CN111563737A - 一种基于人脸识别的智能用餐系统及方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于人脸识别的智能用餐系统及方法，所述系统包括人脸信息采集模块、存储模块、识别模块、结果显示单元和结算模块。所述人脸信息采集模块与存储模块配合采集存储有权进入餐厅的人员的面部信息。所述识别模块将有权人员面部信息数据与识别到的用餐人员的面部信息做比对，向结果显示单元发送比对成功或失败的反馈信号。所述结果显示单元根据反馈信号显示正常就餐信息或非正常就餐信息；所述结算模块收到结果显示单元的正常就餐信息后将用餐费用进行分类结算并提供报表存入存储模块中。本申请提供的基于人脸识别的智能用餐系统及方法，实现了用餐人员的快速识别，提升了用餐体验。

Description

一种基于人脸识别的智能用餐系统及方法

技术领域

本申请涉及用餐管理技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的智能用餐系统及方法。

背景技术

随着社会的发展，出现了越来越多的大中型企业，而作为一种企业内部的员工福利，他们都为企业员工提供了员工餐厅。然而，对于较大规模的员工餐厅，如何识别员工餐厅的就餐人员的身份成为食堂管理者的一大管理难题，该问题深深困扰着众多食堂管理者。

传统方式下，企业食堂管理者为了识别员工身份会发行IC卡或带芯片的员工餐厅卡等，甚至有些采取就餐手工签名的模式，大大加长了就餐排队等候入场的时间。传统的IC饭卡还容易被弯折或被涂刻等，且饭卡容易丢失或忘带，导致员工无法就餐；饭卡持有人保管成本较高，办卡补办等流程也比较繁琐，这些问题都导致每年的管理费用居高不下。另外，如有公司的来访客户需要用餐，还需要经过信息确认，手工登记等流程，耗费时间较长，影响就餐体验。

发明内容

本申请提供了一种基于人脸识别的智能用餐系统及方法，以解决传统就餐模式耗费时间较长、影响就餐体验的问题。

一方面，本申请提供一种基于人脸识别的智能用餐系统，包括：

所述人脸信息采集模块被配置为采集有权进入餐厅的人员的面部信息，将采集完成的有权人员面部信息输入存储模块中；

所述存储模块被配置为存储人脸信息采集模块采集完成的有权人员面部信息，且与识别模块和结算模块通讯；

所述识别模块被配置为与存储模块通讯，获取存储模块存储的有权人员面部信息数据，与识别到的用餐人员的面部信息做比对，如比对成功则向结果显示单元反馈正常信号，如比对失败则向结果显示单元反馈非正常信号；

所述结果显示单元被配置为根据识别模块的反馈信号显示正常就餐信息或非正常就餐信息；显示为正常就餐信息时，将用餐人员信息、用餐费用输入结算模块，并进行消费结算；

所述结算模块被配置为接收结果显示单元的正常就餐信息，将用餐费用进行分类结算提供报表，将完成分类结算的费用及报表存储到存储模块中。

可选的，所述人脸信息采集模块还连接有传输模块，所述传输模块被配置为连接存储模块、识别模块、结果显示单元和结算模块。

可选的，所述传输模块包括无线路由器；所述无线路由器通过发射无线信号将识别模块与存储模块连接，同时将存储模块与结算模块连接。

可选的，所述传输模块还包括中继器；所述中继器扩大无线路由器信号的覆盖范围，保证通讯的稳定性。

可选的，所述人脸信息采集模块包括采集摄像头和面部特征分析单元；所述采集摄像头被配置为对有权人员的面部信息进行多角度的采集；所述面部特征分析单元被配置为对采集摄像头采集到的有权人员的面部信息进行分析，提取面部特征，再通过内部网络经由传输模块将提取到的有权人员的面部信息及特征传输至存储模块进行存储。

可选的，所述人脸信息采集模块采集的有权人员的面部信息包括正式员工面部信息及访客面部信息。对于访客，根据其当天提交的访客基本信息，实现面部信息快速采集，并且将面部信息及特征通过传输模块传输至存储模块中进行存储，同时将其信息类别标记为访客。

