食堂用餐服务方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种食堂用餐服务方法、装置、计算机设备及储存介质，包括下述步骤：获取目标人员的形体图像；将所述形体图像输入到预先训练至收敛状态用于对人体图像进行形体分类的神经网络模型中，判断所述目标人员的体态信息；根据所述体态信息与预设的推荐规则为所述目标人员推荐用餐菜品。在菜品计价时，采用菜品识别的方法，自动计算用餐费用，并通过扫描就餐人员的脸部信息自动扣款，提高了费用计算的效率，减少计价差错。通过这种方法，有效提高就餐结算速率、帮助就餐人员养成健康的饮食习惯。

Dining service method, device, computer equipment and storage medium in canteen

The embodiment of the present invention discloses a canteen dining service method, device, computer equipment and storage medium, including the following steps: acquiring the body image of the target person; inputting the body image into a neural network model trained to convergence state for body classification of the human image, judging the body information of the target person; and according to the body information. With the presupposed recommendation rules, meals are recommended for the target person. In the process of food pricing, the method of food identification is used to automatically calculate the cost of meals and automatically deduct money by scanning the face information of the diners, which improves the efficiency of cost calculation and reduces the error of pricing. By this way, the settlement rate of meals can be effectively improved and healthy eating habits can be developed for the diners.

【技术实现步骤摘要】
食堂用餐服务方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及信息处理
，特别是涉及一种食堂用餐服务方法、装置、计算机设备及储存介质。
技术介绍
目前，食堂能够满足用户的用餐和快速结算需求，在学校、公司等场所，食堂成为了许多人的用餐选择地。为了减少现金流动，加快结算效率，目前大部分的食堂都改用了IC卡或者移动APP支付，有效地方便了就餐人员的付款操作。但是，菜品的计价都是由工作人员人为计算，很多时候会出现工作人员遗忘或记错菜品价格，或者计算漏算、算错菜品总价，造成了用餐价格计算缓慢，容易出现错误。使用IC卡或移动APP进行支付，会出现就餐人员遗失或忘带IC卡或手机的情况，造成就餐时无法付款，遗失的IC卡也存在被盗刷的风险。另一方面，去食堂吃饭，基本是剩下什么菜吃什么菜，谈不上营养就餐。就餐人员大部分没有健康合理的饮食习惯，很多中青年人士把精力放在事业上，对营养很不讲究，平时或者不管什么饭菜，吃饱就行，或者顿顿鸡鸭鱼肉，或者应酬不断，高脂肪、高蛋白质大量摄入，以致啤酒肚、脂肪肝、高血压、高血糖等等；另外还有一些女士怕胖，片面地节制饮食。殊不知，这些不合理、不健康的饮食习惯，最后造成身体素质下滑，甚至疾病缠身。
技术实现思路
本专利技术实施例能够提供一种提高就餐结算速率、帮助就餐人员养成健康的饮食习惯的食堂用餐服务方法、装置、计算机设备及存储介质。为解决上述技术问题，本专利技术创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种食堂用餐服务方法，包括以下步骤：获取目标人员的形体图像；根据所述形体图像判断所述目标人员的体态信息；根据所述体态信息与预设的推荐规则为所述目标人员推荐用餐菜品。可选地，所述根据所述形体图像判断所述目标人员的体态信息的步骤，包括以下步骤：将所述形体图像输入到预设的形体分析模型中，其中，所述形体分析模型为预先训练至收敛状态用于对人体图像进行形体分类的神经网络模型；获取所述形体分析模型输出的分类结果；定义所述分类结果表征的形体数据为所述目标人员的体态信息。可选地，所述获取目标人员的形体图像的步骤，包括以下步骤：获取实时画面；从所述实时画面中定时抽取帧图像，并判断所述帧图像中是否存在形体轮廓；当所述帧图像中存在形体轮廓时，确认所述帧图像为所述目标人员的形体图像。可选地，所述神经网络模型的训练方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括同一目标的至少一张形体图像；将所述至少一张形体图像依次输入到预设的分类模型中，分别获取所述至少一张形体图像的体态信息分类值；以数值为限定条件对所述至少一张形体图像的体态信息分类值进行排序；确认所述排序结果中处于中间位置的体态信息分类值为所述至少一张形体图像的期望分类值。可选地，所述根据所述目标人员的体态信息与预设的推荐规则为所述目标人员推荐用餐菜品的步骤，包括下述步骤：获取当前已上架菜品的菜式信息，其中，所述菜式信息中包括每一份所述菜品所包含的热量；根据所述目标人员的体态信息与预设的匹配规则在已上架菜品中确定目标菜品；将所述目标菜品通过显示终端展示给所述目标人员，以引导所述目标人员选择目标菜品进行用餐。可选地，所述根据所述体态信息与预设的推荐规则为所述目标人员推荐用餐菜品之后，包括下述步骤：获取目标人员的脸部图像；根据所述脸部图像确认目标人员的身份信息，其中，身份信息中包括已绑定的扣款通道；通过所述扣款通道扣除对应的用餐费用。可选地，所述通过所述移动支付应用程序中支付用餐费用的步骤之前，包括下述步骤：获取目标人员的餐盘图像；将所述餐盘图像输入到预设的菜品识别模型中，其中，所述菜品识别模型为预先训练至收敛状态用于对菜品进行价格分类的神经网络模型；获取所述餐盘图像中各菜品的价格分类结果；确定所述菜品的价格之和为所述用餐费用。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供一种食堂用餐服务装置，包括：获取模块，用于获取目标人员的形体图像；处理模块，用于根据所述形体图像判断所述目标人员的体态信息；执行模块，用于根据所述体态信息与预设的推荐规则为所述目标人员推荐用餐菜品。可选地，所述食堂用餐服务装置，还包括：第一输入子模块，用于将所述形体图像输入到预设的形体分析模型中，其中，所述形体分析模型为预先训练至收敛状态用于对人体图像进行形体分类的神经网络模型；第一获取子模块，用于获取所述形体分析模型输出的分类结果；第一执行子模块，用于定义所述分类结果表征的形体数据为所述目标人员的体态信息。可选地，所述食堂用餐服务装置，还包括：第二获取子模块，用于获取实时画面；第一处理子模块，用于从所述实时画面中定时抽取帧图像，并判断所述帧图像中是否存在形体轮廓；第二执行子模块，用于当所述帧图像中存在形体轮廓时，确认所述帧图像为所述目标人员的形体图像。可选地，所述食堂用餐服务装置，还包括：第三获取子模块，用于获取训练样本集，所述训练样本集包括同一目标的至少一张形体图像；第二输入子模块，用于将所述至少一张形体图像依次输入到预设的分类模型中，分别获取所述至少一张形体图像的体态信息分类值；第二处理子模块，用于以数值为限定条件对所述至少一张形体图像的体态信息分类值进行排序；第三执行子模块，用于确认所述排序结果中处于中间位置的体态信息分类值为所述至少一张形体图像的期望分类值。可选地，所述食堂用餐服务装置，还包括：第四获取子模块，用于获取当前已上架菜品的菜式信息，其中，所述菜式信息中包括每一份所述菜品所包含的热量；第三处理子模块，用于根据所述目标人员的体态信息与预设的匹配规则在已上架菜品中确定目标菜品；第四执行子模块，用于将所述目标菜品通过显示终端展示给所述目标人员，以引导所述目标人员选择目标菜品进行用餐。可选地，所述食堂用餐服务装置，还包括：第五获取子模块，用于获取目标人员的脸部图像；第四处理子模块，用于根据所述脸部图像确认目标人员的身份信息，其中，身份信息中包括已绑定的扣款通道；第五执行子模块，用于通过所述扣款通道扣除对应的用餐费用。可选地，所述食堂用餐服务装置，还包括：第六获取子模块，用于获取目标人员的餐盘图像；第三输入子模块，用于将所述餐盘图像输入到预设的菜品识别模型中，其中，所述菜品识别模型为预先训练至收敛状态用于对菜品进行价格分类的神经网络模型；第七获取子模块，用于获取所述餐盘图像中各菜品的价格分类结果；第六执行子模块，用于确定所述菜品的价格之和为所述用餐费用。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述所述食堂用餐服务方法的步骤。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述所述食堂用餐服务方法的步骤。本专利技术实施例的有益效果是：通过实时获取就餐人员的形体图像，并将就餐人员的形体图像输入到已训练至收敛的神经网络模型中，根据神经网络的输出分类结果判断就餐人员的体态信息，并根据就餐人员的体态信息和预设的推荐规则为就餐人员推荐适合自身的菜式，引导就餐人员选用较为健康的菜式，减少就餐人员习惯性选择不合理菜式搭配的情况，帮助就餐人员养成良好的饮食习惯，减少因不合理、不健康的饮食习惯导致的就餐人员罹患疾病本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种食堂用餐服务方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标人员的形体图像；根据所述形体图像判断所述目标人员的体态信息；根据所述体态信息与预设的推荐规则为所述目标人员推荐用餐菜品。

