CN104077842A - 基于图像识别的自选餐厅自助付费装置及其使用方法 - Google Patents
基于图像识别的自选餐厅自助付费装置及其使用方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于图像识别的自选餐厅自助付费装置及其使用方法。它包括自助付费结算装置，自助付费结算装置包括图像采集装置、带触摸屏的电脑、主支架、底座、放置窗口和IC支付器。图像采集装置包括环形LED灯、摄像头、摄像头支架，摄像头通过摄像头支架设置在底座的正上方，其与电脑相互连接。放置窗口还设置有压力感应装置，压力感应装置与电脑相互连接。本发明采用全自动化的自助付费系统，既提高了收银的效率，也减轻了企业的成本；采用光电系统，抗干扰性强，成本低。
Description
技术领域
本发明涉及一种支付装置，更具体地说，涉及一种自选餐厅自助付费装置及其使用方法。
背景技术
随着现代商场、餐厅的规模化，需要越来越多的员工来收银，但效率却比较低，遇到旺季经常会排很长的队，影响消费者进行消费的愿望，这个问题由来已久，而过往对此所采取的措施就是根据平均客流量来增加部分收银员，但这只能使情况有所缓解，并不能得到解决，遇到旺季，所有的收银员忙的不可开交，遇到淡季，许多收银员则非常空闲，有被解雇之忧，这是非常不合理的，不利于企业的发展。
而对于餐厅，每天一到吃饭的时间收银员们就忙的不可开交，其他时间又非常地空，对于餐厅来说，不可能安排许多收银员，只能安排其他服务员临时进行收银，但这并非长久之计。虽然物联网技术的逐步应用对自助付费产生了正面的影响，但是目前尚缺乏一种抗干扰性强，成本低的自助付费装置。
发明内容
本发明的目的是解决以上提出的问题，提供一种自选餐厅自助付费装置及其使用方法。
本发明的技术方案如是：
一种自选餐厅自助付费装置，它包括自助付费结算装置，自助付费结算装置包括图像采集装置、带触摸屏的电脑、主支架、底座、放置窗口和IC支付器。
优选地，图像采集装置包括环形LED照明灯、摄像头、摄像头支架，摄像头通过摄像头支架设置在底座的正上方，其与电脑相互连接。
优选地，所述的放置窗口还设置有压力感应装置，所述的压力感应装置与电脑相接。
一种自选餐厅自助付费装置的使用方法，该方法包括以下步骤：
1）、接通电源，开启装置；
2）、压力感应装置检测放置窗口上是否放置有餐盘，若有餐盘，则转入步骤3），若无餐盘，则继续等待；
3）、带触摸屏的电脑控制图像采集装置采集餐盘的顶部图片；
4）、带触摸屏的电脑应用形状识别技术定位图像采集装置采集的餐盘的顶部图片中餐盘的具体位置，根据餐盘位置分割提取相应菜品，再应用的基于深度学习的菜品识别方法确定菜肴的种类、数量和名称；
5）、带触摸屏的电脑读取数据库中相应菜品的价格信息，计算总价格；
6）、带触摸屏的电脑的显示器显示总价以及相关信息；
7）、用户通过IC支付器付款，若已付款，则转入步骤8），否则继续等待；
8）、带触摸屏的电脑记录交易信息；
优选地，所述的自助付费装置，所述的形状识别技术，主要应用Hough变换。Hough 变换 是一种在图像或者图片表现中识别复杂模式的方法，最开始被应用于检测直线和圆等基础图形 。后来被推广到 检测任意图形的一种通用方法。这里应用Hough变换进行对圆形和椭圆形的识别，得到圆和椭圆的边界和中心点。根据边界和中心点再对图像进行分割，截取每一盘菜品的中心图像。
优选地，所述的自助付费装置，所述的基于深度学习的菜品识别方法，主要是一种应用基于卷积神经网络机器学习的识别方法，卷积神经网络架构自上而下主要包括图像输入、卷基层a（5X5 kernel）、Pooling层（3X3 -> 1）a、局部响应标准化层a、卷基层b（5X5 kernel）、局部响应标准化层b、Pooling层（3X3 -> 1）b、局部相连层（非共享权重3X3 kernel）a、局部相连层（非共享权重3X3 kernel）b、全连接层。
优选地，所述的自助付费装置，所述的基于卷积神经网络机器学习的识别方法，首先利用卷积层和Pooling层做两层层叠，提取图像特征。其中分别添加局部标准化层对网络学习进行辅助。经过特征提取之后，进行两层局部非共享权重相连层的学习，进行局部特征的综合。最后进行全相连，将所有特征归到菜品的类别数。
优选地，所述的自助付费装置，所述的卷积层中，前一层的特征图会经过和学习到的卷积核进行卷积，然后通过神经元的激发函数，得到该特征图输出。
优选地，所述的自助付费装置，所述的Pooling层会将输入图进行降采样，Pooling分为平均、最小化、最大化等方式，在卷积神经网络中采用最大化Pooling。
优选地，所述的自助付费装置，所述的全连接层是全连接的一维网络。对于全连接网络，需要利用标准的向后传递法进行训练。
优选地，所述的自助付费装置，所述的基于卷积神经网络机器学习的识别方法还有一种网络训练方法，它将所有数据分为6个批次（batch），选择不同的batch分别作测试和交叉验证。具体如下：
a）、在批次1至4上进行训练，利用批次5进行交叉验证；
b）、在训练一段时间后，若发现在批次5上的验证误差不在提升，则终止训练；
c）、将批次5加入训练，即fold in；
d）、继续训练，使网络在批次5上的误差不但下降，当网络在batch 5上的误差下降到足够接近原误差时停止；
