CN110059551A - 一种基于图像识别的饭菜自动结账系统 - Google Patents

一种基于图像识别的饭菜自动结账系统 Download PDF

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赵毅鸿
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Abstract

本发明提供一种基于图像识别的饭菜自动结账系统，包括饭菜检测模块、饭菜识别模块、价格计算模块以及纠错模块；所述的菜检测模块包括饭菜图像采集模块和图像处理模块；所述的饭菜图像采集模块用于饭菜的图像；所述的价格计算模块用于根据饭菜识别模块识别的种类对价格计算，所述的纠错模块用于对识别结果进行纠正，若卷积神经网络模型识别的菜的种类与实际不符合，则将图像存储到训练数据集，进行训练，并修正权值参数；以提高识别的准确率。本发明能够实现饭菜价格的自动计算，进一步降低了人工成本，以及提高了价格计算的准确率。

Description

一种基于图像识别的饭菜自动结账系统
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种基于图像识别。
背景技术
现有食堂打饭结算主要是采用人工进行，在食堂中，一般都是学生先自行挑选食物，然后在根据挑选的食物进行结账，这期间需要人工计算价格，然后学生才能进行打卡，为了解决重复计算价格和调整打卡机的价格，现有的一些食堂采用分区的形式，比如12元区、15元区，不同区域所点的主食固定，比如两荤两素，这样虽然解决了重复计算价格，从而降低人工成本，以及降低价格错误率的问题，但是却限制了人们的选择，人们只能选择相应区域的相应食物，严重影响食堂的经济效益。
当然现有的一些无人商店可以实现无人支付，但是每个产品上都必须要有相应的标签才能进行识别，显然这种模式不适用于食堂，工作人员无法在相应饭菜上贴上相应的标签。因此，亟需要一种能够解决现有食堂结账问题的系统和方法。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种基于图像识别的饭菜自动结账系统，该系统能够自动识别学生所选择的饭菜自动计算价格，从而进一步提高食堂工作人员的效率，降低错误率。
本发明的技术方案为：一种基于图像识别的饭菜自动结账系统，包括饭菜检测模块、饭菜识别模块、价格计算模块以及纠错模块；
所述的菜检测模块包括饭菜图像采集模块和图像处理模块；
所述的饭菜图像采集模块用于饭菜的图像；
所述的图像处理模块用于对采集的饭菜图像进行相应的处理，通过采用基于面向梯度密集网格直方图(dense grid histograms of oriented gradients，HOG)算法识别采集的图像中是否存在饭菜，若不存在饭菜，则舍弃该图像，具体包括以下步骤：
(1-1)采用8×8像素邻域块作为采样窗口，对饭菜图像进行采样，通过像素邻域块将饭菜图像进行无重叠分割；
(1-2)为了避免边缘问题，采用中心对称梯度算子[-1 0 1]计算图像的梯度方向和幅度，具体为：
θ(x,y)＝tan-1((I(x,y+1)-I(x,y-1))/(I(x+1,y)-I(x-1,y)))；
其中，I(x,y)是图像上点(x,y)坐标上的像素值，θ(x,y)是梯度方向，m(x,y)是幅度值；
(1-3)在每个块中，梯度方向的直方图根据4×4像素大小进行统计分级，将单元格中相同梯度的值相加为一个权值，在块里的每个小格的直方图会连接到一个矢量；
(1-4)通过L2正则化，对图像每一块中的直方图矢量进行归一化，所述的L2正则化如下式：
其中，v表示正则化前块内的直方图向量，||v||k表示k-norm操作，k＝2为L2范数，ε是一个最小常量，用于防止计算结果为无穷大值；
(1-5)将全部正则化的直方图矢量n×m作为表示图像面向梯度直方图特征，其中n是块的直方图矢量维度，m是要为整个饭菜图像中所涉及计算的块的数量
(1-6)采用欧几里德距离计算相似度，从而识别图像是否为饭菜图像，其计算式为：
其中，u和v分别表示两份饭菜的HOG特征向量；
所述的饭菜识别模块主要通过采用训练好的卷积神经网络模型识别饭菜图像中相应饭菜的种类，所述的卷积神经网络模型依次包括输入层，卷积层1，卷积层2，池化层1、卷积层3，卷积层4，池化层2，Dropout层，全连接层1，全连接层2，输出层；
所述的价格计算模块用于根据饭菜识别模块识别的种类对价格计算，即
f(x)＝bxi；
其中，xi表示识别结果，b是价格矢量矩阵，i表示菜式的序号，