可选的，所述存储模块包括实时数据库和固态硬盘；所述实时数据库用于接收和存储有权人员的面部信息及特征，记录用餐人员的费用明细；所述固态硬盘用于部署实时数据库。

可选的，所述识别模块包括实时摄像头、面部识别验证单元和餐费计算单元；所述实时摄像头对用餐人员的面部进行扫描，获取面部信息；所述面部识别验证单元与存储模块通讯，获取存储模块的实时数据库中的有权人员面部信息数据，再与识别到的用餐人员的面部信息进行比对操作；所述识别模块被进一步配置为：对于比对成功在实时数据库中存在信息的有权人员予以确认通过，可进入餐厅用餐，所述餐费计算单元自动计算用餐费用，在结果显示单元显示就餐信息，并将用餐人员信息和用餐费用信息通过传输模块传输至结算模块进行消费结算；对于比对失败在实时数据库中不存在信息的人员不予通过，在结果显示单元显示非正常就餐报警信息.

可选的，还包括报警设备，所述报警设备通过传输模块连接所述识别模块；所述报警设备被配置为接收到识别模块比对失败的信息后发出报警信号。

可选的，所述结算模块包括工作站；所述工作站被配置为将有权人员的用餐费用分类结算，按周、月、年提供报表，完成分类结算的费用，生成报表存储到存储模块中。

另一方面，本申请提供一种人脸识别方法，包括：

对有权人员的面部五官信息进行多角度的采集；

对采集到的有权人员的面部图像进行预处理后提取特征；

使用特征提取器进行人脸信息检测，形成完整的有权人脸信息并保存在实时数据库中；

开展卷积神经网络模型训练，把截取的有权人脸图片送入神经网络进行训练以准确识别图像；

对待识别人员的面部进行扫描，获取面部信息；

获取实时数据库中的有权面部信息数据，再与识别到的人员的面部信息进行比对，对在实时数据库中存在信息的人员反馈正常信号；对在实时数据库中不存在信息的人员反馈非正常信号。

由以上技术方案可知，本申请提供一种基于人脸识别的智能用餐系统及方法，所述系统包括人脸信息采集模块、存储模块、识别模块、结果显示单元和结算模块。所述人脸信息采集模块与存储模块配合采集存储有权进入餐厅的人员的面部信息。所述识别模块将有权人员面部信息数据与识别到的用餐人员的面部信息做比对，向结果显示单元发送比对成功或失败的反馈信号。所述结果显示单元根据反馈信号显示正常就餐信息或非正常就餐信息；所述结算模块收到结果显示单元的正常就餐信息后将用餐费用进行分类结算并提供报表存入存储模块中。本申请提供的基于人脸识别的智能用餐系统及方法，实现了用餐人员的快速识别，提升了用餐体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一种基于人脸识别的智能用餐系统的结构示意图；

图2为本申请一种基于人脸识别的智能用餐系统的流程示意图；

图3为本申请一种人脸识别方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将详细地对实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的系统和方法的示例。

本申请的具体实施背景为大中型公司的员工餐厅，由于大中型公司的员工数量较多，因此在用餐时间员工需要进入餐厅时如何识别员工身份就成为了一大难题，而本申请的应用位置就在大中型公司的员工餐厅门口，通过人脸识别的方式快速核验人员的就餐资格，实现对用餐人员身份的快速识别。

参见图1，为本申请一种基于人脸识别的智能用餐系统的结构示意图。由图1可知，本申请提供的基于人脸识别的智能用餐系统，包括人脸信息采集模块、存储模块、识别模块、结果显示单元和结算模块。

其中，所述人脸信息采集模块可以被配置为采集有权进入餐厅的人员的面部信息，将采集完成的有权人员面部信息输入存储模块中。

所述面部信息用区域来定义面部特征，比如通过对唇色的统计分割出具有唇色的像素的区域作为嘴巴；眼睛、眉毛等也通过相应颜色和亮度同人脸其他区域的区别进行分割，然后将符合条件的像素组成的区域作为相应的目标区域。

在实际应用中，所述人脸信息采集模块采集的有权人员的面部信息包括正式员工面部信息及访客面部信息，对于正式员工，按照正常流程进行集中采集；对于访客，根据其当天提交的访客基本信息，实现面部信息快速采集，并且将面部信息及特征通过传输模块传输至存储模块中进行存储，同时将其信息类别标记为访客。

所述存储模块可以被配置为存储人脸信息采集模块采集完成的有权人员面部信息，且与识别模块和结算模块通讯。

所述识别模块可以被配置为与存储模块通讯，获取存储模块存储的有权人员面部信息数据，与识别到的用餐人员的面部信息做比对，如比对成功则向结果显示单元反馈正常信号，如比对失败则向结果显示单元反馈非正常信号。

在实际应用中，比对指的是将识别到的用餐人员的面部信息与传输模块中存储的有权人员的面部信息进行比较，当二者的相同率达到一定比例时即可认为比对成功，当二者的相同率达不到这一比例时即可认为比对失败。

所述结果显示单元可以被配置为根据识别模块的反馈信号显示正常就餐信息或非正常就餐信息；显示为正常就餐信息时，将用餐人员信息、用餐费用输入结算模块，并进行消费结算。

所述结算模块可以被配置为接收结果显示单元的正常就餐信息，将用餐费用进行分类结算提供报表，将完成分类结算的费用及报表存储到存储模块中。

在一种具体的实施例中，将所述用餐费用按照主食、配菜、甜点和饮品的区别分类结算，所生成的报表的表头为用餐人员信息与日期。

参见图2，为本申请一种基于人脸识别的智能用餐系统的流程示意图。由图2可知，本申请提供的基于人脸识别的智能用餐系统，包括人脸信息采集模块、传输模块、存储模块、识别模块、结果显示单元、结算模块和报警设备。

其中，人脸信息采集模块连接有传输模块，所述传输模块被配置为连接存储模块、识别模块、结果显示单元和结算模块，保证了整个基于人脸识别的智能用餐系统能够协调统一的工作而不出纰漏。

所述传输模块包括无线路由器；所述无线路由器通过发射无线信号将识别模块与存储模块连接，同时将存储模块与结算模块连接。所述传输模块还包括中继器；所述中继器扩大无线路由器信号的覆盖范围，保证通讯的稳定性，确保本申请能够适配不同面积的员工餐厅。

在实际应用中，不同厂商提供的产品往往具有不同的通信协议和通信端口，换言之，所述基于人脸识别的智能用餐系统所包括的设备具有不同的通信协议和通信端口，传输模块不能统一连接具有不同通信协议和通信端口的设备，因此，为了实现传输模块对其他模块的连接，所述人脸信息采集模块、传输模块、存储模块、识别模块、结果显示单元、结算模块和报警设备上都设有可接收相同无线信号的接口。

所述人脸信息采集模块还包括采集摄像头和面部特征分析单元；所述采集摄像头被配置为对有权人员的面部信息进行多角度的采集；所述面部特征分析单元被配置为对采集摄像头采集到的有权人员的面部信息进行分析，提取面部特征，再通过内部网络经由传输模块将提取到的有权人员的面部信息及特征传输至存储模块进行存储，保证了能够采集到所有有权人员的面部信息并妥善存储。

所述存储模块包括实时数据库和固态硬盘；所述实时数据库用于接收和存储有权人员的面部信息及特征，记录用餐人员的费用明细；所述固态硬盘用于部署实时数据库，确保了有权人员面部信息的安全性。

所述识别模块包括实时摄像头、面部识别验证单元和餐费计算单元；所述实时摄像头对用餐人员的面部进行扫描，获取面部信息；所述面部识别验证单元与存储模块通讯，获取存储模块的实时数据库中的有权人员面部信息数据，再与识别到的用餐人员的面部信息进行比对操；

所述识别模块被进一步配置为：对于比对成功在实时数据库中存在信息的有权人员予以确认通过，可进入餐厅用餐，所述餐费计算单元自动计算用餐费用，在结果显示单元显示就餐信息，并将用餐人员信息和用餐费用信息通过传输模块传输至结算模块进行消费结算；对于比对失败在实时数据库中不存在信息的人员不予通过，在结果显示单元显示非正常就餐报警信息，达到了识别就餐人员身份的目的。

本申请还包括报警设备，所述报警设备通过传输模块连接所述识别模块；所述报警设备被配置为接收到识别模块比对失败的信息后发出报警信号，可以明确提示出哪些人员无权进入员工餐厅。

在实际应用中，所述报警设备和报警信号是多种多样的，可以是发光模块通过发光动作来表示报警信号，也可以是语音模块通过播放语音的动作来表示报警信号，还可以是振动模块通过振动动作来表示报警信号。

所述结算模块包括工作站；所述工作站被配置为将有权人员的用餐费用分类结算，按周、月、年提供报表，完成分类结算的费用，生成报表存储到存储模块中，方便管理人员了解每个员工的具体用餐费用。

在一种具体的实施例中，所述工作站在每天的用餐时间结束后开始进行结算操作，将从结果显示单元中获得的用餐人员信息和用餐费用信息进行匹配后生成消费报表，所生成的报表的存储位置在存储模块之中，工作人员可使用便携电子存储设备将报表从存储模块中拷贝到工作电脑上。所述便携电子存储设备是多种多样的，可以是U盘，可以是移动硬盘，可以是存储卡，可以是光盘。

由以上技术方案可知，本申请提供一种基于人脸识别的智能用餐系统，所述系统包括人脸信息采集模块、存储模块、识别模块、结果显示单元和结算模块。本申请通过对用餐人员面部识别、分析、比对，可以快速、准确地得出用餐人员的身份，实现人员信息的快速识别，支撑智能用餐系统的正常运行使用。本申请提供的一种基于人脸识别的智能用餐系统能够做到对用餐人员身份的快速识别，减少人工干预，提高用餐效率，效果显著。

参见图3，为本申请一种人脸识别方法的流程示意图，所述人脸识别方法能够配合基于人脸识别的智能用餐系统使用，还可以结合卷积神经网络(CNN)构建人脸识别算法。

其中，所述人脸识别方法的流程为：

对有权人员的面部五官信息进行多角度的采集；

应用人脸识别算法来达成识别人脸的目的，所述人脸识别算法的具体步骤如下：

制作人脸数据集，首先结合人脸识别设备检测出的人脸位置信息，返回对应的坐标、尺寸，应用数组切片的方式截取人脸数据形成图片，将形成的图片作为数据集，并设置其固定尺寸为64*64；

在Linux环境下运行C++编译器，加载开源机器学习库dlib；

进行图像预处理，主要为使图像灰度化；

调用frontal_face_detector函数，对灰度化处理后的图片进行特征提取；

使用特征提取器进行人脸信息检测；

形成完整的人脸信息并保存；

开展卷积神经网络模型训练，该训练包含输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层；

输入层把截取的人脸图片送入神经网络进行训练，输入的图片为64*64*3；

卷积层分为三层，卷积核大小为(3，3)，卷积步长为[1，1，1，1]，即一步padding＝“SAME”；卷积层提取特征，增加通道数，图片大小不变；

池化层采用最大值采样，采样大小为2*2，即把输入的特征图分割成不重叠的2*2大小的矩形，对每个矩形取最大值，输出特征图的长和宽均是输入特征图的一半；

全连接层每一个神经元与前一层的所有神经元互相连接，将图片的卷积输出压扁成一个一维向量，输出1*512；

从全连接层输入1*512，输出层输出1*2，训练结束。

对待识别人员的面部进行扫描，获取面部信息；

获取实时数据库中的有权面部信息数据，再与识别到的人员的面部信息进行比对，对在实时数据库中存在信息的人员反馈正常信号；对在实时数据库中不存在信息的人员反馈非正常信号。

由以上技术方案可知，本申请提供一种基于人脸识别的智能用餐系统及方法，所述系统包括人脸信息采集模块、存储模块、识别模块、结果显示单元和结算模块。所述人脸信息采集模块与存储模块配合采集存储有权进入餐厅的人员的面部信息。所述识别模块将有权人员面部信息数据与识别到的用餐人员的面部信息做比对，向结果显示单元发送比对成功或失败的反馈信号。所述结果显示单元根据反馈信号显示正常就餐信息或非正常就餐信息；所述结算模块收到结果显示单元的正常就餐信息后将用餐费用进行分类结算并提供报表存入存储模块中。本申请提供的基于人脸识别的智能用餐系统及方法，实现了用餐人员的快速识别，提升了用餐体验。

本申请提供的实施例之间的相似部分相互参见即可，以上提供的具体实施方式只是本申请总的构思下的几个示例，并不构成本申请保护范围的限定。对于本领域的技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下依据本申请方案所扩展出的任何其他实施方式都属于本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于人脸识别的智能用餐系统，其特征在于，由人脸信息采集模块依序连接有存储模块、识别模块、结果显示单元和结算模块；其中：

