基于图像识别的饭店调配系统的制作方法

文档序号:13006483阅读:207来源:国知局

本发明涉及图像识别领域,尤其涉及一种基于图像识别的饭店调配系统。



背景技术:

饭店种类繁多,由专为附近上班族提供午餐的廉价饭店,到提供美酒佳肴的正式餐厅,应有尽有。依照餐厅的格调,顾客的衣着亦由轻便服饰到正式服装各有不同。

根据饭店规模不同可分为以下类型:

1、特大型饭店:是指经营场所使用面积在3000㎡以上(不含3000㎡),或者就餐座位数在1000座以上(不含1000座)的饭店。

2、大型饭店:是指经营场所使用面积在500~3000㎡(不含500㎡,含3000㎡),或者就餐座位数在250~1000座(不含250座,含1000座)的饭店。

3、中型饭店:是指经营场所使用面积在150~500㎡(不含150㎡,含500㎡),或者就餐座位数在75~250座(不含75座,含250座)的饭店。

4、小型饭店:是指经营场所使用面积在150㎡以下(含150㎡),或者就餐座位数在75人以下(含75座)以下的饭店。

对于选择去饭店就餐的人们来说,点菜后的等待时间是影响其对饭店评价的关键要素之一,因此,饭店经营者尽可能缩短让顾客空等的时间,甚至采用一些措施,例如使用沙漏计时,超时如饭菜仍未上齐,则采用折扣、赠送饮品甚至免单的方式来消除顾客的不满情绪。

然而,由于顾客的心理状态不同以及对自己点菜的预期不同,顾客产生不满情绪的等待时间阈值是不定的,有的顾客可能等不了10分钟,而有的顾客能容忍半个小时以上。现有技术中缺乏针对饭店内顾客情绪而进行出菜顺序调整的相关机制。



技术实现要素:

为了解决上述问题,本发明提供了一种基于图像识别的饭店调配系统,通过高精度图像识别技术和预设的烦躁度对照表,对饭店内顾客目标进行识别、对顾客目标的姿态进行识别以及基于顾客姿态判断顾客的烦躁度,并在顾客出现过于烦躁的情况下,将其所点的菜品的出菜顺序进行微调,在保证公平的基础上优先进行出菜,从而在出菜阶段就能够针对性地解决顾客的烦躁问题。

根据本发明的一方面,提供了一种基于图像识别的饭店调配系统,所述系统包括高清图像捕获设备、特征存储设备、顾客识别设备、饭桌数据采集设备和后厨控制设备,高清图像捕获设备用于对饭店内的场景进行图像捕获以获得高清饭店图像,特征存储设备用于预先存储顾客外形特征;

顾客识别设备分别与高清图像捕获设备和特征存储设备连接,用于基于顾客外形特征确定高清饭店图像的顾客目标,还基于顾客目标在高清饭店图像的位置确定顾客目标所属的饭桌编号,饭桌数据采集设备用于采集饭店内各个饭桌所点菜单;

后厨控制设备分别与顾客识别设备和饭桌数据采集设备连接,用于基于各个饭桌所点菜单确定顾客目标所属饭桌所点菜单内各个菜的出菜顺序。

更具体地,在所述基于图像识别的饭店调配系统中,所述系统还包括:

后厨提醒设备,与后厨控制设备连接,用于接收顾客目标所属饭桌所点菜单内各个菜的出菜顺序,并在到达顾客目标所属饭桌所点菜单内每一菜的出菜顺序时,发出提醒信号以提醒厨师进行相应的出菜操作;

其中,后厨提醒设备在未到达顾客目标所属饭桌所点菜单内任一菜的出菜顺序时,发出提醒信号以提醒厨师进行其他饭桌的出菜操作。

更具体地,在所述基于图像识别的饭店调配系统中:

后厨提醒设备包括显示设备和音频播放设备,音频播放设备为扬声器或语音播放芯片中的一种。

更具体地,在所述基于图像识别的饭店调配系统中,所述系统还包括:

顾客状态检测设备,分别与特征存储设备和顾客识别设备连接,用于基于顾客外形特征确定高清饭店图像的顾客目标所在的子图像以作为顾客子图像,将顾客子图像与烦躁度对照表中的各个顾客姿态图案进行逐一匹配,并将匹配度最高的顾客姿态图案在烦躁度对照表中对应的顾客烦躁度作为目标烦躁度输出;