所述的纠错模块用于对识别结果进行纠正，若卷积神经网络模型识别的菜的种类与实际不符合，则将图像存储到训练数据集，进行训练，并修正权值参数；以提高识别的准确率。
进一步的，所述的饭菜图像采集模块主要由多个摄像头组成，采集的图像的尺寸为256×200。
进一步的，所述的卷积层1的大小设置为11*11，步长为4，卷积核的数目为96，边缘无填充，经过卷积层1后输出96张特征图，大小为62*48；
所述的卷积层2的卷积核的大小设置为3*3，步长为2，卷积核的数目为128，边缘填充2，经过卷积层2后输出128张特征图，大小为31*24；
所述池化层1对卷积层2得到的特征图进行下采样处理，下采样的窗口大小设置为3，步长设置为2，经过池化层1后输出128张特征图，大小为15*12；
所述的卷积层3卷积核的大小设置为3*3，步长为1，卷积核的数目为256，边缘无填充；经过卷积层3后输出256张特征图，大小为13*10；
所述卷积层4的卷积核的大小设置为2*2，步长为2，卷积核的数目为256，边缘无填充；经过卷积层4后输出256张特征图，大小为5*4；
所述池化层2对卷积层4得到的特征图进行下采样处理，下采样的窗口大小设置为2，步长设置为2，经过池化层2后输出256张特征图，大小为3*2；
所述的Dropout层用于防止过拟合；
所述的全连接层1使用512个神经元对经过池化层2下采样处理后的特征图进行全连接，将特征图转换为一维的特征向量；
所述的全连接层2使用3个神经元对全连接层1中512个神经元进行全连接，在将结果输入到Softmax分类器，输出该图像的分类结果。
进一步的，通过将标记的菜式训练图像输入卷积神经网络模型进行训练，根据模型的输出概率计算模型的损失值，通过大量的菜式训练图像数据训练和多次迭代不断更新网络权值参数，使得损失值不断减小，直到小于设定临界值，网络达到收敛状态，训练停止，得到训练好的卷积神经网络模型。
进一步的，所述的卷积神经网络模型的公式如下：
其中，表示第l层的第j个特征图，f表示激活函数，M是输入特征图的集合，*表示卷积运算，k表示卷积核，b表示偏置项；
其中，所述的激活函数采用Relu(修正线性单元)，其公式为f(x)＝max{0,x}。
进一步的，所述卷积神经网络使用交叉熵作为损失函数，公式如下：
其中，m表示输出类别，θ表示网络模型中的参数，xi表示输入的样本数据，yi表示类别标号，假设函数
进一步的，所述的softmax分类器根据神经网络的节点权值的输入，输出该食物的概率。
本发明的有益效果为：
1、本发明能够实现饭菜价格的自动计算，进一步降低了人工成本，以及提高了价格计算的准确率。
2、本发明通过纠错模块对识别结果进行纠正，若卷积神经网络模型识别的菜的种类与实际不符合，则将图像存储到训练数据集，进行训练，并修正权值参数；以提高识别的准确率。
附图说明
图1为本发明的结构框架图；
图2为本发明的流程示意图；
图3为本发明饭菜检测模块的流程示意图；
图4为本发明HOG算法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：
如图1和图2所示，一种基于图像识别的饭菜自动结账系统，包括饭菜检测模块、饭菜识别模块、价格计算模块以及纠错模块；
所述的菜检测模块包括饭菜图像采集模块和图像处理模块；
所述的饭菜图像采集模块用于饭菜的图像，所述的饭菜图像采集模块主要由多个摄像头组成，采集的图像的尺寸为256×200；
所述的图像处理模块用于对采集的饭菜图像进行相应的处理，通过采用基于面向梯度密集网格直方图(dense grid histograms of oriented gradients，HOG)算法识别采集的图像中是否存在饭菜，若不存在饭菜，则舍弃该图像，如图4所示，具体包括以下步骤：
(1-1)采用8×8像素邻域块作为采样窗口，对饭菜图像进行采样，通过像素邻域块将饭菜图像进行无重叠分割；
(1-2)为了避免边缘问题，采用中心对称梯度算子[-1 0 1]计算图像的梯度方向和幅度，具体为：
θ(x，y)＝tan-1((I(x，y+1)-I(x，y-1))/(I(x+1,y)-I(x-1,y)))；
其中，I(x,y)是图像上点(x,y)坐标上的像素值，θ(x,y)是梯度方向，m(x,y)是幅度值；
(1-3)在每个块中，梯度方向的直方图根据4×4像素大小进行统计分级，将单元格中相同梯度的值相加为一个权值，在块里的每个小格的直方图会连接到一个矢量；
(1-4)通过L2正则化，对图像每一块中的直方图矢量进行归一化，所述的L2正则化如下式：
其中，v表示正则化前块内的直方图向量，||v||k表示k-norm操作，k＝2为L2范数，ε是一个最小常量，用于防止计算结果为无穷大值；
