CN112329866A - 一种餐厅智能健康点餐系统及方法 - Google Patents
一种餐厅智能健康点餐系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112329866A CN112329866A CN202011244886.6A CN202011244886A CN112329866A CN 112329866 A CN112329866 A CN 112329866A CN 202011244886 A CN202011244886 A CN 202011244886A CN 112329866 A CN112329866 A CN 112329866A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- food
- user
- program
- menu
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 235000013305 food Nutrition 0.000 claims abstract description 131
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 32
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 claims abstract description 14
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 5
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 claims description 69
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 36
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 13
- 235000004213 low-fat Nutrition 0.000 claims description 12
- 208000031226 Hyperlipidaemia Diseases 0.000 claims description 10
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 claims description 10
- 201000001421 hyperglycemia Diseases 0.000 claims description 10
- 235000021049 nutrient content Nutrition 0.000 claims description 10
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 claims description 9
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 6
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims description 6
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 claims description 5
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 5
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 5
- 235000011194 food seasoning agent Nutrition 0.000 claims description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 4
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 4
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 claims description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 3
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 3
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 2
- 230000037213 diet Effects 0.000 abstract description 4
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 abstract description 4
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 abstract description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 239000013589 supplement Substances 0.000 abstract description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 abstract description 2
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 abstract description 2
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 3
- 239000004278 EU approved seasoning Substances 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000019771 cognition Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 235000006694 eating habits Nutrition 0.000 description 1
- 230000005802 health problem Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
- G06K17/00—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations
- G06K17/0022—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisious for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device
- G06K17/0029—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisious for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device the arrangement being specially adapted for wireless interrogation of grouped or bundled articles tagged with wireless record carriers
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2413—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on distances to training or reference patterns
- G06F18/24147—Distances to closest patterns, e.g. nearest neighbour classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/12—Hotels or restaurants
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/60—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to nutrition control, e.g. diets
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Nutrition Science (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明属于智能点餐技术领域，公开了一种餐厅智能健康点餐系统及方法，所述餐厅智能健康点餐系统包括：二维码识别模块、注册模块、菜单获取模块、中央控制模块、用户需求分析模块、菜单分析模块、推荐餐品展示模块、配餐模块、餐品选择记录模块、餐量分析模块、个性化定制模块、通讯模块。本发明依据就餐者基本身体状况推荐就餐者应点菜肴，菜肴搭配按照就餐者的基本健康情况，推荐其科学合理的膳食配餐，并推荐就餐量，能够实现就餐者营养补充以及饮食的必要需求；并且如果就餐者感兴趣，还可以获得满足其健康需要的个性化周、月健康食谱。本发明的点餐方式有利于推广健康合理的就餐观念和生活方式的养成；同时不会造成浪费，节约食物。
Description
技术领域
本发明属于智能点餐技术领域，尤其涉及一种餐厅智能健康点餐系统及方法。
背景技术
目前：由于人们不正确的生活方式和认知以及不规律的饮食习惯，导致我国超重和肥胖人群不断增加，尤其是一二线城市的成年人和未成年学生。随着餐饮多元化的发展，传统的菜品呈现以及点餐模式已不能满足现在消费者的需求。顾客到餐厅就餐时，并不清楚自己所点餐品所含的营养和热量。同时对于自身的营养需求也不够清楚，所以绝大部分情况是顾客到餐厅后喜欢吃什么就点什么。由于长期的营养不均衡导致身体的健康问题愈来愈多。另外，餐厅的工作人员不能根据顾客个体差异从营养学方面进行针对性的推荐。
互联网+正在逐步优化现代的就餐场景，比如预定、智能点餐、支付以及外卖、营销、管理等。传统餐厅的点餐操作流程已经不能满足现代人的消费需求。在餐饮消费市场上还没有出现集智能点餐和营养学于一身的智能点餐管理系统。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：在餐饮消费市场上还没有出现集智能点餐和营养学于一身的智能点餐管理系统。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种餐厅智能健康点餐系统及方法。