e）、调整学习率，使其为原来的1，继续训练10次；
f）、调整学习率，再缩小1，继续训练10次；
g）、停止训练，利用批次6进行测试。
本发明的有益效果如下：
1、采用全自动化的自助付费系统，既提高了收银的效率，又降低了企业的成本；
2、采用光电系统，抗干扰性强，成本低；
3、压力感应装置的设计，不仅用于控制摄像头进行拍照，而且在有餐盘放置的时候控制LED照明灯的打开，节约了能源。
4、自选餐厅自助付费装置的使用方法提高了识别的准确率和效率。
附图说明
图1是本发明的结构示意图；
图2是本发明图像采集装置的结构示意图；
图3是电脑显示界面示意图；
图中：1. 图像采集装置，2.带触摸屏的电脑，3.主支架，4.底座，5.放置窗口，6.IC支付器，7.刷卡区域，8.环形LED照明灯，9.摄像头支架，10.摄像头，11. 餐盘图片，12.分割区域信息，13.识别结果编号，14.识别菜品名，15.菜品单价，16.菜品总价。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例进行进一步详细说明。
如图1、2所示，基于图像识别的自选餐厅自助付费装置，它包括自助付费结算装置，所述的自助付费结算装置包括图像采集装置1、带触摸屏的电脑2、主支架3、底座4、放置窗口5、IC支付器6和刷卡区域7，所述的带触摸屏的电脑2与图像采集装置1、IC支付器6分别连接。
所述的图像采集装置1，包括环形LED照明灯8、摄像头支架9和摄像头10；所述的摄像头10通过摄像头支架9和环形LED照明灯8相连，并设置在放置窗口5的正上方，摄像头10和带触摸屏的电脑2相接。
所述的放置窗口5还设置有压力感应装置，所述的压力感应装置与带触摸屏的电脑2相接。
带触摸屏的电脑2显示相关信息，包括所拍摄餐盘图片11、分割区域信息12、识别结果编号13、识别菜品名14、菜品单价15和菜品总价16。
一种基于图像识别的自选餐厅自助付费装置的使用方法，包括以下步骤：
1）、接通电源，开启装置；
2）、压力感应装置检测放置窗口5上是否放置有餐盘，若有餐盘，则转入步骤3），若无餐盘，则继续等待；
3）、带触摸屏的电脑2控制图像采集装置1采集餐盘的顶部图片；
4）、带触摸屏的电脑2应用形状识别技术定位图像采集装置1采集的餐盘的顶部图片中餐盘的具体位置，根据餐盘位置分割提取相应菜品，再应用基于深度学习的菜品识别方法确定菜肴的种类、数量和名称；
5）、带触摸屏的电脑2读取数据库中相应菜品的价格信息，计算总价格；
6）、带触摸屏的电脑2的显示器显示总价以及相关信息；
7）、用户通过IC支付器6付款，若已付款，则转入步骤8），否则继续等待；
8）、带触摸屏的电脑2记录交易信息。
所述的形状识别技术，主要应用Hough变换；Hough 变换 是一种在图像或者图片表现中识别复杂模式的方法，最开始被应用于检测直线和圆等基础图形 。后来被推广到 检测任意图形的一种通用方法，应用Hough变换进行对圆形和椭圆形的识别，得到圆和椭圆的边界和中心点，根据边界和中心点再对图像进行分割，截取每一盘菜品的中心图像。
所述的基于深度学习的菜品识别方法，主要是一种应用基于卷积神经网络机器学习的识别方法，卷积神经网络架构自上而下主要包括图像输入、卷基层a（5X5 kernel）、Pooling层（3X3 -> 1）a、局部响应标准化层a、卷基层b（5X5 kernel）、局部响应标准化层b、Pooling层（3X3 -> 1）b、局部相连层（非共享权重3X3 kernel）a、局部相连层（非共享权重3X3 kernel）b、全连接层；首先利用卷积层和Pooling层做两层层叠，提取图像特征；其中分别添加局部标准化层对网络学习进行辅助，经过特征提取之后，进行两层局部非共享权重相连层的学习，进行局部特征的综合，最后进行全相连，将所有特征归到菜品的类别数。
所述的卷积层中，前一层的特征图会经过和学习到的卷积核进行卷积，然后通过神经元的激发函数，得到该特征图输出；
所述的Pooling层将输入图进行降采样，Pooling分为平均、最小化、最大化方式，在卷积神经网络中采用最大化Pooling。
所述的全连接层是全连接的一维网络，对于全连接网络，需要利用标准的向后传递法进行训练。
所述的基于卷积神经网络机器学习的识别方法还有一种网络训练方法，它将所有数据分为6个batch，选择不同的batch分别作测试和交叉验证，具体如下：
a）、在批次1至4上进行训练，利用批次5进行交叉验证；
b）、在训练一段时间后，若发现在批次5上的验证误差不在提升，则终止训练；
c）、将批次5加入训练，即fold in；
d）、继续训练，使网络在批次5上的误差不但下降，当网络在batch 5上的误差下降到足够接近原误差时停止；
e）、调整学习率，使其为原来的1，继续训练10次；
f）、调整学习率，再缩小1，继续训练10次；
g）、停止训练，利用批次6进行测试。