自适应滤波设备,设置在高清图像捕获设备和顾客识别设备之间,用于接收高清饭店图像,对高清饭店图像进行干扰信号类型分析,基于分析到的多个干扰信号类型确定分别对应的各个滤波器,采用分别对应的各个滤波器基于干扰信号的幅值大小顺序依次对高清饭店图像进行相应的各个滤波处理,将滤波处理后获得的图像替换高清饭店图像输入到顾客识别设备;

出菜难度分析设备,与所述饭桌数据采集设备连接,用于在接收到饭店内各个饭桌所点菜单之后,基于菜的难度、菜量以及所需原材料类型数量对饭店内各个饭桌所点菜单中每一个菜设置重要程度,其中,菜越难做,对应的重要程度越高,菜量越小,对应的重要程度越低,菜需要的原材料类型越多,对应的重要程度越高;

所述特征存储设备还预先存储了烦躁度对照表,烦躁度对照表保存了以顾客烦躁度为索引的各个顾客姿态图案;

所述后厨控制设备还分别与出菜难度分析设备和顾客状态检测设备连接,用于在接收到饭桌数据采集设备所采集的饭店内各个饭桌所点菜单之后,基于各个饭桌所点菜单内各个菜的重要程度,安排各个饭桌所点菜单内各个菜的出菜顺序,并在接收到目标烦躁度大于等于预设烦躁度阈值时,确定与目标烦躁度对应的顾客目标所属的饭桌编号以作为烦躁饭桌编号,将烦躁饭桌编号所对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度升级;

其中,所述后厨控制设备在将烦躁饭桌编号所对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度升级之后,重新基于各个饭桌所点菜单内各个菜的重要程度,安排各个饭桌所点菜单内各个菜的出菜顺序;

其中,自适应滤波设备采用分别对应的各个滤波器基于干扰信号的幅值大小顺序依次对高清饭店图像进行相应的各个滤波处理包括:干扰信号的幅值越大,对高清饭店图像进行相应的滤波处理的顺序越靠前;

其中,所述后厨控制设备将烦躁饭桌编号所对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度升级包括:基于烦躁饭桌编号对应的目标烦躁度的等级,确定对烦躁饭桌编号所对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度进行升级的幅度,烦躁饭桌编号对应的目标烦躁度的等级越高,相应的升级的幅度越大。

更具体地,在所述基于图像识别的饭店调配系统中:

所述后厨控制设备在同时接收到相同编号的烦躁饭桌编号时,基于收到相同编号的烦躁饭桌编号的数量提升对收到相同编号的烦躁饭桌编号对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度的升级幅度;

其中,收到相同编号的烦躁饭桌编号的数量越多,对收到相同编号的烦躁饭桌编号对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度的升级幅度越大。

更具体地,在所述基于图像识别的饭店调配系统中,所述系统还包括:液晶显示面板,与所述后厨控制设备连接,用于接收并实时显示各个饭桌所点菜单内各个菜的出菜顺序。

更具体地,在所述基于图像识别的饭店调配系统中:高清图像捕获设备为球形全景捕获设备,包括环境亮度传感器、滤光片、镜头、镜头支架和球形全景高清摄像头。

更具体地,在所述基于图像识别的饭店调配系统中:所述特征存储设备为mmc存储卡,其预先存储的顾客外形特征包括顾客上限灰度阈值和顾客下限灰度阈值,顾客上限灰度阈值和顾客下限灰度阈值的取值范围都在0-255之间,顾客上限灰度阈值大于顾客下限灰度阈值。

附图说明

以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述,其中:

图1为根据本发明实施方案示出的基于图像识别的饭店调配系统的结构方框图。

附图标记:1高清图像捕获设备;2特征存储设备;3顾客识别设备;4饭桌数据采集设备;5后厨控制设备

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的基于图像识别的饭店调配系统的实施方案进行详细说明。

饭店,又叫饭馆、餐馆或食肆,是让顾客购买及享用烹调好的食物及饮料的地方。饭店一词涵盖了处于不同地点及提供不同烹调风格的饮食场所。

饭店主要以供给旅游者以及当地居民菜肴和服务为主,并且有时给顾客提供住宿的额外服务。饭店根据主要经营项目(包括中餐、西餐、日餐、韩餐等)的不同而可以分为不同类型的饭店,包括火锅店、烧烤店等。