本发明是这样实现的，一种餐厅智能健康点餐系统及方法，所述餐厅智能健康点餐方法包括：
步骤一，通过二维码识别模块利用二维码识别程序进行提取餐桌或是固定地点二维码图像的小波特征；并建立基于特征分布加权的距离度量模型；将待识别二维码图像特征与样本特征进行逐点匹配，并将所有点匹配的加权和作为特征之间的距离；采用K最近邻分类算法进行码制类型识别，根据距离度量模型选择距离最近的K个特征样本，进行餐桌或是固定地点二维码识别；并通过注册模块利用注册程序获取用户相关身份证信息，对获取的身份证信息进行核验；
步骤二，若验证通过，获取包括目标会话的标识以及通信号码的验证码获取请求信息；若检测到所述目标会话的标识对应的目标会话处于激活状态，则控制运营服务器根据所述通信号码发送验证码；若检测到来自所述通信号码的验证请求信息，且所述验证请求信息携带的验证码与所述发送的验证码相同，则根据所述通信号码进行注册，并获取用户的基本信息；通过菜单获取模块利用菜单获取程序从数据库中获取菜单；
步骤三，中央控制模块控制用户需求分析模块利用用户需求分析程序基于获取用户的基本信息，对用户的高血脂、高血压、高血糖患病信息进行分析，给出高血脂用户低脂需求，给出高血压用户低脂需求，以及给出高血糖用户低糖需求；对用户的健身信息进行分析，给出健身用户低糖需求、低热量需求以及高蛋白需求；对用户的体重信息进行分析，进行身体质量指数计算，给出用户低热量需求、低脂、低盐、低糖需求；；
步骤四，通过菜单分析模块利用菜单分析程序确定菜单中餐品中所包含的各种食材、每种所述食材的添加量以及加工中使用的原料以及调味料数据；获取所述餐品的实际重量；根据所述餐品的实际重量修正每种食材的实际重量；并去除加工过程中的消耗量；按照食材营养成分表，根据每种所述食材的实际重量，计算餐品的营养成分；并通过推荐餐品展示模块利用推荐餐品展示程序进行推荐餐品的展示，并且对推荐餐品的营养成分按照能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物进行分类展示；
步骤五，通过配餐模块利用配餐程序进行推荐餐品的搭配，按照按七分饱、八分饱、九分饱、十分饱的推荐就餐量进行主食、菜品、饮品配餐；通过餐品选择记录模块利用餐品选择记录程序对用户选择餐品进行记录；同时通过餐量分析模块利用餐量分析程序对记录餐品进行实时分析，在餐量超过限度时进行提示；
步骤六，通过个性化定制模块利用个性化定制程序进行以周为单位、以月为单位的餐品个性化定制；通过中央控制模块利用主控机控制各个模块正常运行；通过通讯模块利用通讯程序进行二维码数据的获取、反馈，将记录的餐品选择发送给餐厅进行备餐。
进一步，步骤一中，所述提取二维码图像的小波特征，包括：
1)采集多个二维码图像，建立用于学习训练的样本图像集；
2)对于每一个样本图像，将其转换成灰度图像后，进行高斯平滑滤波，去除图像中的噪声，然后根据图像的灰度分布信息，采用最大类间方差方法进行二值化处理，在得到的二值化图像中，二维码的黑色模块为前景，其余部分为背景；
3)分别在水平和垂直方向上扫描二值化图像的前景边界，得到二维码的外边界点集，采用旋转卡壳法计算点集的最小覆盖矩形，根据最小覆盖矩形的方位角度，旋转图像以使二维码处于水平状态，从而实现二维码的水平矫正；
4)对于水平矫正后的图像，以旋转后的最小覆盖矩形为边界，提取出二维码的图像区域；
5)对二维码区域按照比例系数进行分块，选取其中处于边角部分的分块，组合成新的样本图像，并对其进行归一化处理，得到归一化样本图像；
6)对每个归一化样本图像进行快速小波变换，将得到的小波变换系数作为小波特征。
进一步，步骤二中，所述用户的基本信息包括：用户的年龄、性别、身高、体重、健身信息、高血脂/高血压/高血糖患病信息。
进一步，步骤二中，所述若检测到所述目标会话的标识对应的目标会话处于激活状态，则控制运营服务器根据所述通信号码发送验证码包括：
根据所述验证码获取请求信息携带的目标会话的标识查询所述目标会话的状态信息；若所述目标会话的状态信息为激活状态，则根据身份标识与会话的标识之间的预设对应关系，获取所述目标会话对应的身份标识并分配所述身份标识对应的验证码；通知所述运营服务器根据所述验证码获取请求信息携带的通信号码发送所述身份标识对应的验证码。
进一步，步骤二中，所述通过菜单获取模块利用菜单获取程序从数据库中获取菜单，包括：搭建数据获取装置的WEB框架；根据数据采集表结构，设计框架具体的方法和属性；设计采集项为菜单，根据采集项设计具体的提交、修改、删除项。
进一步，步骤三中，所述高身体质量指数用户为：身体质量指数＞25的用户。
进一步，步骤四中，所述营养成分包括能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物。
本发明的另一目的在于提供一种实施所述餐厅智能健康点餐方法的餐厅智能健康点餐系统，所述餐厅智能健康点餐系统包括：
二维码识别模块、注册模块、菜单获取模块、中央控制模块、用户需求分析模块、菜单分析模块、推荐餐品展示模块、配餐模块、餐品选择记录模块、餐量分析模块、个性化定制模块、通讯模块；
二维码识别模块，与中央控制模块连接，用于通过二维码识别程序进行餐桌或是固定地点二维码的识别；
注册模块，与中央控制模块连接，用于通过注册程序在注册界面进行用户注册，并且在注册过程中获取用户的基本信息；
菜单获取模块，与中央控制模块连接，用于通过菜单获取程序从数据库中获取菜单；
中央控制模块，与二维码识别模块、注册模块、菜单获取模块、用户需求分析模块、菜单分析模块、推荐餐品展示模块、配餐模块、餐品选择记录模块、餐量分析模块、个性化定制模块、通讯模块，用于通过主控机控制各个模块正常运行；
