CN110084642A - 基于目标检测和图像检索的菜品识别方法 - Google Patents
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Abstract
基于目标检测和图像检索的菜品识别方法，属于菜品识别技术领域。本发明为了实现一种智能收银系统，使得在食堂里买饭的消费者可以通过该系统自助计钱并结账，食堂工作人员仅需要在必要的时候参与到结账的流程。本发明包括步骤1：注册检索库；步骤2：对输入包含消费者所选菜品的托盘图像做目标检测，并框处菜品区域；步骤3：对步骤2所框出的区域提取特征，判断出这个框里的菜品是什么种类；步骤4：重复步骤3，得出消费者所有所购菜品的种类，进一步得到消费总金额。本发明模型对食堂新加的菜品具有鲁棒性，不会像检测模型一样只能做固定类别的分类任务；有效的解决模型训练数据集和真实场景数据不同域的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种菜品识别方法，具体涉及一种基于目标检测和图像检索的菜品识别方法。
背景技术
传统的菜品识别系统大多基于餐盘的颜色形状等，不同的餐盘对应不同的价格，这种方式有一定局限性：不同价格的菜品需要准备不同的餐盘，消费者使用时也要受到这种规则的约束。而基于语义特征则不受餐盘的限制，仅依靠菜品本身的特征去做类别的区分和判断。
发明内容
本发明的目的是为了实现一种智能收银系统，使得在食堂里买饭的消费者可以通过该系统自助计钱并结账，食堂工作人员仅需要在必要的时候参与到结账的流程，进而提供基于目标检测和图像检索的菜品识别方法。
本发明的技术方案：
本发明提供基于目标检测和图像检索的菜品识别方法，包括步骤如下：
步骤1：注册检索库，对不同种类的菜品图通过训练完成的深度模型提取特征，并注册进入检索库，确保每类菜品在检索库中都有对应的特征；
步骤2：对输入包含消费者所选菜品的托盘图像做目标检测，这里的目标检测为前景背景的目标检测，判断目标区域是否为菜品，若是菜品，则框出该区域；
步骤3：对步骤2所框出的区域提取特征，将该特征和检索库中的特征一一计算相似度，根据检索库中与之相似度最大的特征所对应的菜品ID判断出这个框里的菜品是什么种类；
步骤4：重复步骤3，可以得出消费者所有所购菜品的种类，进一步得到消费总金额。
进一步地、步骤3中，图像检索阶段根据检测阶段的结果，将多个检测到的菜品的框从原图中裁剪出来并提取特征，计算该特征与检索库中的所有特征的相似度打分，其相似的打分公式为：
式中，Sim(a，b)指裁剪的菜品特征a向量和检索库特征b矩阵的余弦相似度。
进一步地、注册检索库流程中，支持菜品检索库的在线特征注册，删除，清空等操作，食堂工作人员可以根据每天的菜单安排，按需对检索特征库内容进行调整，比如将菜单上新的菜品注册入库，或者删掉冗余菜品的特征以提高检索速度。
本发明的有益效果：传统的食堂智能收银系统有很多实现方式，但是各有缺点，基于射频技术系统成本比较高；基于餐盘颜色和形状则需要消费者适应对应的餐盘使用规则；基于低层视觉特征如SIFT、SURF精确度低。本发明基于深度学习，使用Faster R-CNN 识别菜品区域，且不同于单一的目标检测系统，而是在目标检测的基础上提取菜品的特征，用于下一阶段的检索，这么做的好处有：模型对食堂新加的菜品具有鲁棒性，不会像检测模型一样只能做固定类别的分类任务；有效的解决模型训练数据集和真实场景数据不同域的问题，食堂可以自主管理特征库，通过现场环境下拍摄图片注册特征，这样特征库和系统现场工作时提取的特征均来自于相同的场景，这样再通过计算特征的相似度可以得到较高的准确率。
附图说明
图1是基于目标检测和图像检索的菜品识别方法的识别流程图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明技术方案中所涉及的各个细节问题。应指出的是，所描述的实施例仅旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。
本发明提供基于目标检测和图像检索的算法框架，包括步骤如下：
步骤1：注册检索库，对不同种类的菜品图通过训练完成的深度模型提取特征，并注册进入检索库，确保每类菜品在检索库中都有对应的特征；
步骤2：对输入包含消费者所选菜品的托盘图像做目标检测，这里的目标检测为前景背景的目标检测，判断目标区域是否为菜品，若是菜品，则框出该区域；
步骤3：对步骤2所框出的区域提取特征，将该特征和检索库中的特征一一计算相似度，根据检索库中与之相似度最大的特征所对应的菜品ID判断出这个框里的菜品是什么种类；
步骤4：重复步骤3，可以得出消费者所有所购菜品的种类，进一步得到消费总金额。
进一步地、步骤3中，图像检索阶段根据检测阶段的结果，将多个检测到的菜品的框从原图中裁剪出来并提取特征，计算该特征与检索库中的所有特征的相似度打分，其相似的打分公式为：
