CN110852299A - 顾客饮食习惯确定方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种顾客饮食习惯确定方法及装置，该方法包括：采集顾客用餐前所点菜品的第一图像信息，以及所述顾客用餐后所剩菜品的第二图像信息；对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别以分别获得所述第一图像信息和第二图像信息中的各种食材的分量；通过比较所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材的分量差异以确定所述顾客对所述各种食材的喜好程度。在本发明中，利用图像识别判断顾客对菜品中不同食材的喜好，以便对顾客进行菜品的个性化推荐。

Description

顾客饮食习惯确定方法及装置
技术领域
本发明涉及餐饮领域，具体而言，涉及一种顾客饮食习惯确定方法及装置。
背景技术
出外用餐已经成为很多人的生活习惯，但是，不同的人喜欢的菜的可能不一样，对于同一道菜，每个人的喜好也不一定一样。在点餐开始前，通常服务员都会询问顾客的饮食习惯，以便为顾客提供合适的菜品，但是，随着现在电子点餐的普及，如何获取顾客的不同饮食习惯，以便为顾客提供合适的菜品成为需要考虑的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种顾客饮食习惯确定方法及装置，以至少解决相关技术中如何掌握顾客的不同饮食习惯的问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种顾客饮食习惯确定方法，包括：采集顾客用餐前所点菜品的第一图像信息，以及所述顾客用餐后所剩菜品的第二图像信息；对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别以分别获得所述第一图像信息和第二图像信息中的各种食材的分量；通过比较所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材的分量差异以确定所述顾客对所述各种食材的喜好程度。
可选地，对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别以分别获得所述第一图像信息和第二图像信息中的各种食材的分量包括：通过训练的图像识别模型对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别，以识别出所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材以及所述各种食材的比例或分量。
可选地，所述方法还包括：通过比较所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材的分量差异以确定所述顾客对所述各种食材的饮食分量习惯。
可选地，所述方法还包括：根据顾客对所述各种食材的喜好程度和/或饮食分量习惯对用户进行个性化的菜品推荐。
根据本发明的另一个实施例，提供了一种顾客饮食习惯确定装置，包括：采集模块，用于采集顾客用餐前所点菜品的第一图像信息，以及所述顾客用餐后所剩菜品的第二图像信息；识别模块，用于对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别以分别获得所述第一图像信息和第二图像信息中的各种食材的分量；第一确定模块，用于通过比较所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材的分量差异以确定所述顾客对所述各种食材的喜好程度。
可选地，所述识别模块包括：图像识别模型，用于对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别，以识别出所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材以及所述各种食材的比例或分量。
可选地，所述装置还包括：第二确定模块，用于通过比较所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材的分量差异以确定所述顾客对所述各种食材的饮食分量习惯。
可选地，所述装置还包括：推荐模块，用于根据顾客对所述各种食材的喜好程度和/或饮食分量习惯对用户进行个性化的菜品推荐。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在本发明的上述实施例，利用图像识别判断顾客对菜品中不同食材的喜好，以便对顾客进行菜品的个性化推荐。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的顾客饮食习惯确定方法的流程图；
图2是根据本发明可选实施例的顾客饮食习惯确定方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的顾客饮食习惯确定装置结构示意图；
图4是根据本发明可选实施例的顾客饮食习惯确定装置的结构示意图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
