[發(fā)明專利]基于圖像識別的餐飲行業(yè)的自動收費方法及系統(tǒng)

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• 申請日: 2017-08-25
• 公開（公告）號: CN107563461A
• 公開（公告）日: 2018-01-09
• 發(fā)明（設計）人: 凌易中;劉明麗
• 申請（專利權）人: 北京中駿博研科技有限公司
• 主分類號: G06K17/00
• 分類號: G06K17/00;G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于圖像識別的餐飲行業(yè)的自動收費方法，其特征在于，包括：

將待付款食物置于預先設定的圖像采集區(qū)，通過具有深度探測功能的攝像頭獲取食物圖像；

對所述食物圖像進行分析，將包含食物價格的識別圖像分離出來；

對所述識別圖像進行圖像增強，將所述識別圖像進行分類，采用相應類型的識別圖像識別方法對所述識別圖像進行識別，確定相應的食物價格，其中，所述識別圖像的類型包括：食物外包裝上的二維碼或條形碼，容置食物的餐具的形狀、色彩圖像以及食物本身的圖像；

消費者采用微信、支付寶或其他自助付款方式進行支付。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于圖像識別的餐飲行業(yè)的自動收費方法，其特征在于，對所述識別圖像進行識別的方法包括：

若所述識別圖像為二位碼或條形碼，則通過可以識別條形碼或二維碼的開源軟件庫獲取待付款食物的價格信息；

若所述識別圖像為容置食物的餐具的形狀、色彩圖像或食物本身的圖像，則將所述的識別圖像與圖像-價格對應數(shù)據(jù)庫中的預存儲的模板圖像進行匹配，若找到匹配圖像，則獲取該匹配圖形對應的價格信息輸出；若沒有找到匹配圖像，則發(fā)出報警信息，將該識別圖像以及該識別圖像對應的價格信息更新至圖像-價格對應數(shù)據(jù)庫。

3.根據(jù)權利要求2所述的基于圖像識別的餐飲行業(yè)的自動收費方法，其特征在于，還包括采用Google的TensorFlow開源軟件庫來對容置食物的餐具的形狀、色彩圖像或食物本身的圖像進行數(shù)據(jù)訓練具體的訓練步驟包括：

將食物或裝有食物的餐具放在攝像頭下，攝像頭以至少兩個不同的角度獲取食物或裝有食物的餐具的圖像，獲取食物在餐具中至少兩個不同放置方式的圖像，對同一食物或同一裝有食物的餐具拍攝5～8張不同的圖像；

對每一張圖像分別使用LBP、Gabor、CEDD、LCC特征采集算法采集特征數(shù)據(jù)；

對得到的識別圖像以及特征數(shù)據(jù)設置相應的標簽，輸出給TensorFlow軟件，TensorFlow軟件用于自動完成無監(jiān)督的訓練和建模；其中，訓練過程中如果出現(xiàn)沖突，即兩種食物無法分辨率出來，則按照TensorFloww的沖突解決規(guī)則重新拍照重新訓練或增加更多維度更多類型的特征數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權利要求3所述的基于圖像識別的餐飲行業(yè)的自動收費方法，其特征在于，采用“霍夫圓尋找算法”，找出所有圓形口的餐具，采用“霍夫線條尋找算法”，對找出來的線條進行封閉，對封閉后的圖形尋找所有的矩形輪廓，即可確認方形口的餐具，餐具確認之后，使用相同的坐標從彩色圖像上將餐具內(nèi)的彩色圖像提取出來，將識別圖像加上提取的特征數(shù)據(jù)，交給TensorFlow進行識別，確定待付款食物的價格信息。

5.根據(jù)權利要求1所述的基于圖像識別的餐飲行業(yè)的自動收費方法，其特征在于，還包括防作弊處理，所述防作弊處理包括：判斷待付款食物是否完整的放置在預先設定的圖像采集區(qū)，其中通過計算食物邊緣或用于容置食物的餐具邊緣的完整程度判斷待付款食物是否放置在預先設定的圖像采集區(qū)，以及通過計算食物離攝像頭的距離，判斷待付款食物是否放置在預先設定的圖像采集區(qū)；

若待付款食物在預先設定的圖像采集區(qū)，則獲取所述待付款食物的食物圖像，判斷獲取的食物圖像中是否有食物之外的異物圖像，若有，則發(fā)出報警信息，若沒有，則存儲該待付款食物的食物圖像；

若待付款食物不在預先設定的圖像采集區(qū)，則發(fā)出聲、光報警信息。

6.根據(jù)權利要求1所述的基于圖像識別的餐飲行業(yè)的自動收費方法，其特征在于，還包括防盜處理，所述防盜處理具體包括：在拿取餐盤的地方放置一個單向入口閘機，在出口處放置一個單向出口閘機，出口閘機連接收銀的計算機，每一次付款成功一次，閘機可以放一個人過去，強行沖闖只能導致閘機報警；

在食物外包裝上或容置食物的餐具上貼有RFID芯片，所有計費過的食物RFID將有記錄，未記費的如果要通過閘機口，報警器就會響。