式中，Sim(a，b)指裁剪的菜品特征a向量和检索库特征b矩阵的余弦相似度。
本发明旨在自动化餐饮行业的收银流程，提出了基于目标检测和图像检索的两阶段算法框架。检测阶段负责菜品定位，用检测框标出所有菜品位置；检索阶段负责识别，输出所有菜品的类别，继而算出用户此次消费的账单。下面将本发明方法实现的系统(简称本系统)整体构架从网络的训练阶段和使用阶段两个方面介绍：
一，模型设计与训练
本系统的深度网络模型基于目标检测的框架，Faster R-CNN的做法是在RoIPooling 之后对提取的Proposal的特征做分类以及回归的精修，一下简称这个分支为检测分支。本系统在RoI Pooling之后，添加了一支和检测分支并行的分支，称之为检索分支。检测分支仅用于检测任务，分类时仅需要判断当前Proposal是否为菜品，即前景和背景的二分类任务，而不需要判断菜品本身是哪种菜，这种方式降低了检测任务的学习难度。检索分支用于提取对应Proposal的语义特征，训练时当作多分类任务来处理，本系统的深度网络模型基于目标检测的框架，Faster R-CNN的做法是在RoI Pooling之后对提取的Proposal的特征做分类以及框的坐标的回归，以下简称这个分支为检测分支。本系统在RoI Pooling之后，添加了一支和检测分支并行的分支，称之为检索分支。
二，系统工作流程
食堂在实际使用本系统时基于英伟达的Jetson TX2硬件环境，本系统提供的注册特征相关接口有：
1.输入图像，检测图像中是否有菜品，若有则返回菜品检测框的坐标。
2.输入原图和检测框的坐标，基于检测框做RoI Pooling提取图像对应区域特征。
3.输入特征和对应ID，将该特征注册进入特征库。
4.删除特征库中的某个ID的所有特征。
5.清空整个特征库。
在注册特征完成后，系统便可以正常工作，解析输入图片的接口为：检测分支会以坐标的形式得到这幅图像中菜品所在的检测框，系统在得到检测框后自动对这些框做RoIPooling，随后经过检索分支得到所有检测到的菜品的特征，再用这些特征去做检索，即和检索库中所有ID对应的所有特征做相似度计算，返回相似度最高的特征对应的ID。综上，本系统运作遵循以下流程：
步骤a：开机之后系统会载入模型，并初始化菜品特征库，初始化的特征库为空，可使用系统提供的接口在线注册菜品特征，对应ID的菜品特征在提取完成后可以离线保存，下次开机可以直接将其注册入库。
步骤b：对消费者所购菜品拍摄照片，作为模型的输入，调用解析接口，得到菜品ID之后，即可算出最后的账单。
步骤c：当前消费者结帐后系统进入待机状态，等待为下一个消费者拍摄托盘照片，之后重复步骤b。
本发明的实施例，支持菜品检索库的在线特征注册，删除，清空等操作，食堂工作人员可以根据每天的菜单安排，按需对检索特征库内容进行调整，比如将菜单上新的菜品注册入库，或者删掉冗余菜品的特征以提高检索速度。
本发明的实施例，模型有很强的鲁棒性，食堂可以不断添加新菜品到菜单且不需要重新训练模型。如果仅仅基于目标检测的框架，则仅能识别训练样本中出现过的菜品类别，这也就意味着不同的食堂和不同的菜单都要去训练不同的模型，需要巨大的工作量和资源消耗。相较而言，本算法框架不会因为食堂菜单变动频繁而难以部署。
本发明的实施例，目标检测和图像检索共用一个模型，即一个模型既可以检测图像中的菜品，还可以通过检测到的框提取其对应特征用于下一阶段的检索，通过这种方式，图像前传一次便可以得到最终结果，很大程度上节省了整个流程的耗时。
本实施方式只是对本专利的示例性说明，并不限定它的保护范围，本领域技术人员还可以对其局部进行改变，只要没有超出本专利的精神实质，都在本专利的保护范围内。
Claims (2)
1.基于目标检测和图像检索的菜品识别方法，其特征在于：包括步骤如下：
步骤1：注册检索库，对不同种类的菜品图通过训练完成的深度模型提取特征，并注册进入检索库，确保每类菜品在检索库中都有对应的特征；
步骤2：对输入包含消费者所选菜品的托盘图像做目标检测，这里的目标检测为前景背景的目标检测，判断目标区域是否为菜品，若是菜品，则框出该区域；
步骤3：对步骤2所框出的区域提取特征，将该特征和检索库中的特征一一计算相似度，根据检索库中与之相似度最大的特征所对应的菜品ID判断出这个框里的菜品是什么种类；
步骤4：重复步骤3，可以得出消费者所有所购菜品的种类，进一步得到消费总金额。
2.根据权利要求1所述的基于目标检测和图像检索的菜品识别方法，其特征在于：步骤3中，图像检索阶段根据检测阶段的结果，将多个检测到的菜品的框从原图中裁剪出来并提取特征，计算该特征与检索库中的所有特征的相似度打分，其相似的打分公式为：
式中，Sim(a,b)指裁剪的菜品特征a向量和检索库特征b矩阵的余弦相似度。
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