当前,饭店的做菜顺序一般采用以下模式:将所有饭桌上的各个已点菜品放在一起,基于点菜时间顺序或顾客重要程度对每一个已点菜品进行排序,然而这种排序方式没有考虑到顾客的烦躁程度,特别是在因为顾客的不同而形成烦躁的时间也不同的情况下。

为了克服上述不足,本发明搭建了一种基于图像识别的饭店调配系统,通过图像识别的方式,将饭店内每一个顾客的情绪都进行了检测,从而把顾客的烦躁度作为一个影响因素来决定每一个已点菜品上做菜顺序,提高了顾客的饭店的好感程度。

图1为根据本发明实施方案示出的基于图像识别的饭店调配系统的结构方框图,所述系统包括高清图像捕获设备、特征存储设备、顾客识别设备、饭桌数据采集设备和后厨控制设备,高清图像捕获设备用于对饭店内的场景进行图像捕获以获得高清饭店图像,特征存储设备用于预先存储顾客外形特征;

顾客识别设备分别与高清图像捕获设备和特征存储设备连接,用于基于顾客外形特征确定高清饭店图像的顾客目标,还基于顾客目标在高清饭店图像的位置确定顾客目标所属的饭桌编号,饭桌数据采集设备用于采集饭店内各个饭桌所点菜单;

后厨控制设备分别与顾客识别设备和饭桌数据采集设备连接,用于基于各个饭桌所点菜单确定顾客目标所属饭桌所点菜单内各个菜的出菜顺序。

接着,继续对本发明的基于图像识别的饭店调配系统的具体结构进行进一步的说明。

所述基于图像识别的饭店调配系统中还可以包括:

后厨提醒设备,与后厨控制设备连接,用于接收顾客目标所属饭桌所点菜单内各个菜的出菜顺序,并在到达顾客目标所属饭桌所点菜单内每一菜的出菜顺序时,发出提醒信号以提醒厨师进行相应的出菜操作;

其中,后厨提醒设备在未到达顾客目标所属饭桌所点菜单内任一菜的出菜顺序时,发出提醒信号以提醒厨师进行其他饭桌的出菜操作。

在所述基于图像识别的饭店调配系统中:后厨提醒设备包括显示设备和音频播放设备,音频播放设备为扬声器或语音播放芯片中的一种。

所述基于图像识别的饭店调配系统中还可以包括:

顾客状态检测设备,分别与特征存储设备和顾客识别设备连接,用于基于顾客外形特征确定高清饭店图像的顾客目标所在的子图像以作为顾客子图像,将顾客子图像与烦躁度对照表中的各个顾客姿态图案进行逐一匹配,并将匹配度最高的顾客姿态图案在烦躁度对照表中对应的顾客烦躁度作为目标烦躁度输出;

自适应滤波设备,设置在高清图像捕获设备和顾客识别设备之间,用于接收高清饭店图像,对高清饭店图像进行干扰信号类型分析,基于分析到的多个干扰信号类型确定分别对应的各个滤波器,采用分别对应的各个滤波器基于干扰信号的幅值大小顺序依次对高清饭店图像进行相应的各个滤波处理,将滤波处理后获得的图像替换高清饭店图像输入到顾客识别设备;

出菜难度分析设备,与所述饭桌数据采集设备连接,用于在接收到饭店内各个饭桌所点菜单之后,基于菜的难度、菜量以及所需原材料类型数量对饭店内各个饭桌所点菜单中每一个菜设置重要程度,其中,菜越难做,对应的重要程度越高,菜量越小,对应的重要程度越低,菜需要的原材料类型越多,对应的重要程度越高;

所述特征存储设备还预先存储了烦躁度对照表,烦躁度对照表保存了以顾客烦躁度为索引的各个顾客姿态图案;