用户需求分析模块，与中央控制模块连接，用于通过用户需求分析程序依照用户的基本信息对用户需求进行分析，确定包括低热量需求、低脂需求、低糖需求、高蛋白需求的用户需求；
菜单分析模块，与中央控制模块连接，用于通过菜单分析程序对菜单中餐品进行分析，得到不同餐品的营养成分；
推荐餐品展示模块，与中央控制模块连接，用于通过推荐餐品展示程序进行推荐餐品的展示，并且对推荐餐品的营养成分进行展示；
配餐模块，与中央控制模块连接，用于通过配餐程序进行推荐餐品的搭配，按照按七分饱、八分饱、九分饱、十分饱的推荐就餐量进行主食、菜品、饮品配餐；
餐品选择记录模块，与中央控制模块连接，用于通过餐品选择记录程序对用户选择餐品进行记录；
餐量分析模块，与中央控制模块连接，用于通过餐量分析程序对记录餐品进行实时分析，在餐量超过限度时进行提示；
个性化定制模块，与中央控制模块连接，用于通过个性化定制程序进行以周为单位、以月为单位的餐品个性化定制；
通讯模块，与中央控制模块连接，用于通过通讯程序进行二维码数据的获取、反馈，将记录的餐品选择发送给餐厅进行备餐。
本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施所述餐厅智能健康点餐方法。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如所述餐厅智能健康点餐方法。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明适用对象为宾馆、饭店、餐饮单位、集体食堂、手机点餐软件，仅需要生成二维码即可进行点餐；依据就餐者基本身体状况(年龄，性别，身高，体重，是否经常健身，是否有高血脂高血压高血糖等基本情况)，推荐就餐者应点菜肴，菜肴搭配按照就餐者的基本健康情况，推荐其科学合理的膳食配餐，并按七分饱、八分饱、九分饱、十分饱推荐就餐量，能够实现就餐者营养补充以及饮食的必要需求；并且如果就餐者感兴趣，还可以获得满足其健康需要的个性化周、月健康食谱。本发明的点餐方式有利于推广健康合理的就餐观念和生活方式的养成；同时不会造成浪费，节约食物。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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是本发明实施例提供的餐厅智能健康点餐方法的流程图。
图2是本发明实施例提供的餐厅智能健康点餐系统的结构框图。
图3是本发明实施例提供的通过二维码识别模块利用二维码识别程序进行餐桌或是固定地点二维码的识别的流程图。
图4是本发明实施例提供的提取二维码图像的小波特征的流程图。
图5是本发明实施例提供的通过用户需求分析程序依照用户的基本信息对用户需求进行分析，确定用户需求的流程图。
图2中：1、二维码识别模块；2、注册模块；3、菜单获取模块；4、中央控制模块；5、用户需求分析模块；6、菜单分析模块；7、推荐餐品展示模块；8、配餐模块；9、餐品选择记录模块；10、餐量分析模块；11、个性化定制模块；12、通讯模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种餐厅智能健康点餐系统及方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的餐厅智能健康点餐方法包括：
S101，通过二维码识别模块利用二维码识别程序进行餐桌或是固定地点二维码的识别；通过注册模块利用注册程序在注册界面进行用户注册，并且在注册过程中获取用户的基本信息；
S102，通过菜单获取模块利用菜单获取程序从数据库中获取菜单；通过用户需求分析模块通过用户需求分析程序依照用户的基本信息对用户需求进行分析，确定用户需求；
S103，通过菜单分析模块利用菜单分析程序对菜单中餐品进行分析，得到不同餐品的营养成分；通过推荐餐品展示模块利用推荐餐品展示程序进行推荐餐品的展示，并且对推荐餐品的营养成分进行展示；
S104，通过配餐模块利用配餐程序进行推荐餐品的搭配，按照按七分饱、八分饱、九分饱、十分饱的推荐就餐量进行主食、菜品、饮品配餐；
S105，通过餐品选择记录模块利用餐品选择记录程序对用户选择餐品进行记录；通过餐量分析模块利用餐量分析程序对记录餐品进行实时分析，在餐量超过限度时进行提示；
S106，通过个性化定制模块利用个性化定制程序进行以周为单位、以月为单位的餐品个性化定制；
S107，通过通讯模块利用通讯程序进行二维码数据的获取、反馈，将记录的餐品选择发送给餐厅进行备餐。
如图2所示，本发明实施例提供的餐厅智能健康点餐系统包括：
二维码识别模块1、注册模块2、菜单获取模块3、中央控制模块4、用户需求分析模块5、菜单分析模块6、推荐餐品展示模块7、配餐模块8、餐品选择记录模9、餐量分析模块10、个性化定制模块11、通讯模块12；
二维码识别模块1，与中央控制模块4连接，用于通过二维码识别程序进行餐桌或是固定地点二维码的识别；
注册模块2，与中央控制模块4连接，用于通过注册程序在注册界面进行用户注册，并且在注册过程中获取用户的基本信息，所述用户的基本信息包括：用户的年龄、性别、身高、体重、健身信息、高血脂/高血压/高血糖患病信息；
菜单获取模块3，与中央控制模块4连接，用于通过菜单获取程序从数据库中获取菜单；
中央控制模块4，与二维码识别模块1、注册模块2、菜单获取模块3、用户需求分析模块5、菜单分析模块6、推荐餐品展示模块7、配餐模块8、餐品选择记录模块9、餐量分析模块10、个性化定制模块11、通讯模块12，用于通过主控机控制各个模块正常运行；