在本实施例中提供了一种一种顾客饮食习惯确定方法，图1是根据本发明实施例的方法流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S102，采集顾客用餐前所点菜品的第一图像信息，以及所述顾客用餐后所剩菜品的第二图像信息；
步骤S104，对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别以分别获得所述第一图像信息和第二图像信息中的各种食材的分量；
步骤S106，通过比较所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材的分量差异以确定所述顾客对所述各种食材的喜好程度。
在本实施例的步骤S104中，可通过训练的图像识别模型对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别，以识别出所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材以及所述各种食材的比例或分量。
在本实施例的步骤S106中，还可以通过比较所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材的分量差异以确定所述顾客对所述各种食材的饮食分量习惯。
在本实施例的步骤S106之后，还可以包括：根据顾客对所述各种食材的喜好程度和饮食分量习惯对用户进行个性化的菜品推荐。
为了便于对本发明所提供技术方案的理解，下面将结合具体场景的实施例进行详细描述。
在本实施例中，利用图像识别技术，通过对用户选菜和菜品用餐前后的变化，来判断用户对具体食材的喜好关系，从而对用户提供个性化的菜品制作。
如图2所示，本实施例主要包括如下步骤：
步骤S201，获取用户点菜信息，从而可以知道具体都是什么菜品，在给用户上餐前采集一下菜品的图像信息，通过图像识别计算出各种食材的量；
步骤S202，在用户用餐完毕收餐的时候，再次采集菜品的图像信息，通过图像识别计算出剩余食材的量；
步骤S203，根据计算出的剩余食材的量可以分析出用户对各种食材的喜好程度，以及对各种餐食的饮食分量习惯；
步骤S204，在用户下次到店进行菜品推荐和制作时，可以参考之前的数据对用户进行个性化的菜品推荐，以及进行菜品中各食材的分量控制。
在本实施例中，还可以通过统计的信息了解食客对店面菜品的喜爱程度，细分到各种食材的重要性，从而可以进一步提升具体食材的质量把控。
将上述步骤应用于下面的实际例子中。
用户A，进店点餐，得到点单结果：辣子鸡、豆豉鱼油麦菜和米饭。
出餐时进行菜品图像采集，并分析出各种食材的比例。例如，出餐时辣子鸡的食材组成比例为：鸡块：70；花生米：20；辣椒：10。豆豉鲮鱼油麦菜的食材组成比例为：油麦菜：70；鲮鱼：25；豆豉：5。米饭组成比例为：100。
用户用餐完毕，收餐的时候再次进行菜品图像采集，分析出剩余各种食材的比例。例如，用餐完毕时辣子鸡的剩余食材比例为：鸡块：剩余10；花生米：剩余0；辣椒：剩余10。豆豉鲮鱼油麦菜剩余食材比例为：油麦菜：剩余30；鲮鱼：剩余5；豆豉：剩余3。米饭：剩余30。
分析可得出用户此次用餐对各种食材的喜好，于该用户下次来消费的时候，可以针对性的提供价格更优的小份米饭，辣子鸡里面减少辣椒的量，或者上餐前去除部分辣椒，增加一些花生米的分量；豆豉鲮鱼油麦菜可以减少一些油麦菜的分量。
对用户长期数据的分析，可以进一步得出用户对各种食材的具体的喜好程度以及饮食分量的信息。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
在本实施例中还提供了一种顾客饮食习惯确定装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图3是根据本发明实施例的顾客饮食习惯确定装置的结构框图，如图3所示，该装置包括采集模块10、识别模块20和第一确定模块30。
采集模块10用于采集顾客用餐前所点菜品的第一图像信息，以及所述顾客用餐后所剩菜品的第二图像信息。
识别模块20用于对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别以分别获得所述第一图像信息和第二图像信息中的各种食材的分量。
第一确定模块30用于通过比较所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材的分量差异以确定所述顾客对所述各种食材的喜好程度。
图4是根据本发明可选实施例的顾客饮食习惯确定装置的结构框图，如图4所示，该装置除包括图3所示的所有模块外，还包括第二确定模块40。
在本实施例中，所述识别模块20包括：图像识别模型21，用于对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别，以识别出所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材以及所述各种食材的比例或分量。
在本实施例中，所述装置还包括：推荐模块50，用于根据顾客对所述各种食材的喜好程度和/或饮食分量习惯对用户进行个性化的菜品推荐。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，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之内。

Claims (10)