最后还需要注意的是，以上列举的仅是本发明的具体实施例子，显然，本发明不限于以上实施例子，还可以有许多变形，对于本技术领域中的普通技术人员来说，在不脱离本发明核心技术特征的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于图像识别的自选餐厅自助付费装置，其特征在于，它包括自助付费结算装置，所述的自助付费结算装置包括图像采集装置（1）、带触摸屏的电脑（2）、主支架（3）、底座（4）、放置窗口（5）、IC支付器（6）和刷卡区域（7），所述的带触摸屏的电脑（2）与图像采集装置（1）、IC支付器（6）分别连接。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的自助付费装置，其特征在于，所述的图像采集装置（1），包括环形LED照明灯（8）、摄像头支架（9）和摄像头（10）；所述的摄像头（10）通过摄像头支架（9）和环形LED照明灯（8）相连，并设置在放置窗口（5）的正上方，摄像头（10）和带触摸屏的电脑（2）相接。
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的自选餐厅自助付费装置，其特征在于，所述的放置窗口（5）还设置有压力感应装置，所述的压力感应装置与带触摸屏的电脑（2）相接。
4.根据权利要求1所述的基于图像识别的自助付费装置，其特征在于，带触摸屏的电脑（2）显示相关信息，包括所拍摄餐盘图片（11）、分割区域信息（12）、识别结果编号（13）、识别菜品名（14）、菜品单价（15）和菜品总价（16）。
5.一种基于图像识别的自选餐厅自助付费装置的使用方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1）、接通电源，开启装置；
2）、压力感应装置检测放置窗口（5）上是否放置有餐盘，若有餐盘，则转入步骤3），若无餐盘，则继续等待；
3）、带触摸屏的电脑（2）控制图像采集装置（1）采集餐盘的顶部图片；
4）、带触摸屏的电脑（2）应用形状识别技术定位图像采集装置（1）采集的餐盘的顶部图片中餐盘的具体位置，根据餐盘位置分割提取相应菜品，再应用基于深度学习的菜品识别方法确定菜肴的种类、数量和名称；
5）、带触摸屏的电脑（2）读取数据库中相应菜品的价格信息，计算总价格；
6）、带触摸屏的电脑（2）的显示器显示总价以及相关信息；
7）、用户通过IC支付器（6）付款，若已付款，则转入步骤8），否则继续等待；
8）、带触摸屏的电脑（2）记录交易信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的形状识别技术，主要应用Hough变换；应用Hough变换进行对圆形和椭圆形的识别，得到圆和椭圆的边界和中心点，根据边界和中心点再对图像进行分割，截取每一盘菜品的中心图像。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的基于深度学习的菜品识别方法，主要是一种应用基于卷积神经网络机器学习的识别方法，卷积神经网络架构自上而下主要包括图像输入、卷基层a（5X5 kernel）、Pooling层（3X3 -> 1）a、局部响应标准化层a、卷基层b（5X5 kernel）、局部响应标准化层b、Pooling层（3X3 -> 1）b、局部相连层（非共享权重3X3 kernel）a、局部相连层（非共享权重3X3 kernel）b、全连接层；首先利用卷积层和Pooling层做两层层叠，提取图像特征；其中分别添加局部标准化层对网络学习进行辅助，经过特征提取之后，进行两层局部非共享权重相连层的学习，进行局部特征的综合，最后进行全相连，将所有特征归到菜品的类别数。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述的卷积层中，前一层的特征图会经过和学习到的卷积核进行卷积，然后通过神经元的激发函数，得到该特征图输出；
所述的Pooling层将输入图进行降采样，Pooling分为平均、最小化、最大化方式，在卷积神经网络中采用最大化Pooling。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述的全连接层是全连接的一维网络，对于全连接网络，需要利用标准的向后传递法进行训练。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述的基于卷积神经网络机器学习的识别方法还有一种网络训练方法，它将所有数据分为6个批次，选择不同的批次分别作测试和交叉验证，具体如下：
a）、在批次1至4上进行训练，利用批次5进行交叉验证；
b）、在训练一段时间后，若发现在批次5上的验证误差不在提升，则终止训练；
c）、将批次5加入训练，即fold in；
d）、继续训练，使网络在批次5上的误差不但下降，当网络在batch 5上的误差下降到足够接近原误差时停止；
e）、调整学习率，使其为原来的1，继续训练10次；
f）、调整学习率，再缩小1，继续训练10次；
g）、停止训练，利用批次6进行测试。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104077842B (zh) |
Cited By (34)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105184697A (zh) * | 2015-10-29 | 2015-12-23 | 上海久点触控计算机系统股份有限公司 | 餐厅等位机 |
| CN105455521A (zh) * | 2016-01-04 | 2016-04-06 | 上海尼为机械科技有限公司 | 光子支付智能打餐台 |
