CN107729851B - 一种中餐宴会台面摆台智能评分方法与系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种中餐宴会台面摆台智能评分方法与系统，所述智能评分系统分为三个层次：底层摄像硬件子系统、中间层数字图像处理算法和表现层人机界面，所述底层摄像硬件子系统用于获取中餐宴会台面摆台图像，并送入中间层数据图像处理算法进行处理，所述中间层数字图像处理算法用于对获取的中餐宴会台面摆台图像进行图像预处理、餐具识别和台面摆台效果评分，所述表现层人机界面用于对所述智能评分系统进行系统设置以及对台面摆台评分结果进行展示。本发明应用机器视觉和人工智能理论与方法，实现给定布局下的中餐宴会台面摆台效果评分的自动化、快速化、客观化和智能化，彻底变革该细分领域内完全依靠人工评判的现状。
Description
技术领域
本发明属于旅游与酒店管理专业领域，具体涉及一种应用机器视觉和人工智能理论与方法对中餐宴会台面摆台效果进行智能评分的方法与系统。
背景技术
旅游与酒店管理，是全球十大热门行业之一。伴随着中国经济发展和人民生活重心从“吃住行”向“游养乐”过渡和升级的进程，国内对旅游与酒店管理专业人才的需求也在日益增大。中、西餐宴会台面摆台是旅游与酒店管理专业学生在人才培养过程中必须掌握的基本功，国内大多数职业技术学院都有针对该专业学生开设的宴会台面摆台主题的实习实训课程和技能大赛等。
然而，目前存在的一个突出问题是：学生摆台效果的评判都是依靠实训教师或大赛评委通过目测和工具测量完成的。这种全人工、手动测量的方式存在以下弊病：①费力，工作量大，特别是需要一次评价数十个学生的摆台效果时，教师或评委的测量劳动量是非常繁重的；②费时，测量和打分评价耗费时间长，不能立即得到摆台效果的评分结果，既不适应各类技能大赛现场应当场给出比赛结果的需要，也无法满足现代教学方式中要求课堂上对学生的摆台结果进行点评和反馈提高的要求；③精度低，由于摆台效果评分细则中对距离要求精确到毫米级，而人工测量很难达到这样的精度要求；④稳定性差，且受人的主观性影响严重，同一个学生的摆台结果，不同的教师或评委可能给出不同的评分。
发明内容
本发明的目的在于提供一种中餐宴会台面摆台智能评分方法与系统，应用机器视觉和人工智能理论与方法，实现给定布局下的中餐宴会台面摆台效果评分的自动化、快速化、客观化和智能化，彻底变革该细分领域内完全依靠人工评判的现状。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种中餐宴会台面摆台智能评分系统，其特征在于，所述智能评分系统自下而上分为三个层次，分别是：底层摄像硬件子系统、中间层数字图像处理算法和表现层人机界面，其中：
所述底层摄像硬件子系统用于获取中餐宴会台面摆台图像，并送入中间层数据图像处理算法进行处理，所述底层摄像硬件子系统包含摄像硬件选型和中餐宴会台面摆台图像获取两个模块；
所述中间层数字图像处理算法用于对获取的中餐宴会台面摆台图像进行图像预处理、餐具识别和台面摆台效果评分；所述中间层数字图像处理算法包含图像预处理、餐具模式识别和台面摆台效果评价与评分三个模块；
所述表现层人机界面用于对所述智能评分系统进行系统设置以及对台面摆台评分结果进行展示。
进一步地，所述摄像硬件选型选用像素大于1600万的主流单反相机，所述中餐宴会台面摆台图像获取模块采用基于模型的单目视觉定位方式，用一台相机拍摄台面图像来进行餐具的定位和测距工作。