用户需求分析模块5，与中央控制模块4连接，用于通过用户需求分析程序依照用户的基本信息对用户需求进行分析，确定用户需求，所述用户需求包括低热量需求、低脂需求、低糖需求、高蛋白需求；
菜单分析模块6，与中央控制模块4连接，用于通过菜单分析程序对菜单中餐品进行分析，得到不同餐品的营养成分，所述营养成分包括：能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物；
推荐餐品展示模块7，与中央控制模块4连接，用于通过推荐餐品展示程序进行推荐餐品的展示，并且对推荐餐品的营养成分进行展示；
配餐模块8，与中央控制模块4连接，用于通过配餐程序进行推荐餐品的搭配，按照按七分饱、八分饱、九分饱、十分饱的推荐就餐量进行主食、菜品、饮品配餐；
餐品选择记录模块9，与中央控制模块4连接，用于通过餐品选择记录程序对用户选择餐品进行记录；
餐量分析模块10，与中央控制模块4连接，用于通过餐量分析程序对记录餐品进行实时分析，在餐量超过限度时进行提示；
个性化定制模块11，与中央控制模块4连接，用于通过个性化定制程序进行以周为单位、以月为单位的餐品个性化定制；
通讯模块12，与中央控制模块4连接，用于通过通讯程序进行二维码数据的获取、反馈，将记录的餐品选择发送给餐厅进行备餐。
下面结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
实施例1
本发明实施例提供的餐厅智能健康点餐方法如图1所示，作为优选实施例，如图3所示，本发明实施例提供的通过二维码识别模块利用二维码识别程序进行餐桌或是固定地点二维码的识别，包括：
S201，提取二维码图像的小波特征；
S202，建立基于特征分布加权的距离度量模型；将待识别特征与样本特征进行逐点匹配，并将所有点匹配的加权和作为特征之间的距离；
S203，采用K最近邻分类算法进行码制类型识别，根据距离度量模型选择距离最近的K个特征样本，完成识别。
如图4所示，本发明实施例提供的提取二维码图像的小波特征，包括：
S301，采集多个二维码图像，建立用于学习训练的样本图像集；
S302，对于每一个样本图像，将其转换成灰度图像后，进行高斯平滑滤波，去除图像中的噪声，然后根据图像的灰度分布信息，采用最大类间方差方法进行二值化处理，在得到的二值化图像中，二维码的黑色模块为前景，其余部分为背景；
S303，分别在水平和垂直方向上扫描二值化图像的前景边界，得到二维码的外边界点集，采用旋转卡壳法计算点集的最小覆盖矩形，根据最小覆盖矩形的方位角度，旋转图像以使二维码处于水平状态，从而实现二维码的水平矫正；
S304，对于水平矫正后的图像，以旋转后的最小覆盖矩形为边界，提取出二维码的图像区域；
S305，对二维码区域按照比例系数进行分块，选取其中处于边角部分的分块，组合成新的样本图像，并对其进行归一化处理，得到归一化样本图像；
S306，对每个归一化样本图像进行快速小波变换，将得到的小波变换系数作为小波特征。
实施例2
本发明实施例提供的餐厅智能健康点餐方法如图1所示，作为优选实施例，本发明实施例提供的通过注册模块利用注册程序在注册界面进行用户注册，包括：
通过注册模块利用注册程序获取用户相关身份证信息，并对获取的身份证信息进行核验；若验证通过，获取包括目标会话的标识以及通信号码的验证码获取请求信息；若检测到所述目标会话的标识对应的目标会话处于激活状态，则控制运营服务器根据所述通信号码发送验证码；若检测到来自所述通信号码的验证请求信息，且所述验证请求信息携带的验证码与所述发送的验证码相同，则根据所述通信号码进行注册，并获取用户的基本信息。
本发明实施例提供的若检测到所述目标会话的标识对应的目标会话处于激活状态，则控制运营服务器根据所述通信号码发送验证码包括：
根据所述验证码获取请求信息携带的目标会话的标识查询所述目标会话的状态信息；若所述目标会话的状态信息为激活状态，则根据身份标识与会话的标识之间的预设对应关系，获取所述目标会话对应的身份标识并分配所述身份标识对应的验证码；通知所述运营服务器根据所述验证码获取请求信息携带的通信号码发送所述身份标识对应的验证码。
实施例3
本发明实施例提供的餐厅智能健康点餐方法如图1所示，作为优选实施例，本发明实施例提供的通过菜单获取模块利用菜单获取程序从数据库中获取菜单，包括：搭建数据获取装置的WEB框架；根据数据采集表结构，设计框架具体的方法和属性；设计采集项为菜单，根据采集项设计具体的提交、修改、删除项。
实施例4
本发明实施例提供的餐厅智能健康点餐方法如图1所示，作为优选实施例，如图5所示，本发明实施例提供的通过用户需求分析程序依照用户的基本信息对用户需求进行分析，确定用户需求，包括：
S401，获取用户的基本信息；
S402，对用户的高血脂/高血压/高血糖患病信息进行分析，给出高血脂用户低脂需求，给出高血压用户低脂需求，以及给出高血糖用户低糖需求；
S403，对用户的健身信息进行分析，给出健身用户低糖需求、低热量需求以及高蛋白需求；
S404，对用户的体重信息进行分析，进行身体质量指数计算，给出用户低热量需求、低脂、低盐、低糖需求；
S405，。
步骤S404中，本发明实施例提供的高身体质量指数用户为：身体质量指数＞25的用户。
实施例6
本发明实施例提供的餐厅智能健康点餐方法如图1所示，作为优选实施例，本发明实施例提供的通过菜单分析模块利用菜单分析程序对菜单中餐品进行分析，得到不同餐品的营养成分，包括：对餐品加工中使用的原料以及调味料的营养成分进行累计计算，并去除加工过程中的消耗量。