| CN105741139A (zh) * | 2016-01-31 | 2016-07-06 | 上海海角网络科技有限公司 | 自选餐厅自动计费方法及其实施装置 |
| CN106022405A (zh) * | 2016-05-17 | 2016-10-12 | 上海交通大学 | 一种基于形状的餐盘自动计价系统 |
| CN106056488A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-10-26 | 杭州汇萃智能科技有限公司 | 基于条形码的菜品自动系统的计价方法 |
| CN106056487A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-10-26 | 杭州汇萃智能科技有限公司 | 基于餐具图案的菜品自动识别系统的计价方法 |
| CN106096932A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-11-09 | 杭州汇萃智能科技有限公司 | 基于餐具形状的菜品自动识别系统的计价方法 |
| CN106845527A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-06-13 | 南京江南博睿高新技术研究院有限公司 | 一种菜品识别方法 |
| CN106846677A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-06-13 | 北京鼎合思锐软件技术有限公司 | 一种基于视觉识别技术的多媒体结算台 |
| CN107038425A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-08-11 | 上海理工大学 | 基于机器视觉的智能餐厅的结算系统 |
| CN107122730A (zh) * | 2017-04-24 | 2017-09-01 | 乐金伟 | 自选餐厅自动计价方法 |
| CN107408280A (zh) * | 2016-01-11 | 2017-11-28 | 程强 | 餐饮信息采集方法及系统 |
| CN107563461A (zh) * | 2017-08-25 | 2018-01-09 | 北京中骏博研科技有限公司 | 基于图像识别的餐饮行业的自动收费方法及系统 |
| CN107844790A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-03-27 | 上海捷售智能科技有限公司 | 一种基于图像识别的菜品识别与收银系统及方法 |
| CN107944860A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-20 | 上海捷售智能科技有限公司 | 一种基于神经网络的烘焙食品识别与收银系统及方法 |
| CN108140275A (zh) * | 2015-04-14 | 2018-06-08 | 第资本服务公司 | 动态交易卡优化 |
| CN108256571A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-07-06 | 佛山市顺德区中山大学研究院 | 一种基于卷积神经网络的中餐食物识别方法 |
| CN108269371A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-07-10 | 缤果可为（北京）科技有限公司 | 商品自动结算方法、装置、自助收银台 |
| CN108319996A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-07-24 | 口碑(上海)信息技术有限公司 | 菜品识别处理系统及方法、智能餐桌系统 |
| CN108320404A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-07-24 | 缤果可为（北京）科技有限公司 | 基于神经网络的商品识别方法、装置、自助收银台 |
| CN108364417A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-08-03 | 河海大学常州校区 | 基于霍夫圆与颜色欧式距离法的智能结账系统及方法 |
| CN108364239A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-08-03 | 上海市金山区青少年活动中心 | 基于人脸识别及图像识别计价付费方法、装置及存储介质 |
| WO2019019291A1 (zh) * | 2017-07-24 | 2019-01-31 | 图灵通诺（北京）科技有限公司 | 基于卷积神经网络的图像识别技术的结算方法和装置 |
| CN109375951A (zh) * | 2016-04-27 | 2019-02-22 | 北京中科寒武纪科技有限公司 | 一种用于执行全连接层神经网络正向运算的装置和方法 |