进一步地，所述图像预处理模块包含台面摆台图像的滤波、图像变换与拼接，以及相机校正三部分内容，所述餐具模式识别模块包含盘/杯/碗/筷基础元素识别、单套餐具归并和多套餐具相对位置关系计算三部分内容，台面摆台效果评价与评分模块包含餐碟定位、汤碗/汤勺/味碟定位、筷架/筷子/长柄勺/牙签定位、葡萄酒杯/白酒杯/水杯定位，以及公用餐具和菜单定位五部分内容。
进一步地，所述表现层人机界面包含系统加密、系统设置、调试辅助、智能评分、结果展示和系统帮助六个模块。
进一步地，所述中间层数字图像处理算法与所述表现层人机界面分别部署在服务器与客户机两类不同的计算机上，服务器有且只有一台，客户机根据用户数目灵活配置，数量不限。
进一步地，所述中间层数字图像处理算法与所述表现层人机界面的数据交互情况如下：人机界面通过其中的系统设置模块设置餐桌/餐具参数、相机参数和相机标定参数，并将参数设置结果用XML文档方式传送给数字图像处理算法，数字图像处理算法将评分结果也以XML文档方式传送给人机界面，人机界面中还需整体调用数字图像处理算法；此外，数字图像处理算法中的台面摆台效果评价与评分模块还需依据中餐宴会台面摆台评分细则文件。
进一步地，台面摆台图像以离线方式传递给所述中间层数字图像处理算法与所述表现层人机界面。
一种中餐宴会台面摆台智能评分方法，采用如上所述的中餐宴会台面摆台智能评分系统，其特征在于，按以下步骤对中餐宴会台面摆台效果进行评价和打分：
第一步：在智能评分系统的表现层人机界面中进行系统初始化设置，输入餐桌/餐具参数、相机参数和相机标定参数；
第二步：采用相机在完成摆台的中餐宴会台面上方拍摄N幅图像，N的数量大于等于7，然后对准台面上的黑白标定板，变换角度另外拍摄M幅图像，M的数量等于9；
第三步：对中餐宴会台面上方拍摄的多幅图像进行筛选，得到7幅包含台面全貌的图像，再与对准台面上黑白标定板拍摄的9幅图像合并，得到16幅图像；
第四步：将第三步所得16幅图像离线传递给智能评分系统中的中间层数字图像处理算法；
第五步：执行用于中餐宴会台面摆台智能评分的单目视觉定位方法，得到分别用于单套餐具组别定位，以及用于多套餐具组别之间相对位置计算的台面摆台目标图像；
第六步：对台面摆台目标图像中的餐具进行模式识别，得到碟、碗、杯三类圆形餐具的圆心坐标和半径信息，与筷架、筷套、汤勺、牙签套和菜单五种异形餐具边缘轮廓外接矩形的中心和四个顶点坐标信息；
第七步：计算单套餐具内碟/碗/杯、菜单/筷架/筷套/牙签套，以及筷子/汤勺之间的相对位置；
第八步：计算多套餐具组别之间的相对位置，包含相邻餐具组别中餐碟的距离，以及判断相对餐具组别中餐碟圆心与台面中心的三点一线情况；
第九步：依据中餐宴会台面摆台评分细则文件，对第七、第八步中得到的距离信息进行评判和打分，得到给定台面摆台效果的评分结果；
第十步：将中餐宴会台面摆台的评分结果传送至人机界面，并进行可视化展示。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明所述的中餐宴会台面摆台智能评分方法与系统首次将图像处理和人工智能技术引入旅游与酒店管理专业的台面摆台效果评判中，彻底改变了原来完全依靠人工评判的现状，也克服了原有评判方式存在的费力、费时、精度低和稳定性差的弊病，实现了中餐宴会台面摆台效果评分的自动化、快速化、客观化和智能化。另外，所述的智能评分方法与系统采用计算机单目视觉定位方法，硬件设备成本低，系统结构简单，使用方便，有利于其在国内高校旅游与酒店管理专业相关的实习实训课程和技能大赛中推广应用，辅助进一步提高该专业的人才培养质量。
附图说明
图1为本发明的智能评分系统的结构示意图。
图2为本发明的智能评分系统中间层数字图像处理算法与表现层人机界面的构成及数据交互示意图。
图3为拍摄得到的中餐宴会台面摆台示例图像。
图4为本发明提供的实施例中得到的八套餐具组别中餐碟与餐桌边沿的距离信息和评分结果。