所述人脸信息采集模块被配置为采集有权进入餐厅的人员的面部信息，将采集完成的有权人员面部信息输入存储模块中；

所述存储模块被配置为存储人脸信息采集模块采集完成的有权人员面部信息，且与识别模块和结算模块通讯；

所述识别模块被配置为与存储模块通讯，获取存储模块存储的有权人员面部信息数据，与识别到的用餐人员的面部信息做比对，如比对成功则向结果显示单元反馈正常信号，如比对失败则向结果显示单元反馈非正常信号；

所述结果显示单元被配置为根据识别模块的反馈信号显示正常就餐信息或非正常就餐信息；显示为正常就餐信息时，将用餐人员信息、用餐费用输入结算模块，并进行消费结算；

所述结算模块被配置为接收结果显示单元的正常就餐信息，将用餐费用进行分类结算提供报表，将完成分类结算的费用及报表存储到存储模块中。

2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智能用餐系统，其特征在于，所述人脸信息采集模块还连接有传输模块，所述传输模块被配置为连接存储模块、识别模块、结果显示单元和结算模块。

3.根据权利要求2所述的一种基于人脸识别的智能用餐系统，其特征在于，所述传输模块包括无线路由器；所述无线路由器通过发射无线信号将识别模块与存储模块连接，同时将存储模块与结算模块连接；

所述传输模块还包括中继器；所述中继器扩大无线路由器信号的覆盖范围，保证通讯的稳定性。

4.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智能用餐系统，其特征在于，所述人脸信息采集模块包括采集摄像头和面部特征分析单元；所述采集摄像头被配置为对有权人员的面部信息进行多角度的采集；所述面部特征分析单元被配置为对采集摄像头采集到的有权人员的面部信息进行分析，提取面部特征，再通过内部网络经由传输模块将提取到的有权人员的面部信息及特征传输至存储模块进行存储。

5.根据权利要求4所述的一种基于人脸识别的智能用餐系统，其特征在于，所述人脸信息采集模块采集的有权人员的面部信息包括正式员工面部信息及访客面部信息；对于访客，根据其当天提交的访客基本信息，实现面部信息快速采集，并且将面部信息及特征通过传输模块传输至存储模块中进行存储，同时将其信息类别标记为访客。

6.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智能用餐系统，其特征在于，所述存储模块包括实时数据库和固态硬盘；所述实时数据库用于接收和存储有权人员的面部信息及特征，记录用餐人员的费用明细；所述固态硬盘用于部署实时数据库。

7.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智能用餐系统，其特征在于，所述识别模块包括实时摄像头、面部识别验证单元和餐费计算单元；所述实时摄像头对用餐人员的面部进行扫描，获取面部信息；所述面部识别验证单元与存储模块通讯，获取存储模块的实时数据库中的有权人员面部信息数据，再与识别到的用餐人员的面部信息进行比对操作；

所述识别模块被进一步配置为：对于比对成功在实时数据库中存在信息的有权人员予以确认通过，可进入餐厅用餐，所述餐费计算单元自动计算用餐费用，在结果显示单元显示就餐信息，并将用餐人员信息和用餐费用信息通过传输模块传输至结算模块进行消费结算；对于比对失败在实时数据库中不存在信息的人员不予通过，在结果显示单元显示非正常就餐报警信息。

8.根据权利要求7所述的一种基于人脸识别的智能用餐系统，其特征在于，还包括报警设备，所述报警设备通过传输模块连接所述识别模块；所述报警设备被配置为接收到识别模块比对失败的信息后发出报警信号。

9.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智能用餐系统，其特征在于，所述结算模块包括工作站；所述工作站被配置为将有权人员的用餐费用分类结算，按周、月、年提供报表，完成分类结算的费用，生成报表存储到存储模块中。

10.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

对有权人员的面部五官信息进行多角度的采集；

对采集到的有权人员的面部图像进行预处理后提取特征；

使用特征提取器进行人脸信息检测，形成完整的有权人脸信息并保存在实时数据库中；

开展卷积神经网络模型训练，把截取的有权人脸图片送入神经网络进行训练以准确识别图像；

对待识别人员的面部进行扫描，获取面部信息；

获取实时数据库中的有权面部信息数据，再与识别到的人员的面部信息进行比对，对在实时数据库中存在信息的人员反馈正常信号；对在实时数据库中不存在信息的人员反馈非正常信号。

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