| CN109508664A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-03-22 | 浙江师范大学 | 一种基于深度学习的菜品识别计价方法 |
| CN109509293A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-22 | 哈尔滨新中新电子股份有限公司 | 新型餐品自动售卖机 |
| CN109509294A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-22 | 哈尔滨新中新电子股份有限公司 | 一种餐品自动售卖机器人 |
| CN109830072A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-05-31 | 魔珐(上海)信息科技有限公司 | 基于视觉识别的计价和收银装置、控制系统及方法 |
| CN109872253A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-06-11 | 广州富港万嘉智能科技有限公司 | 一种自动催菜方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN109919086A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-06-21 | 北京美餐巧达科技有限公司 | 一种基于图像识别的智能餐台系统及结算方法 |
| CN109932045A (zh) * | 2017-12-19 | 2019-06-25 | 苏州恒鼎科技咨询有限公司 | 视觉智能称 |
| CN111143585A (zh) * | 2019-04-11 | 2020-05-12 | 王晓东 | 自动化大数据排序方法 |
| CN111310520A (zh) * | 2018-12-11 | 2020-06-19 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 菜品识别方法、收银方法、菜品催单方法及相关装置 |
| JP2022114229A (ja) * | 2021-01-26 | 2022-08-05 | Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 | 商品認識システム、商品認識装置、方法及びプログラム |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AT520332B1 (de) * | 2017-09-14 | 2019-03-15 | The Moonvision Gmbh | Vorrichtung und Verfahren zum Abrechnen ausgebrachter Speisen |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0779587A2 (en) * | 1995-12-15 | 1997-06-18 | Kabushiki Kaisha N.K Kikaku | On-line shopping system and the method of payment settlement |
| CN103208156A (zh) * | 2013-02-06 | 2013-07-17 | 浙江科技学院 | 一种餐饮自动结算系统和方法 |
| CN103426240A (zh) * | 2013-08-01 | 2013-12-04 | 浙江大学 | 自选餐厅自助付费装置及其使用方法 |
| CN103824054A (zh) * | 2014-02-17 | 2014-05-28 | 北京旷视科技有限公司 | 一种基于级联深度神经网络的人脸属性识别方法 |
-
2014
- 2014-07-02 CN CN201410311841.4A patent/CN104077842B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0779587A2 (en) * | 1995-12-15 | 1997-06-18 | Kabushiki Kaisha N.K Kikaku | On-line shopping system and the method of payment settlement |
| CN103208156A (zh) * | 2013-02-06 | 2013-07-17 | 浙江科技学院 | 一种餐饮自动结算系统和方法 |
| CN103426240A (zh) * | 2013-08-01 | 2013-12-04 | 浙江大学 | 自选餐厅自助付费装置及其使用方法 |
| CN103824054A (zh) * | 2014-02-17 | 2014-05-28 | 北京旷视科技有限公司 | 一种基于级联深度神经网络的人脸属性识别方法 |
Cited By (45)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108140275A (zh) * | 2015-04-14 | 2018-06-08 | 第资本服务公司 | 动态交易卡优化 |