本发明实施例提供的对餐品加工中使用的原料以及调味料的营养成分进行累计计算，包括：确定所述餐品中所包含的各种食材以及每种所述食材的添加量；获取所述餐品的实际重量；根据所述餐品的实际重量修正每种食材的实际重量；按照食材营养成分表，根据每种所述食材的实际重量，计算餐品的营养成分。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种餐厅智能健康点餐方法，其特征在于，所述餐厅智能健康点餐方法包括：
步骤一，通过二维码识别模块利用二维码识别程序进行提取餐桌或是固定地点二维码图像的小波特征；并建立基于特征分布加权的距离度量模型；将待识别二维码图像特征与样本特征进行逐点匹配，并将所有点匹配的加权和作为特征之间的距离；采用K最近邻分类算法进行码制类型识别，根据距离度量模型选择距离最近的K个特征样本，进行餐桌或是固定地点二维码识别；并通过注册模块利用注册程序获取用户相关身份证信息，对获取的身份证信息进行核验；
步骤二，若验证通过，获取包括目标会话的标识以及通信号码的验证码获取请求信息；若检测到所述目标会话的标识对应的目标会话处于激活状态，则控制运营服务器根据所述通信号码发送验证码；若检测到来自所述通信号码的验证请求信息，且所述验证请求信息携带的验证码与所述发送的验证码相同，则根据所述通信号码进行注册，并获取用户的基本信息；通过菜单获取模块利用菜单获取程序从数据库中获取菜单；
步骤三，中央控制模块控制用户需求分析模块利用用户需求分析程序基于获取用户的基本信息，对用户的高血脂、高血压、高血糖患病信息进行分析，给出高血脂用户低脂需求，给出高血压用户低脂需求，以及给出高血糖用户低糖需求；对用户的健身信息进行分析，给出健身用户低糖需求、低热量需求以及高蛋白需求；对用户的体重信息进行分析，进行身体质量指数计算，给出用户低热量需求、低脂、低盐、低糖需求；
步骤四，通过菜单分析模块利用菜单分析程序确定菜单中餐品中所包含的各种食材、每种所述食材的添加量以及加工中使用的原料以及调味料数据；获取所述餐品的实际重量；根据所述餐品的实际重量修正每种食材的实际重量；并去除加工过程中的消耗量；按照食材营养成分表，根据每种所述食材的实际重量，计算餐品的营养成分；并通过推荐餐品展示模块利用推荐餐品展示程序进行推荐餐品的展示，并且对推荐餐品的营养成分按照能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物进行分类展示；
步骤五，通过配餐模块利用配餐程序进行推荐餐品的搭配，按照按七分饱、八分饱、九分饱、十分饱的推荐就餐量进行主食、菜品、饮品配餐；通过餐品选择记录模块利用餐品选择记录程序对用户选择餐品进行记录；同时通过餐量分析模块利用餐量分析程序对记录餐品进行实时分析，在餐量超过限度时进行提示；
步骤六，通过个性化定制模块利用个性化定制程序进行以周为单位、以月为单位的餐品个性化定制；通过中央控制模块利用主控机控制各个模块正常运行；通过通讯模块利用通讯程序进行二维码数据的获取、反馈，将记录的餐品选择发送给餐厅进行备餐。
2.如权利要求1所述餐厅智能健康点餐方法，其特征在于，步骤一中，所述提取二维码图像的小波特征，包括：
1)采集多个二维码图像，建立用于学习训练的样本图像集；
2)对于每一个样本图像，将其转换成灰度图像后，进行高斯平滑滤波，去除图像中的噪声，然后根据图像的灰度分布信息，采用最大类间方差方法进行二值化处理，在得到的二值化图像中，二维码的黑色模块为前景，其余部分为背景；
3)分别在水平和垂直方向上扫描二值化图像的前景边界，得到二维码的外边界点集，采用旋转卡壳法计算点集的最小覆盖矩形，根据最小覆盖矩形的方位角度，旋转图像以使二维码处于水平状态，从而实现二维码的水平矫正；
4)对于水平矫正后的图像，以旋转后的最小覆盖矩形为边界，提取出二维码的图像区域；
5)对二维码区域按照比例系数进行分块，选取其中处于边角部分的分块，组合成新的样本图像，并对其进行归一化处理，得到归一化样本图像；
6)对每个归一化样本图像进行快速小波变换，将得到的小波变换系数作为小波特征。
3.如权利要求1所述餐厅智能健康点餐方法，其特征在于，步骤二中，所述用户的基本信息包括：用户的年龄、性别、身高、体重、健身信息、高血脂/高血压/高血糖患病信息。
4.如权利要求1所述餐厅智能健康点餐方法，其特征在于，步骤二中，所述若检测到所述目标会话的标识对应的目标会话处于激活状态，则控制运营服务器根据所述通信号码发送验证码包括：
根据所述验证码获取请求信息携带的目标会话的标识查询所述目标会话的状态信息；若所述目标会话的状态信息为激活状态，则根据身份标识与会话的标识之间的预设对应关系，获取所述目标会话对应的身份标识并分配所述身份标识对应的验证码；通知所述运营服务器根据所述验证码获取请求信息携带的通信号码发送所述身份标识对应的验证码。
5.如权利要求1所述餐厅智能健康点餐方法，其特征在于，步骤二中，所述通过菜单获取模块利用菜单获取程序从数据库中获取菜单，包括：搭建数据获取装置的WEB框架；根据数据采集表结构，设计框架具体的方法和属性；设计采集项为菜单，根据采集项设计具体的提交、修改、删除项。
6.如权利要求1所述餐厅智能健康点餐方法，其特征在于，步骤三中，所述高身体质量指数用户为：身体质量指数＞25的用户。
7.如权利要求1所述餐厅智能健康点餐方法，其特征在于，步骤四中，所述营养成分包括能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物。
8.一种实施如权利要求1-7所述餐厅智能健康点餐方法的餐厅智能健康点餐系统，其特征在于，所述餐厅智能健康点餐系统包括：
二维码识别模块、注册模块、菜单获取模块、中央控制模块、用户需求分析模块、菜单分析模块、推荐餐品展示模块、配餐模块、餐品选择记录模块、餐量分析模块、个性化定制模块、通讯模块；
