠标、键盘灯，通过输入输出模块340，用户可以更好的完成各种校准操作。
[0109]
可以理解，图3所示的结构仅为示意，智能烹饪机器人300还可包括比图3中所示更多或者更少的组件，或者具有与图3所示不同的配置，比如机器人本体上还设置有机械手臂，以实现智能烹饪。图3中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
[0110]
基于同一发明构思，本技术实施例还提供一种可读存储介质，该可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机运行时，执行上述任一实施方式的菜谱的推荐方法。
[0111]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0112]
另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多
个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0113]
再者，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
[0114]
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
[0115]
以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。