图5为本发明提供的实施例中得到的八套餐具组别中水杯与汤碗的距离信息和评分结果。
图6为本发明提供的实施例中得到的各分项得分和总分评分结果。
图7为本发明的智能评分系统软件界面示例一。
图8为本发明的智能评分系统软件界面示例二。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
参见图1，本发明所述一种中餐宴会台面摆台智能评分系统，该智能评分系统包括底层摄像硬件子系统、中间层数字图像处理算法和表现层人机界面，其中，底层摄像硬件子系统包含摄像硬件选型和中餐宴会台面摆台图像获取两个模块，中间层数字图像处理算法包含图像预处理、餐具模式识别和台面摆台效果评价与评分三个模块。所述摄像硬件选用像素大于1600万的主流单反相机，所述中餐宴会台面摆台图像获取模块采用基于模型的单目视觉定位方式(具体细节，可以参考申请人的另外一项专利申请：一种用于中餐宴会台面摆台智能评分的单目视觉定位方法)，用一台相机拍摄台面图像来进行餐具的定位和测距工作。
参见图2，所述表现层人机界面包含系统加密、系统设置、调试辅助、智能评分、结果展示和系统帮助六个模块。
所述图像预处理模块包含台面摆台图像的滤波、图像变换与拼接，以及相机校正三部分内容，所述餐具模式识别模块包含盘/杯/碗/筷基础元素识别、单套餐具归并和多套餐具相对位置关系计算三部分内容(具体细节，可以参考申请人的另外一项专利申请：一种用于中餐宴会台面摆台智能评分的餐具识别方法)，台面摆台效果评价与评分模块包含餐碟定位、汤碗/汤勺/味碟定位、筷架/筷子/长柄勺/牙签定位、葡萄酒杯/白酒杯/水杯定位，以及公用餐具和菜单定位五部分内容。
所述中间层数字图像处理算法与表现层人机界面的数据交互情况如下：人机界面通过其中的系统设置模块设置餐桌/餐具参数、相机参数和相机标定参数，并将参数设置结果用XML文档方式传送给数字图像处理算法，数字图像处理算法将评分结果也以XML文档方式传送给人机界面，人机界面中还需整体调用数字图像处理算法；此外，数字图像处理算法中的台面摆台效果评价与评分模块还需依据中餐宴会台面摆台评分细则文件。
参见图3，为拍摄得到的中餐宴会台面摆台示例图像，由图中可见，在台面中间靠右的位置放置了黑白标定板，标定板横向角点数目为6个，纵向角点数目为4个。
所述智能评分方法按以下步骤对中餐宴会台面摆台效果进行评价和打分：
第一步：在智能评分系统的表现层人机界面中进行系统初始化设置，输入餐桌/餐具参数、相机参数和相机标定参数；
第二步：采用相机在完成摆台的中餐宴会台面上方拍摄N幅图像，N的数量大于等于7，然后对准台面上的黑白标定板，变换角度另外拍摄M幅图像，M的数量等于9；
第三步：对中餐宴会台面上方拍摄的多幅图像进行筛选，得到7幅包含台面全貌的图像，再与对准台面上黑白标定板拍摄的9幅图像合并，得到16幅图像；
第四步：将第三步所得16幅图像离线传递给智能评分系统中的中间层数字图像处理算法；
第五步：执行用于中餐宴会台面摆台智能评分的单目视觉定位方法，得到分别用于单套餐具组别定位，以及用于多套餐具组别之间相对位置计算的台面摆台目标图像；
第六步：对台面摆台目标图像中的餐具进行模式识别，得到碟、碗、杯三类圆形餐具的圆心坐标和半径信息，与筷架、筷套、汤勺、牙签套和菜单五种异形餐具边缘轮廓外接矩形的中心和四个顶点坐标信息；
第七步：计算单套餐具内碟/碗/杯、菜单/筷架/筷套/牙签套，以及筷子/汤勺之间的相对位置；
第八步：计算多套餐具组别之间的相对位置，包含相邻餐具组别中餐碟的距离，以及判断相对餐具组别中餐碟圆心与台面中心的三点一线情况；