二维码识别模块，与中央控制模块连接，用于通过二维码识别程序进行餐桌或是固定地点二维码的识别；
注册模块，与中央控制模块连接，用于通过注册程序在注册界面进行用户注册，并且在注册过程中获取用户的基本信息；
菜单获取模块，与中央控制模块连接，用于通过菜单获取程序从数据库中获取菜单；
中央控制模块，与二维码识别模块、注册模块、菜单获取模块、用户需求分析模块、菜单分析模块、推荐餐品展示模块、配餐模块、餐品选择记录模块、餐量分析模块、个性化定制模块、通讯模块，用于通过主控机控制各个模块正常运行；
用户需求分析模块，与中央控制模块连接，用于通过用户需求分析程序依照用户的基本信息对用户需求进行分析，确定包括低热量需求、低脂需求、低糖需求、高蛋白需求的用户需求；
菜单分析模块，与中央控制模块连接，用于通过菜单分析程序对菜单中餐品进行分析，得到不同餐品的营养成分；
推荐餐品展示模块，与中央控制模块连接，用于通过推荐餐品展示程序进行推荐餐品的展示，并且对推荐餐品的营养成分进行展示；
配餐模块，与中央控制模块连接，用于通过配餐程序进行推荐餐品的搭配，按照按七分饱、八分饱、九分饱、十分饱的推荐就餐量进行主食、菜品、饮品配餐；
餐品选择记录模块，与中央控制模块连接，用于通过餐品选择记录程序对用户选择餐品进行记录；
餐量分析模块，与中央控制模块连接，用于通过餐量分析程序对记录餐品进行实时分析，在餐量超过限度时进行提示；
个性化定制模块，与中央控制模块连接，用于通过个性化定制程序进行以周为单位、以月为单位的餐品个性化定制；
通讯模块，与中央控制模块连接，用于通过通讯程序进行二维码数据的获取、反馈，将记录的餐品选择发送给餐厅进行备餐。
9.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如权利要求1-7任意一项所述餐厅智能健康点餐方法。
10.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-7任意一项所述餐厅智能健康点餐方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011244886.6A CN112329866A (zh) | 2020-11-10 | 2020-11-10 | 一种餐厅智能健康点餐系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011244886.6A CN112329866A (zh) | 2020-11-10 | 2020-11-10 | 一种餐厅智能健康点餐系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112329866A true CN112329866A (zh) | 2021-02-05 |
Family
ID=74317268
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011244886.6A Withdrawn CN112329866A (zh) | 2020-11-10 | 2020-11-10 | 一种餐厅智能健康点餐系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112329866A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113240295A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-08-10 | 广州图云信息科技有限公司 | 一种消防员伙食管理方法、装置、介质及终端设备 |
| CN113362201A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-09-07 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 基于空调的点餐方法、装置和智能空调 |
| CN113611392A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-11-05 | 松下电器研究开发(苏州)有限公司 | 菜单生成系统、冰箱、菜谱推荐方法以及智能冰箱系统 |
| CN113688719A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-11-23 | 朱福全 | 一种智能餐厨管理系统、其数据处理方法及介质 |
| CN115147247A (zh) * | 2022-09-06 | 2022-10-04 | 深圳鸿博智成科技有限公司 | 一种基于智慧食堂的食谱推荐系统及方法 |
| CN117168081A (zh) * | 2023-11-03 | 2023-12-05 | 山东爱德信商用厨具有限公司 | 保鲜柜智能控制管理系统 |
-
2020
- 2020-11-10 CN CN202011244886.6A patent/CN112329866A/zh not_active Withdrawn
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113240295A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-08-10 | 广州图云信息科技有限公司 | 一种消防员伙食管理方法、装置、介质及终端设备 |