【技术特征摘要】
1.一种食堂用餐服务方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标人员的形体图像；根据所述形体图像判断所述目标人员的体态信息；根据所述体态信息与预设的推荐规则为所述目标人员推荐用餐菜品。2.如权利要求1所述的食堂用餐服务方法，其特征在于，所述根据所述形体图像判断所述目标人员的体态信息的步骤，包括以下步骤：将所述形体图像输入到预设的形体分析模型中，其中，所述形体分析模型为预先训练至收敛状态用于对人体图像进行形体分类的神经网络模型；获取所述形体分析模型输出的分类结果；定义所述分类结果表征的形体数据为所述目标人员的体态信息。3.如权利要求1所述的食堂用餐服务方法，其特征在于，所述获取目标人员的形体图像的步骤，包括以下步骤：获取实时画面；从所述实时画面中定时抽取帧图像，并判断所述帧图像中是否存在形体轮廓；当所述帧图像中存在形体轮廓时，确认所述帧图像为所述目标人员的形体图像。4.如权利要求2所述的食堂用餐服务方法，其特征在于，所述神经网络模型的训练方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括同一目标的至少一张形体图像；将所述至少一张形体图像依次输入到预设的分类模型中，分别获取所述至少一张形体图像的体态信息分类值；以数值为限定条件对所述至少一张形体图像的体态信息分类值进行排序；确认所述排序结果中处于中间位置的体态信息分类值为所述至少一张形体图像的期望分类值。5.如权利要求1所述的食堂用餐服务方法，其特征在于，所述根据所述目标人员的体态信息与预设的推荐规则为所述目标人员推荐用餐菜品的步骤，包括下述步骤：获取当前已上架菜品的菜式信息，其中，所述菜式信息中包括每一份所...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄锦伦，丁俊，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44