| CN105184697A (zh) * | 2015-10-29 | 2015-12-23 | 上海久点触控计算机系统股份有限公司 | 餐厅等位机 |
| CN105455521A (zh) * | 2016-01-04 | 2016-04-06 | 上海尼为机械科技有限公司 | 光子支付智能打餐台 |
| CN107408280A (zh) * | 2016-01-11 | 2017-11-28 | 程强 | 餐饮信息采集方法及系统 |
| CN105741139A (zh) * | 2016-01-31 | 2016-07-06 | 上海海角网络科技有限公司 | 自选餐厅自动计费方法及其实施装置 |
| CN109375951A (zh) * | 2016-04-27 | 2019-02-22 | 北京中科寒武纪科技有限公司 | 一种用于执行全连接层神经网络正向运算的装置和方法 |
| CN106022405A (zh) * | 2016-05-17 | 2016-10-12 | 上海交通大学 | 一种基于形状的餐盘自动计价系统 |
| CN106096932A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-11-09 | 杭州汇萃智能科技有限公司 | 基于餐具形状的菜品自动识别系统的计价方法 |
| CN106056488B (zh) * | 2016-06-06 | 2019-10-08 | 杭州汇萃智能科技有限公司 | 基于条形码的菜品自动系统的计价方法 |
| CN106056487A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-10-26 | 杭州汇萃智能科技有限公司 | 基于餐具图案的菜品自动识别系统的计价方法 |
| CN106056488A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-10-26 | 杭州汇萃智能科技有限公司 | 基于条形码的菜品自动系统的计价方法 |
| CN106845527A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-06-13 | 南京江南博睿高新技术研究院有限公司 | 一种菜品识别方法 |
| CN106846677A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-06-13 | 北京鼎合思锐软件技术有限公司 | 一种基于视觉识别技术的多媒体结算台 |
| CN107122730A (zh) * | 2017-04-24 | 2017-09-01 | 乐金伟 | 自选餐厅自动计价方法 |
| CN107038425A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-08-11 | 上海理工大学 | 基于机器视觉的智能餐厅的结算系统 |
| WO2019019291A1 (zh) * | 2017-07-24 | 2019-01-31 | 图灵通诺（北京）科技有限公司 | 基于卷积神经网络的图像识别技术的结算方法和装置 |
| US10853702B2 (en) | 2017-07-24 | 2020-12-01 | Yi Tunnel (Beijing) Technology Co., Ltd. | Method and apparatus for checkout based on image identification technique of convolutional neural network |
| CN107563461A (zh) * | 2017-08-25 | 2018-01-09 | 北京中骏博研科技有限公司 | 基于图像识别的餐饮行业的自动收费方法及系统 |
| CN108320404B (zh) * | 2017-09-27 | 2020-04-03 | 缤果可为（北京）科技有限公司 | 基于神经网络的商品识别方法、装置、自助收银台 |
| CN108320404A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-07-24 | 缤果可为（北京）科技有限公司 | 基于神经网络的商品识别方法、装置、自助收银台 |
| WO2019062017A1 (zh) * | 2017-09-27 | 2019-04-04 | 缤果可为（北京）科技有限公司 | 基于神经网络的商品识别方法、装置、自助收银台 |
| CN108269371B (zh) * | 2017-09-27 | 2020-04-03 | 缤果可为（北京）科技有限公司 | 商品自动结算方法、装置、自助收银台 |
| CN109559458A (zh) * | 2017-09-27 | 2019-04-02 | 缤果可为（北京）科技有限公司 | 基于神经网络识别商品的收银方法以及自助收银台 |
| CN109559454A (zh) * | 2017-09-27 | 2019-04-02 | 缤果可为（北京）科技有限公司 | 基于神经网络识别商品的收银方法以及自助收银台 |
| CN109559457A (zh) * | 2017-09-27 | 2019-04-02 | 缤果可为（北京）科技有限公司 | 基于神经网络识别商品的收银方法以及自助收银台 |
| CN108269371A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-07-10 | 缤果可为（北京）科技有限公司 | 商品自动结算方法、装置、自助收银台 |
| CN107844790A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-03-27 | 上海捷售智能科技有限公司 | 一种基于图像识别的菜品识别与收银系统及方法 |
| CN107944860A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-20 | 上海捷售智能科技有限公司 | 一种基于神经网络的烘焙食品识别与收银系统及方法 |
| CN109932045A (zh) * | 2017-12-19 | 2019-06-25 | 苏州恒鼎科技咨询有限公司 | 视觉智能称 |
| CN108256571A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-07-06 | 佛山市顺德区中山大学研究院 | 一种基于卷积神经网络的中餐食物识别方法 |
| CN108319996A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-07-24 | 口碑(上海)信息技术有限公司 | 菜品识别处理系统及方法、智能餐桌系统 |
| CN108364239A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-08-03 | 上海市金山区青少年活动中心 | 基于人脸识别及图像识别计价付费方法、装置及存储介质 |
| CN108364417A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-08-03 | 河海大学常州校区 | 基于霍夫圆与颜色欧式距离法的智能结账系统及方法 |
| CN109508664B (zh) * | 2018-10-26 | 2023-09-05 | 浙江师范大学 | 一种基于深度学习的菜品识别计价方法 |
| CN109508664A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-03-22 | 浙江师范大学 | 一种基于深度学习的菜品识别计价方法 |
| CN109872253A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-06-11 | 广州富港万嘉智能科技有限公司 | 一种自动催菜方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN111310520B (zh) * | 2018-12-11 | 2023-11-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 菜品识别方法、收银方法、菜品催单方法及相关装置 |
| CN111310520A (zh) * | 2018-12-11 | 2020-06-19 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 菜品识别方法、收银方法、菜品催单方法及相关装置 |
| CN109509294A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-22 | 哈尔滨新中新电子股份有限公司 | 一种餐品自动售卖机器人 |
| CN109509293A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-22 | 哈尔滨新中新电子股份有限公司 | 新型餐品自动售卖机 |
| CN109830072A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-05-31 | 魔珐(上海)信息科技有限公司 | 基于视觉识别的计价和收银装置、控制系统及方法 |
| CN109919086A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-06-21 | 北京美餐巧达科技有限公司 | 一种基于图像识别的智能餐台系统及结算方法 |
| CN111143585A (zh) * | 2019-04-11 | 2020-05-12 | 王晓东 | 自动化大数据排序方法 |
| JP2022114229A (ja) * | 2021-01-26 | 2022-08-05 | Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 | 商品認識システム、商品認識装置、方法及びプログラム |
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