所述后厨控制设备还分别与出菜难度分析设备和顾客状态检测设备连接,用于在接收到饭桌数据采集设备所采集的饭店内各个饭桌所点菜单之后,基于各个饭桌所点菜单内各个菜的重要程度,安排各个饭桌所点菜单内各个菜的出菜顺序,并在接收到目标烦躁度大于等于预设烦躁度阈值时,确定与目标烦躁度对应的顾客目标所属的饭桌编号以作为烦躁饭桌编号,将烦躁饭桌编号所对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度升级;

其中,所述后厨控制设备在将烦躁饭桌编号所对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度升级之后,重新基于各个饭桌所点菜单内各个菜的重要程度,安排各个饭桌所点菜单内各个菜的出菜顺序;

其中,自适应滤波设备采用分别对应的各个滤波器基于干扰信号的幅值大小顺序依次对高清饭店图像进行相应的各个滤波处理包括:干扰信号的幅值越大,对高清饭店图像进行相应的滤波处理的顺序越靠前;

其中,所述后厨控制设备将烦躁饭桌编号所对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度升级包括:基于烦躁饭桌编号对应的目标烦躁度的等级,确定对烦躁饭桌编号所对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度进行升级的幅度,烦躁饭桌编号对应的目标烦躁度的等级越高,相应的升级的幅度越大。

在所述基于图像识别的饭店调配系统中:

所述后厨控制设备在同时接收到相同编号的烦躁饭桌编号时,基于收到相同编号的烦躁饭桌编号的数量提升对收到相同编号的烦躁饭桌编号对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度的升级幅度;

其中,收到相同编号的烦躁饭桌编号的数量越多,对收到相同编号的烦躁饭桌编号对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度的升级幅度越大。

所述基于图像识别的饭店调配系统中还可以包括:液晶显示面板,与所述后厨控制设备连接,用于接收并实时显示各个饭桌所点菜单内各个菜的出菜顺序。

在所述基于图像识别的饭店调配系统中:高清图像捕获设备为球形全景捕获设备,包括环境亮度传感器、滤光片、镜头、镜头支架和球形全景高清摄像头。

在所述基于图像识别的饭店调配系统中:所述特征存储设备为mmc存储卡,其预先存储的顾客外形特征包括顾客上限灰度阈值和顾客下限灰度阈值,顾客上限灰度阈值和顾客下限灰度阈值的取值范围都在0-255之间,顾客上限灰度阈值大于顾客下限灰度阈值。

另外,图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。

由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善,数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。而且,在图像处理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般,噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现,扰乱图像的可观测信息。对于数字图像信号,噪声表为或大或小的极值,这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上,对图像造成亮、暗点干扰,极大降低了图像质量,影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。要构造一种有效抑制噪声的滤波器必须考虑两个基本问题:能有效地去除目标和背景中的噪声;同时,能很好地保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。

常用的图像滤波模式中的一种是,非线性滤波器,一般说来,当信号频谱与噪声频谱混叠时或者当信号中含有非叠加性噪声时如由系统非线性引起的噪声或存在非高斯噪声等,传统的线性滤波技术,如傅立变换,在滤除噪声的同时,总会以某种方式模糊图像细节,如边缘等,进而导致像线性特征的定位精度及特征的可抽取性降低。而非线性滤波器是基于对输入信号的一种非线性映射关系,常可以把某一特定的噪声近似地映射为零而保留信号的要特征,因而其在一定程度上能克服线性滤波器的不足之处。

采用本发明的基于图像识别的饭店调配系统,针对现有技术中在饭店安排出菜顺序时无法考虑顾客烦躁度因素的技术问题,通过在接收到饭桌数据采集设备所采集的饭店内各个饭桌所点菜单之后,基于各个饭桌所点菜单内各个菜的重要程度,安排各个饭桌所点菜单内各个菜的出菜顺序,并在接收到顾客的烦躁度大于等于预设烦躁度阈值时,确定与烦躁度对应的顾客目标所属的饭桌编号以作为烦躁饭桌编号,将烦躁饭桌编号所对应的饭桌所点菜单内各个菜的重要程度升级,从而解决了上述技术问题。

可以理解的是,虽然本发明已以较佳实施例披露如上,然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言,在不脱离本发明技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

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