(1-5)将全部正则化的直方图矢量n×m作为表示图像面向梯度直方图特征，其中n是块的直方图矢量维度，m要为整个饭菜图像中所涉及计算的块的数量
(1-6)采用欧几里德距离计算相似度，从而识别图像是否为饭菜图像，其计算式为：
其中，u和v分别表示两份饭菜的HOG特征向量；
所述的饭菜识别模块主要通过采用训练好的卷积神经网络模型识别饭菜图像中相应饭菜的种类，
首先构建一个卷积神经网络模型，该模型的公式如下：
其中，表示第l层的第j个特征图，f表示激活函数，M是输入特征图的集合，*表示卷积运算，k表示卷积核，b表示偏置项。
所述卷积神经网络使用交叉熵作为损失函数，公式如下：
其中，m表示输出类别，θ表示网络模型中的参数，xi表示输入的样本数据，yi表示类别标号，假设函数
所述的激活函数采用Relu(修正线性单元)，其公式为f(x)＝max{0,x}。
通过将标记的菜式训练图像输入卷积神经网络模型进行训练，根据模型的输出概率计算模型的损失值，通过大量的菜式训练图像数据训练和多次迭代不断更新网络权值参数，使得损失值不断减小，直到小于设定临界值，网络达到收敛状态，训练停止，得到训练好的卷积神经网络模型。所述的softmax分类器根据神经网络的节点权值的输入，输出该食物的概率，其公式为：
其中，n为类别，本实施例中，n＝20，zj表示二十类中的一类。
所述的卷积神经网络模型依次包括输入层，卷积层1，卷积层2，池化层1、卷积层3，卷积层4，池化层2，Dropout层，全连接层1，全连接层2，输出层；其中，
所述的卷积层1的大小设置为11*11，步长为4，卷积核的数目为96，边缘无填充，经过卷积层1后输出96张特征图，大小为62*48；
所述的卷积层2的卷积核的大小设置为3*3，步长为2，卷积核的数目为128，边缘填充2，经过卷积层2后输出128张特征图，大小为31*24；
所述池化层1对卷积层2得到的特征图进行下采样处理，下采样的窗口大小设置为3，步长设置为2，经过池化层1后输出128张特征图，大小为15*12；
所述的卷积层3卷积核的大小设置为3*3，步长为1，卷积核的数目为256，边缘无填充；经过卷积层3后输出256张特征图，大小为13*10；
所述卷积层4的卷积核的大小设置为2*2，步长为2，卷积核的数目为256，边缘无填充；经过卷积层4后输出256张特征图，大小为5*4；
所述池化层2对卷积层4得到的特征图进行下采样处理，下采样的窗口大小设置为2，步长设置为2，经过池化层2后输出256张特征图，大小为3*2，所述池化窗口的大小为3*3的池化层公式为：
所述的Dropout层用于防止过拟合；
所述的全连接层1使用512个神经元对经过池化层2下采样处理后的特征图进行全连接，将特征图转换为一维的特征向量；
所述的全连接层2使用3个神经元对全连接层1中512个神经元进行全连接，在将结果输入到Softmax分类器，输出该图像的分类结果。
所述的价格计算模块用于根据饭菜识别模块识别的种类对价格计算，即
f(x)＝bxi；
其中，xi表示识别结果，b是价格矢量矩阵，i表示菜式的序号，
所述的纠错模块用于对识别结果进行纠正，若卷积神经网络模型识别的菜的种类与实际不符合，则将图像存储到训练数据集，进行训练，并修正权值参数；以提高识别的准确率。
上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理和最佳实施例，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (7)

1.一种基于图像识别的饭菜自动结账系统，其特征在于：包括饭菜检测模块、饭菜识别模块、价格计算模块以及纠错模块；
所述的菜检测模块包括饭菜图像采集模块和图像处理模块；
所述的饭菜图像采集模块用于饭菜的图像；
所述的图像处理模块用于对采集的饭菜图像进行相应的处理，通过采用基于面向梯度密集网格直方图(dense grid histograms of oriented gradients，HOG)算法识别采集的图像中是否存在饭菜，若不存在饭菜，则舍弃该图像，具体包括以下步骤：
(1-1)采用8×8像素邻域块作为采样窗口，对饭菜图像进行采样，通过像素邻域块将饭菜图像进行无重叠分割；
(1-2)为了避免边缘问题，采用中心对称梯度算子[-1 0 1]计算图像的梯度方向和幅度，具体为：
θ(x,y)＝tan-1((I(x,y+1)-I(x,y-1))/I(x+1,y)-I(x-1,y)))；
其中，I(x,y)是图像上点(x,y)坐标上的像素值，θ(x,y)是梯度方向，m(x,y)是幅度值；
