基于多点检测的无人餐厅餐品识别系统、方法及装置与流程

本发明涉及自动化领域，尤其是一种基于多点检测的无人餐厅餐品识别系统、方法及装置。

背景技术：

随着人工成本的增加，无人化服务逐渐得到市场的认可。对于餐饮行业，尤其是快餐行业，目前餐厅中主要由服务人员提供餐品的盛放与收银等工作，上述步骤趋于流程化，但在餐厅的实际运营过程中，往往会在高峰期出现服务人员不足、服务混乱等现象；基于上述现象，采用自动化的无人餐厅开始得到推广。

无人餐厅由顾客自主选择餐品，并通过模式识别技术对于对应的餐品进行识别，以使得客户实现自主结账；然而，相关技术中，无人餐厅在识别餐品的过程中往往需要依赖于餐盘的内置芯片，亦或采用较为复杂的算法对于餐盘进行精细化的识别分析；上述餐品的识别方式使得无人餐厅在识别餐品时的实现成本较为高昂，不利于餐厅的运营。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是提供一种基于多点检测的无人餐厅餐品识别系统、方法及装置，以解决相关技术中，无人餐厅在进行餐品识别时的成本较为高昂的问题。

为解决上述技术问题，根据本发明的一个实施例，提供了一种基于多点检测的无人餐厅餐品识别系统，所述系统包括：

餐盘，所述餐盘包括第一餐盘与第二餐盘，所述第一餐盘与第二餐盘分别对应不同的预设价格，所述第一餐盘与所述第二餐盘分别采用不同的几何形状；

识别模组，包括摄像头与处理器，所述识别模组用于识别所述餐盘的几何形状。

根据本发明的一个实施例，还提供了一种根据上述系统的基于多点检测的无人餐厅餐品识别方法，所述方法包括：

预设多个检测点，所述多个检测点沿预设的几何形状的边缘均匀分布；

通过所述识别模组获取所述餐盘的位置，并将所述多个检测点分布在所述餐盘的对应位置上；

通过所述识别模组检测每一个所述检测点与所述餐盘的重合状态；

根据所述多个检测点与所述餐盘的重合状态，识别所述餐盘为所述第一餐盘或所述第二餐盘。

可选地，所述检测点至少包括6个。

可选地，所述预设的几何形状包括：所述第一餐盘对应的几何形状、所述第二餐盘对应的几何形状。

可选地，所述识别模组检测每一个所述检测点与所述餐盘的重合状态，包括：

检索所述检测点所在位置的对应颜色是否与所述餐盘的预设颜色相符。

根据本发明的一个实施例，还提供了一种根据上述系统的基于多点检测的无人餐厅餐品识别装置，所述装置包括：

预设模块，用于预设多个检测点，所述多个检测点沿预设的几何形状的边缘均匀分布；

第一检测模块，用于通过所述识别模组获取所述餐盘的位置，并将所述多个检测点分布在所述餐盘的对应位置上；

第二检测模块，用于通过所述识别模组检测每一个所述检测点与所述餐盘的重合状态；

识别模块，用于根据所述多个检测点与所述餐盘的重合状态，识别所述餐盘为所述第一餐盘或所述第二餐盘。

通过上述发明，由于识别模组在对于餐盘进行识别过程中通过对于多个检测点与餐盘的重合状态即可实现对于餐盘的识别，因此，本发明可以解决相关技术中，无人餐厅在进行餐品识别时的成本较为高昂的问题，进而达到降低无人餐厅的运营成本的效果。

附图说明

图1是根据本发明实施例提供的基于多点检测的无人餐厅餐品识别系统示意图；

图2是根据本发明实施例提供的基于多点检测的无人餐厅餐品识别方法流程图；

图3是根据本发明实施例提供的基于多点检测的无人餐厅餐品识别装置示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

实施例1

图1是根据本发明实施例提供的基于多点检测的无人餐厅餐品识别系统示意图，如图1所示，所述系统包括：

餐盘，所述餐盘包括第一餐盘101与第二餐盘102，所述第一餐盘101与第二餐盘102分别对应不同的预设价格，所述第一餐盘101与所述第二餐盘102分别采用不同的几何形状；

识别模组103，包括摄像头104与处理器105，所述识别模组103用于识别所述餐盘的几何形状。所述摄像头104与所述处理器105彼此电性连接。

通过上述系统，由于识别模组在对于餐盘进行识别过程中通过对于多个检测点与餐盘的重合状态即可实现对于餐盘的识别，因此，本实施例可以解决相关技术中，无人餐厅在进行餐品识别时的成本较为高昂的问题，进而达到降低无人餐厅的运营成本的效果。

实施例2

图2是根据本发明实施例提供的基于多点检测的无人餐厅餐品识别方法流程图，如图2所示，所述方法包括：

s201，预设多个检测点，所述多个检测点沿预设的几何形状的边缘均匀分布；

s202，通过所述识别模组获取所述餐盘的位置，并将所述多个检测点分布在所述餐盘的对应位置上；

s203，通过所述识别模组检测每一个所述检测点与所述餐盘的重合状态；

s204，根据所述多个检测点与所述餐盘的重合状态，识别所述餐盘为所述第一餐盘或所述第二餐盘。

通过上述方法，由于识别模组在对于餐盘进行识别过程中通过对于多个检测点与餐盘的重合状态即可实现对于餐盘的识别，因此，本实施例可以解决相关技术中，无人餐厅在进行餐品识别时的成本较为高昂的问题，进而达到降低无人餐厅的运营成本的效果。

可选地，s201中，所述检测点至少包括6个。

可选地，s201中，所述预设的几何形状包括：所述第一餐盘对应的几何形状、所述第二餐盘对应的几何形状。

可选地，s203中，所述识别模组检测每一个所述检测点与所述餐盘的重合状态，包括：

检索所述检测点所在位置的对应颜色是否与所述餐盘的预设颜色相符。

实施例3

图3是根据本发明实施例提供的基于多点检测的无人餐厅餐品识别装置示意图，如图3所示，所述装置包括：

预设模块301，用于预设多个检测点，所述多个检测点沿预设的几何形状的边缘均匀分布；

第一检测模块302，用于通过所述识别模组获取所述餐盘的位置，并将所述多个检测点分布在所述餐盘的对应位置上；

第二检测模块303，用于通过所述识别模组检测每一个所述检测点与所述餐盘的重合状态；

识别模块304，用于根据所述多个检测点与所述餐盘的重合状态，识别所述餐盘为所述第一餐盘或所述第二餐盘。

通过上述装置，由于识别模组在对于餐盘进行识别过程中通过对于多个检测点与餐盘的重合状态即可实现对于餐盘的识别，因此，本实施例可以解决相关技术中，无人餐厅在进行餐品识别时的成本较为高昂的问题，进而达到降低无人餐厅的运营成本的效果。

可选地，预设模块301中，所述检测点至少包括6个。

可选地，预设模块301中，所述预设的几何形状包括：所述第一餐盘对应的几何形状、所述第二餐盘对应的几何形状。

可选地，第二检测模块303中，包括：

检索所述检测点所在位置的对应颜色是否与所述餐盘的预设颜色相符。