| CN113362201A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-09-07 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 基于空调的点餐方法、装置和智能空调 |
| CN113362201B (zh) * | 2021-06-07 | 2022-09-06 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 基于空调的点餐方法、装置和智能空调 |
| CN113611392A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-11-05 | 松下电器研究开发(苏州)有限公司 | 菜单生成系统、冰箱、菜谱推荐方法以及智能冰箱系统 |
| CN113688719A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-11-23 | 朱福全 | 一种智能餐厨管理系统、其数据处理方法及介质 |
| CN115147247A (zh) * | 2022-09-06 | 2022-10-04 | 深圳鸿博智成科技有限公司 | 一种基于智慧食堂的食谱推荐系统及方法 |
| CN115147247B (zh) * | 2022-09-06 | 2022-11-18 | 深圳鸿博智成科技有限公司 | 一种基于智慧食堂的食谱推荐系统及方法 |
| CN117168081A (zh) * | 2023-11-03 | 2023-12-05 | 山东爱德信商用厨具有限公司 | 保鲜柜智能控制管理系统 |
| CN117168081B (zh) * | 2023-11-03 | 2024-01-05 | 山东爱德信商用厨具有限公司 | 保鲜柜智能控制管理系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112329866A (zh) | 一种餐厅智能健康点餐系统及方法 | |
| US20180293638A1 (en) | Blood and saliva biomarker optimized food consumption and delivery with artificial intelligence | |
| CN102034032B (zh) | 智能化健康营养食谱配餐系统及其应用方式 | |
| KR102342184B1 (ko) | 급식관리 시스템 | |
| US20090055199A1 (en) | Customer Recommendation System | |
| KR101552339B1 (ko) | 피드백이 가능한 맞춤형 식단 및 식재료 구매 서비스 장치 및 방법 | |
| US11823042B2 (en) | System for measuring food weight | |
| CN112597394A (zh) | 菜谱的推荐方法和装置、存储介质、电子装置 | |
| JP2010224990A (ja) | 献立自動バランスシステム | |
| CN109036516A (zh) | 基于厨房饮食大数据的精准配送食材系统 | |
| KR102487925B1 (ko) | 음식량 측정을 이용한 배식소의 운영정보와 배식대상의 관리정보 제공 방법, 서버 및 프로그램 | |
| CN110852299A (zh) | 顾客饮食习惯确定方法及装置 | |
| KR101563694B1 (ko) | 위치기반 음식점 광고 서비스 제공 시스템 | |
| EP3964793A1 (en) | Food measurement method, device, and program | |
| JP6211683B2 (ja) | 購買履歴分類システム及び購買履歴分類方法 | |
| RU2724797C1 (ru) | Кассовая система и способ для идентификации блюд на подносе | |
| CN111597434A (zh) | 基于用户画像的外卖推荐方法、系统、装置及介质 | |
| CN115910283A (zh) | 一种营养数据生成方法、装置及相关设备 | |
| CN113032460B (zh) | 一种全过程数据分析的食堂点餐备餐系统及数据分析方法 | |
| CN114882973A (zh) | 一种基于标准食品识别的每日营养摄取分析方法及系统 | |
| US20220222844A1 (en) | Method, device, and program for measuring food | |
| CN111985985B (zh) | 门店信息的提取方法及装置、存储介质、电子装置 | |
| JP6715501B1 (ja) | お勧め提示装置、お勧め提示システム、お勧め提示方法、お勧め提示プログラム | |
| CN113077871A (zh) | 一种实时评估油盐糖摄入状况的方法及系统 | |
| CN113611392A (zh) | 菜单生成系统、冰箱、菜谱推荐方法以及智能冰箱系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20210205 |
|
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |