CN110599257A - 一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法及系统 - Google Patents

一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法及系统，涉及图像识别技术领域，方法包括以下步骤：S1：获取菜品图像和单价；S2：对托盘区域进行扫描，获取菜品数量和图像；S3：将拍摄图像与存储图像进行对比，获取相似度高于预定阈值的图像；S4：判断与菜品图像相似度高的存储菜品图像数量是否大于一，若是则进行组合投票获取得分最高的存储菜品图像；反之则直接读取获取图像；S5：计算出总金额，提示客户出示付款二维码。本发明一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法及系统简单方便，智能程度高，客户将打好的饭菜取至扫描点，进行图像识别，计算得出饭菜总金额，客户扫码支付，无需工作人员计算，准确率高。

Description

一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法及系统
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域，
尤其是，本发明涉及一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法及系统。
背景技术
现在学校餐厅有些计算饭菜总金额的方法在用人工，例如吃米饭时，由于菜的种类繁多，并且价格不一，饭点时学生众多、工作人员疲劳等原因，往往会发生计算错误的现象。
现在图像识别技术已经得到很好的发展，人脸识别、图像识别算法越来越多，部分技术已经商业化，若要使用图像识别无人管理来计算饭菜总金额，但是现在超市扫条形码的方法不适用于餐厅，因为餐厅的碗筷都时可以重复利用，但是餐厅的饭菜实用托盘随机，盛饭菜的碗碟也是随机，无法进行准确编码，仅仅可以依靠菜品本身特征进行识别。
所以，如何设计一种合理的基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法，成为我们当前急需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种简单方便，智能程度高，客户将打好的饭菜取至扫描点，进行图像识别，计算得出饭菜总金额，客户扫码支付，无需工作人员手动计算，准确率高的基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案得以实现的：
一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法，该方法包括以下步骤：
S1：获取所有菜品的图像和单价信息并一一对应存储；
S2：当有托盘进入扫描区时，对托盘区域进行扫描，获取菜品数量，并对每一个菜品进行拍摄图像；
S3：将每一个菜品的拍摄图像一一与所有存储菜品的图像进行对比，获取相似度高于预定阈值的存储菜品的图像；
S4：依次判断每一个菜品的拍摄图像相似度高于预定阈值的存储菜品的图像数量是否大于一，若是，则进行组合投票，获取得分最高的存储菜品图像；反之则直接获取相似度高于预定阈值的存储菜品的图像；
S5：判断获取的菜品数量与托盘感应的菜品数量是否一致，若是，则生成菜品单价并进行计算出总金额，提示客户出示付款二维码；反之则重复执行步骤S2。
作为本发明的优选，执行步骤S1之前，生成存储表用于所有菜品的图像和单价信息并一一对应存储。
作为本发明的优选，执行步骤S2时，当有托盘进入扫描区时，检测托盘的边沿部分全部进入扫描区域，对托盘区域进行扫描。
作为本发明的优选，执行步骤S2时，对托盘区域按照菜品分布进行空间分割，获取菜品数量，并对每一个菜品进行拍摄图像。
作为本发明的优选，执行步骤S3之前，设置预定阈值。
作为本发明的优选，执行步骤S3时，输入图像识别的辅助算法，依次将每一个菜品的拍摄图像一一与所有存储菜品的图像进行对比。
作为本发明的优选，执行步骤S5时，获取的菜品数量与托盘感应的菜品数量一致，那么根据步骤S1中存储的菜品的图像获取单价信息，将所有菜品的单价进行相加，计算出总金额。
本发明还提供一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的系统，该系统包括：
存储模块；
感应模块；
扫描模块；
对比模块；
组合投票模块；
校准模块；
计算模块；
提示模块；
存储模块获取所有菜品的图像和单价信息并一一对应存储，感应模块感应到有托盘进入扫描区时，扫描模块对托盘区域进行扫描，获取菜品数量，并对每一个菜品进行拍摄图像，对比模块将每一个菜品的拍摄图像一一与所有存储菜品的图像进行对比，获取相似度高于预定阈值的存储菜品的图像，若每一个菜品的拍摄图像相似度高于预定阈值的存储菜品的图像数量大于一，则组合投票模块进行组合投票，获取得分最高的存储菜品图像，校准模块校准获取的菜品数量与托盘感应的菜品数量一致，计算模块计算出总金额，提示模块提示客户出示付款二维码完成付款
作为本发明的优选，该系统还包括：检测模块，用于当有托盘进入扫描区时，检测托盘的边沿部分全部进入扫描区域，方便对托盘区域进行扫描
作为本发明的优选，该系统还包括：分割模块，用于将托盘区域按照菜品分布进行空间分割，方便获取菜品数量。
本发明一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法及系统有益效果在于：简单方便，智能程度高，客户将打好的饭菜取至扫描点，进行图像识别，计算得出饭菜总金额，客户扫码支付，无需工作人员手动计算，准确率高。