1.一种顾客饮食习惯确定方法，其特征在于，包括：
采集顾客用餐前所点菜品的第一图像信息，以及所述顾客用餐后所剩菜品的第二图像信息；
对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别以分别获得所述第一图像信息和第二图像信息中的各种食材的分量；
通过比较所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材的分量差异以确定所述顾客对所述各种食材的喜好程度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别以分别获得所述第一图像信息和第二图像信息中的各种食材的分量包括：
通过训练的图像识别模型对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别，以识别出所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材以及所述各种食材的比例或分量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
通过比较所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材的分量差异以确定所述顾客对所述各种食材的饮食分量习惯。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据顾客对所述各种食材的喜好程度和/或饮食分量习惯对用户进行个性化的菜品推荐。
5.一种顾客饮食习惯确定装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集顾客用餐前所点菜品的第一图像信息，以及所述顾客用餐后所剩菜品的第二图像信息；
识别模块，用于对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别以分别获得所述第一图像信息和第二图像信息中的各种食材的分量；
第一确定模块，用于通过比较所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材的分量差异以确定所述顾客对所述各种食材的喜好程度。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述识别模块包括：
图像识别模型，用于对所述第一图像信息和第二图像信息进行图像识别，以识别出所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材以及所述各种食材的比例或分量。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：
第二确定模块，用于通过比较所述第一图像信息和第二图像信息中各种食材的分量差异以确定所述顾客对所述各种食材的饮食分量习惯。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
推荐模块，用于根据顾客对所述各种食材的喜好程度和/或饮食分量习惯对用户进行个性化的菜品推荐。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至4任一项中所述的方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至4任一项中所述的方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112232916A (zh) * 2020-10-23 2021-01-15 杭州拼便宜网络科技有限公司 商品推荐方法、装置及设备
CN112883869A (zh) * 2021-02-09 2021-06-01 任思渔 一种用户饮食监测方法及系统
CN114581265A (zh) * 2022-03-08 2022-06-03 北京女娲补天科技信息技术有限公司 一种就餐人员食用喜好分析系统及方法
CN118505445A (zh) * 2024-07-16 2024-08-16 广州市智慧农业服务股份有限公司 一种基于行为分析的智慧食堂运行管理方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108985182A (zh) * 2018-06-22 2018-12-11 张小勇 一种饮水管理方法和系统
CN109003657A (zh) * 2018-06-22 2018-12-14 张小勇 一种饮食管理方法和系统
CN110008829A (zh) * 2019-02-21 2019-07-12 秒针信息技术有限公司 食品的调整方法及装置
CN110084244A (zh) * 2019-03-14 2019-08-02 上海达显智能科技有限公司 基于图像识别物体的方法、智能设备及应用

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108985182A (zh) * 2018-06-22 2018-12-11 张小勇 一种饮水管理方法和系统
CN109003657A (zh) * 2018-06-22 2018-12-14 张小勇 一种饮食管理方法和系统
CN110008829A (zh) * 2019-02-21 2019-07-12 秒针信息技术有限公司 食品的调整方法及装置
CN110084244A (zh) * 2019-03-14 2019-08-02 上海达显智能科技有限公司 基于图像识别物体的方法、智能设备及应用

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112232916A (zh) * 2020-10-23 2021-01-15 杭州拼便宜网络科技有限公司 商品推荐方法、装置及设备
CN112883869A (zh) * 2021-02-09 2021-06-01 任思渔 一种用户饮食监测方法及系统
CN114581265A (zh) * 2022-03-08 2022-06-03 北京女娲补天科技信息技术有限公司 一种就餐人员食用喜好分析系统及方法
CN114581265B (zh) * 2022-03-08 2022-09-20 北京女娲补天科技信息技术有限公司 一种就餐人员食用喜好分析系统及方法
CN118505445A (zh) * 2024-07-16 2024-08-16 广州市智慧农业服务股份有限公司 一种基于行为分析的智慧食堂运行管理方法及系统

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