第九步：依据中餐宴会台面摆台评分细则文件，对第七、第八步中得到的距离信息进行评判和打分，得到给定台面摆台效果的评分结果；
第十步：将中餐宴会台面摆台的评分结果传送至人机界面，并进行可视化展示。
参见图4，为对某学生的台面摆台效果进行评判时，得到的八套餐具组别中餐碟与餐桌边沿的距离信息和评分结果。图4中，列名“与餐桌边沿距离”表示不同餐具组别中的餐碟与餐桌边沿的距离，单位为毫米(mm)，由于所依据的中餐宴会台面摆台评分细则文件中约定“当该距离为15毫米且正负偏差1毫米以内时，可得0.2分”，因而只有第7组餐具组别中的距离满足要求，在14与16毫米之间，对应的得分为0.2分，其余餐具组别中的得分均为0。
参见图5，为对某学生的台面摆台效果进行评判时，得到的八套餐具组别中水杯与汤碗的距离信息和评分结果。图5中，列名“水杯与汤碗的距离”表示不同餐具组别中水杯与汤碗的距离，单位为毫米(mm)，由于所依据的中餐宴会台面摆台评分细则文件中约定“当该距离为10毫米且正负偏差1毫米以内时，可得0.2分”，因而也只有第7组餐具组别中的距离满足要求，在9与11毫米之间，对应的得分为0.2分，其余餐具组别中的得分均为0。
参见图6，为对某学生的台面摆台效果进行评判得到的各分项得分和总分评分结果。图6中，该学生的餐碟定位得分为3.5分，汤碗/汤勺/味碟定位得分为1.5分，筷架/筷子/长柄勺/牙签定位得分为0.8分，葡萄酒杯/白酒杯/水杯定位得分为1.1分，公用餐具和菜单定位得分为1.0分，总分为7.9分。
参见图7，为本发明的智能评分系统软件界面示例一，该实例中展示了对指定的台面摆台目标图像进行餐具识别的结果。
参见图8，为本发明的智能评分系统软件界面示例二，该实例中展示了不同餐具组别中葡萄酒杯/白酒杯/水杯的所有相对距离信息和评分结果。
应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (1)
1.一种中餐宴会台面摆台智能评分方法，采用中餐宴会台面摆台智能评分系统，所述智能评分系统自下而上分为三个层次，分别是：底层摄像硬件子系统、中间层数字图像处理算法和表现层人机界面，其中：所述底层摄像硬件子系统用于获取中餐宴会台面摆台图像，并送入中间层数据图像处理算法进行处理；所述中间层数字图像处理算法用于对获取的中餐宴会台面摆台图像进行图像预处理、餐具识别和台面摆台效果评分；所述表现层人机界面用于对所述智能评分系统进行系统设置以及对台面摆台评分结果进行展示；其特征在于，按以下步骤对中餐宴会台面摆台效果进行评价和打分：
第一步：在智能评分系统的表现层人机界面中进行系统初始化设置，输入餐桌/餐具参数、相机参数和相机标定参数；
第二步：采用相机在完成摆台的中餐宴会台面上方拍摄N幅图像，N的数量大于等于7，然后对准台面上的黑白标定板，变换角度另外拍摄M幅图像，M的数量等于9；
第三步：对中餐宴会台面上方拍摄的多幅图像进行筛选，得到7幅包含台面全貌的图像，再与对准台面上黑白标定板拍摄的9幅图像合并，得到16幅图像；
第四步：将第三步所得16幅图像离线传递给智能评分系统中的中间层数字图像处理算法；
第五步：执行用于中餐宴会台面摆台智能评分的单目视觉定位方法，得到分别用于单套餐具组别定位，以及用于多套餐具组别之间相对位置计算的台面摆台目标图像；
第六步：对台面摆台目标图像中的餐具进行模式识别，得到碟、碗、杯三类圆形餐具的圆心坐标和半径信息，与筷架、筷套、汤勺、牙签套和菜单五种异形餐具边缘轮廓外接矩形的中心和四个顶点坐标信息；
第七步：计算单套餐具内碟/碗/杯、菜单/筷架/筷套/牙签套，以及筷子/汤勺之间的相对位置；
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