附图说明
图1为本发明一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法的流程示意图；
图2为本发明一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的系统的模块连接图。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的模块和步骤的相对布置和步骤不限制本发明的范围。
同时，应当明白，为了便于描述，附图中的流程并不仅仅是单独进行，而是多个步骤相互交叉进行。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法及系统可能不作详细讨论，但在适当情况下，技术、方法及系统应当被视为授权说明书的一部分。
现在学校餐厅有些计算饭菜总金额的方法在用人工，例如吃米饭时，由于菜的种类繁多，并且价格不一，饭点时学生众多、工作人员疲劳等原因，往往会发生计算错误的现象。
实施例一
如图1所示，仅为本发明的其中一个实施例，本发明提供一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法，该方法包括以下步骤：
S1：获取所有菜品的图像和单价信息并一一对应存储；
商户将自己所有种类饭菜的照片和单价信息上传并储存起来，用于将来进行图片对比。
当然执行步骤S1之前，生成存储表用于所有菜品的图像和单价信息并一一对应存储。
S2：当有托盘进入扫描区时，对托盘区域进行扫描，获取菜品数量，并对每一个菜品进行拍摄图像；
消费者将自己拿到饭菜放到感应区，感应到有托盘进入扫描区时，对托盘区域进行扫描，便可以获取该饭菜的的图像信息。
执行步骤S2时，当有托盘进入扫描区时，检测托盘的边沿部分全部进入扫描区域，对托盘区域进行扫描。若是检测托盘的边沿部分没有全部进入扫描区域，则需要重新执行步骤S2，将托盘重新进行放置入扫描区域。
当然，执行步骤S2时，由于扫描得到是一个托盘里所有菜品，所以对该扫描图像要进行分割处理，对托盘区域按照菜品分布进行空间分割，以盛菜的小盘为一个分割单元，获取菜品数量即分割单元数量，对每一个菜品进行拍摄图像，将分割后每个单元照片和存储的照片进行对比。
S3：将每一个菜品的拍摄图像一一与所有存储菜品的图像进行对比，获取相似度高于预定阈值的存储菜品的图像；
将扫描拍摄到的菜品照片信息与存储的菜品图像进行一一比对，输入图像识别的辅助算法，依次将每一个菜品的拍摄图像一一与所有存储菜品的图像进行对比。
执行步骤S3之前，设置预定阈值。由于同一种类的菜，即使是同一厨师炒出来的在色泽、口味都会有些许的差别，所以再进行图像对比时相似度不可能出现100%，所以应当设置一个阈值，达到80%以上的相似度就可以。
S4：依次判断每一个菜品的拍摄图像相似度高于预定阈值的存储菜品的图像数量是否大于一，若是，则进行组合投票，获取得分最高的存储菜品图像；反之则直接获取相似度高于预定阈值的存储菜品的图像；
若是，扫描拍摄的一个菜品，对比获得存储库内有至少一种菜品图像与之相似度高于80%以上，那么此时需要进一步进行判断。获取拍摄的菜品特征值，将所有与之相似度高于80%以上的存储菜品图像一一与这些特征值进行组合投票，特征值相似最多的也就是组合投票分最高结果作为获取的存储菜品图像，判定为拍摄的菜品与该得分最高的存储菜品图像等同。
反之扫描拍摄的一个菜品，对比获得存储库内有且仅有一种菜品图像与之相似度高于80%以上，则无需组合投票，直接判断为拍摄的菜品与该仅有的相似度高的存储菜品图像等同。
S5：判断获取的菜品数量与托盘感应的菜品数量是否一致，若是，则生成菜品单价并进行计算出总金额，提示客户出示付款二维码；反之则重复执行步骤S2。
而且需要校准获取的菜品数量与托盘感应的菜品数量一致，那么根据步骤S1中存储的菜品的图像获取根据输入饭菜的单价信息和数量，将所有菜品的单价进行相加，计算出总金额。最终通过显示屏输出饭菜的总金额，提醒用户扫码支付。
当然，若是，获取的菜品数量与托盘感应的菜品数量不一致，则需要返回步骤S2重新进行扫描。且预定时间范围内，用户没有完成付款，则再次提醒用户扫码支付。
本发明一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法简单方便，智能程度高，客户将打好的饭菜取至扫描点，进行图像识别，计算得出饭菜总金额，客户扫码支付，无需工作人员手动计算，准确率高。
实施例二
如图2所示，仅为本发明的其中一个实施例，本发明还提供一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的系统，该系统包括：
存储模块；
感应模块；
扫描模块；
对比模块；
组合投票模块；
校准模块；
计算模块；
提示模块；
存储模块获取所有菜品的图像和单价信息并一一对应存储，感应模块感应到有托盘进入扫描区时，扫描模块对托盘区域进行扫描，获取菜品数量，并对每一个菜品进行拍摄图像，对比模块将每一个菜品的拍摄图像一一与所有存储菜品的图像进行对比，获取相似度高于预定阈值的存储菜品的图像，若每一个菜品的拍摄图像相似度高于预定阈值的存储菜品的图像数量大于一，则组合投票模块进行组合投票，获取得分最高的存储菜品图像，校准模块校准获取的菜品数量与托盘感应的菜品数量一致，计算模块计算出总金额，提示模块提示客户出示付款二维码完成付款
而且该系统还包括：检测模块，用于当有托盘进入扫描区时，检测托盘的边沿部分全部进入扫描区域，方便对托盘区域进行扫描