(1-3)在每个块中，梯度方向的直方图根据4×4像素大小进行统计分级，将单元格中相同梯度的值相加为一个权值，在块里的每个小格的直方图会连接到一个矢量；
(1-4)通过L2正则化，对图像每一块中的直方图矢量进行归一化，所述的L2正则化如下式：
其中，v表示正则化前块内的直方图向量，||v||k表示k-norm操作，k＝2为L2范数，ε是一个最小常量，用于防止计算结果为无穷大值；
(1-5)将全部正则化的直方图矢量n×m作为表示图像面向梯度直方图特征，其中n是块的直方图矢量维度，m是要为整个饭菜图像中所涉及计算的块的数量
(1-6)采用欧几里德距离计算相似度，从而识别图像是否为饭菜图像，其计算式为：
其中，u和v分别表示两份饭菜的HOG特征向量；
所述的饭菜识别模块主要通过采用训练好的卷积神经网络模型识别饭菜图像中相应饭菜的种类，所述的卷积神经网络模型依次包括输入层，卷积层1，卷积层2，池化层1、卷积层3，卷积层4，池化层2，Dropout层，全连接层1，全连接层2，输出层；
所述的价格计算模块用于根据饭菜识别模块识别的种类对价格计算，即
f(x)＝bxi；
其中，xi表示识别结果，b是价格矢量矩阵，i表示菜式的序号，
所述的纠错模块用于对识别结果进行纠正，若卷积神经网络模型识别的菜的种类与实际不符合，则将图像存储到训练数据集，进行训练，并修正权值参数；以提高识别的准确率。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的饭菜自动结账系统，其特征在于：所述的饭菜图像采集模块主要由多个摄像头组成，采集的图像的尺寸为256×200。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的饭菜自动结账系统，其特征在于：所述的卷积层1的大小设置为11*11，步长为4，卷积核的数目为96，边缘无填充，经过卷积层1后输出96张特征图，大小为62*48；
所述的卷积层2的卷积核的大小设置为3*3，步长为2，卷积核的数目为128，边缘填充2，经过卷积层2后输出128张特征图，大小为31*24；
所述池化层1对卷积层2得到的特征图进行下采样处理，下采样的窗口大小设置为3，步长设置为2，经过池化层1后输出128张特征图，大小为15*12；
所述的卷积层3卷积核的大小设置为3*3，步长为1，卷积核的数目为256，边缘无填充；经过卷积层3后输出256张特征图，大小为13*10；
所述卷积层4的卷积核的大小设置为2*2，步长为2，卷积核的数目为256，边缘无填充；经过卷积层4后输出256张特征图，大小为5*4；
所述池化层2对卷积层4得到的特征图进行下采样处理，下采样的窗口大小设置为2，步长设置为2，经过池化层2后输出256张特征图，大小为3*2；
所述的Dropout层用于防止过拟合；
所述的全连接层1使用512个神经元对经过池化层2下采样处理后的特征图进行全连接，将特征图转换为一维的特征向量；
所述的全连接层2使用3个神经元对全连接层1中512个神经元进行全连接，在将结果输入到Softmax分类器，输出该图像的分类结果。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的饭菜自动结账系统，其特征在于：通过将标记的菜式训练图像输入卷积神经网络模型进行训练，根据模型的输出概率计算模型的损失值，通过大量的菜式训练图像数据训练和多次迭代不断更新网络权值参数，使得损失值不断减小，直到小于设定临界值，网络达到收敛状态，训练停止，得到训练好的卷积神经网络模型。
5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的饭菜自动结账系统，其特征在于：所述的卷积神经网络模型的公式如下：
其中，表示第l层的第j个特征图，f表示激活函数，M是输入特征图的集合，*表示卷积运算，k表示卷积核，b表示偏置项；
其中，所述的激活函数采用Relu(修正线性单元)，其公式为f(x)＝max{0,x}。
6.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的饭菜自动结账系统，其特征在于：所述卷积神经网络使用交叉熵作为损失函数，公式如下：
其中，m表示输出类别，θ表示网络模型中的参数，xi表示输入的样本数据，yi表示类别标号，假设函数
7.根据权利要求3所述的一种基于图像识别的饭菜自动结账系统，其特征在于：所述的softmax分类器根据神经网络的节点权值的输入，输出相应菜式的概率。
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