最后该系统还包括：分割模块，用于将托盘区域按照菜品分布进行空间分割，方便获取菜品数量。
本发明一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法及系统简单方便，智能程度高，客户将打好的饭菜取至扫描点，进行图像识别，计算得出饭菜总金额，客户扫码支付，无需工作人员手动计算，准确率高。
实施例三
根据图2所示的一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的系统，该系统还有以下设计：
首先，扫描模块实际上为摄像机，需要对扫描区域的盛装有饭菜的托盘进行扫描，所以扫描模块的尺寸至少要为托盘1.25倍，确保一次性全部扫描到所有饭菜。
然后，感应模块需要对托盘进行感应，判断是否由托盘位于感应区域，以方便通知扫描模块进行扫描，此外，感应模块需要辅助感应检测托盘的边沿部分全部是否进入扫描区域，感应模块高度高于盘底，可以根据托盘的边沿部分高于盘底这一特征来识别是否为托盘边缘部分，再根据扫描到托盘边沿部分的周长是否达到托盘边沿部分的实际周长来识别托盘是否全部进入扫描区域。
最后，托盘上需要有方便限位菜品防止的凹槽，使菜品盘子刚好限位在托盘的凹槽处，且多个凹槽均匀分布在托盘上，方便用于将托盘区域按照菜品分布进行空间分割，方便获取菜品数量。
虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围，本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例来做出各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的方向或者超越所附权利要求书所定义的范围。本领域的技术人员应该理解，凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取所有菜品的图像和单价信息并一一对应存储；
S2：当有托盘进入扫描区时，对托盘区域进行扫描，获取菜品数量，并对每一个菜品进行拍摄图像；
S3：将每一个菜品的拍摄图像一一与所有存储菜品的图像进行对比，获取相似度高于预定阈值的存储菜品的图像；
S4：依次判断每一个菜品的拍摄图像相似度高于预定阈值的存储菜品的图像数量是否大于一，若是，则进行组合投票，获取得分最高的存储菜品图像；反之则直接获取相似度高于预定阈值的存储菜品的图像；
S5：判断获取的菜品数量与托盘感应的菜品数量是否一致，若是，则生成菜品单价并进行计算出总金额，提示客户出示付款二维码；反之则重复执行步骤S2。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法，其特征在于：
执行步骤S1之前，生成存储表用于所有菜品的图像和单价信息并一一对应存储。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法，其特征在于：
执行步骤S2时，当有托盘进入扫描区时，检测托盘的边沿部分全部进入扫描区域，对托盘区域进行扫描。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法，其特征在于：
执行步骤S2时，对托盘区域按照菜品分布进行空间分割，获取菜品数量，并对每一个菜品进行拍摄图像。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法，其特征在于：
执行步骤S3之前，设置预定阈值。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法，其特征在于：
执行步骤S3时，输入图像识别的辅助算法，依次将每一个菜品的拍摄图像一一与所有存储菜品的图像进行对比。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法，其特征在于：
执行步骤S5时，获取的菜品数量与托盘感应的菜品数量一致，那么根据步骤S1中存储的菜品的图像获取单价信息，将所有菜品的单价进行相加，计算出总金额。
8.一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的系统，其特征在于，包括：
存储模块；
感应模块；
扫描模块；
对比模块；
组合投票模块；
校准模块；
计算模块；
提示模块；
存储模块获取所有菜品的图像和单价信息并一一对应存储，感应模块感应到有托盘进入扫描区时，扫描模块对托盘区域进行扫描，获取菜品数量，并对每一个菜品进行拍摄图像，对比模块将每一个菜品的拍摄图像一一与所有存储菜品的图像进行对比，获取相似度高于预定阈值的存储菜品的图像，若每一个菜品的拍摄图像相似度高于预定阈值的存储菜品的图像数量大于一，则组合投票模块进行组合投票，获取得分最高的存储菜品图像，校准模块校准获取的菜品数量与托盘感应的菜品数量一致，计算模块计算出总金额，提示模块提示客户出示付款二维码完成付款。
9.根据权利要求8所述的一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的方法，其特征在于：
还包括：检测模块，用于当有托盘进入扫描区时，检测托盘的边沿部分全部进入扫描区域，方便对托盘区域进行扫描。
10.根据权利要求8所述的一种基于图像识别技术的计算菜品总金额的系统，其特征在于：
还包括：分割模块，用于将托盘区域按照菜品分布进行空间分割，方便获取菜品数量。
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