一种数字食堂无感支付的方法技术

本发明专利技术公开了一种数字食堂无感支付的方法，包括以下步骤：S1、将每个就餐者的人脸录入系统，并将人脸同支付的卡号进行绑定；S2、对就餐者人脸进行抓拍，并判断该就餐者是否为合法的就餐者，如果不是，则提醒工作人员进行处置；S3、如果是就餐者，计算该就餐者的脸部、手臂和胳膊的比例；S4、实时识别就餐者的人脸；S5、跟踪过程中，判断就餐者的取菜、还菜两种行为；S6、当通过人脸已识别出就餐者，则判断出该就餐者的手臂、胳膊的位置；本发明专利技术通过安装在选菜入口、自主选菜区，选菜出口等区域的多个摄像头，利用视频智能分析算法，利用多个摄像机联动、多个算法的协同，实现选菜出口自动结算的真正的无感支付，为就餐者带来良好的就餐体验。

【技术实现步骤摘要】
一种数字食堂无感支付的方法
本专利技术涉及无感支付
，具体为一种数字食堂无感支付的方法。
技术介绍
数字食堂，就餐者从进门选菜到就餐进行自给自足，无需食堂工作人员为其打饭打菜进行用餐扣款，只需就餐者到食堂米饭区、菜品区、点心区等区域进行自取。现有的数字食堂的无感支付主要是在结算区，工作人员需要首先根据就餐者选取的菜品，输入预支付金额，然后就餐者通过人脸、刷卡、支付码等方式进行支付，过程较为复杂，就餐者需要刻意进行支付，为此，提出一种数字食堂无感支付的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种数字食堂无感支付的方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种数字食堂无感支付的方法，包括以下步骤：S1、将每个就餐者的人脸录入系统，并将人脸同支付的卡号进行绑定；S2、对就餐者人脸进行抓拍，并判断该就餐者是否为合法的就餐者，如果不是，则提醒工作人员进行处置；S3、如果是就餐者，计算该就餐者的脸部、手臂和胳膊的比例；S4、实时识别就餐者的人脸；S5、跟踪过程中，判断就餐者的取菜、还菜两种行为；S6、当通过人脸已识别出就餐者，则判断出该就餐者的手臂、胳膊的位置；S7、根据手臂、胳膊的位置，对图像进行分块，切割；S8、对切割后的图片进行图像智能分析，判断是取菜行为还是还菜行为；S9、对于取菜及还菜的行为，重新计算该人的金额；S10、在入口区，当判断到有人时，根据人脸、所取菜的金额，自动扣款；S11、完成无感支付功能。作为本技术方案的进一步优选的：在S1中，通过人脸录入设备对就餐者人脸数据和支付卡号进行录入绑定。作为本技术方案的进一步优选的：在S2中，通过摄像机对就餐者人脸进行自动抓拍，并通过人脸识别算法进行判断，若不是则通过语音设备进行提醒。作为本技术方案的进一步优选的：在S3中，通过人体比例算法对脸部、手臂和胳膊的比例进行计算，根据预先确定体素的大小，人工对点云区域进行分割，将点云格式转为体素格式；转化为图像，此种方式不直接处理三维的点云数据，先将点云投影到某些特定视角再处理，同时，融合使用来自相机的图像信息，通过将这些不同视角的数据相结合，来实现点云数据的认知任务；直接对点云操作，基于激光雷达的目标检测算法的流程为输入一帧点云数据，对稀疏的点云数据做特征表达，提取特征后进入检测网络，输出检测结果。作为本技术方案的进一步优选的：在S4中，通过摄像机录入视频实时跟踪就餐者，从视频图像中找出预先定义的目标，给出其类别标签和位置坐标，获取数字食堂场景下的视频或者图像数据，建立数据库，再在采集到的数据集上开展算法工作，提取目标物体的特征表达，然后基于数据集和选定的算法进行训练，调整权重，使其正确检测到目标物体。作为本技术方案的进一步优选的：在S5中，通过人体关节行为算法判断就餐者的取菜、还菜的两种行为。作为本技术方案的进一步优选的：在S6中，通过人体比例算法判断出该就餐者的手臂、胳膊的位置。作为本技术方案的进一步优选的：在S8中，通过人体关节行为算法进行分析。作为本技术方案的进一步优选的：在S10中，通过实时人脸识别分析，判断是否有人，对目标进行运动估计和数据关联，由此得到目标的运动轨迹，输入目标检测结果，利用运动估计和数据关联算法进行轨迹匹配，根据匹配结果更新目标状态，没有被匹配上的检测结果将用于生成新目标，没有匹配上的目标预测状态将被删除，其中目标检测结果为基于摄像头与激光雷达目标检测决策级融合的结果。作为本技术方案的进一步优选的：在S11中，通过摄像机和算法协同完成无感支付功能。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过安装在选菜入口、自主选菜区，选菜出口等区域的多个摄像头，利用视频智能分析算法，利用多个摄像机联动、多个算法的协同，实现选菜出口自动结算的真正的无感支付，为就餐者带来良好的就餐体验。附图说明图1为本专利技术方法的流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例请参阅图1，本专利技术提供一种技术方案：一种数字食堂无感支付的方法，包括以下步骤：S1、将每个就餐者的人脸录入系统，并将人脸同支付的卡号进行绑定；S2、对就餐者人脸进行抓拍，并判断该就餐者是否为合法的就餐者，如果不是，则提醒工作人员进行处置；S3、如果是就餐者，计算该就餐者的脸部、手臂和胳膊的比例；S4、实时识别就餐者的人脸；S5、跟踪过程中，判断就餐者的取菜、还菜两种行为；S6、当通过人脸已识别出就餐者，则判断出该就餐者的手臂、胳膊的位置；S7、根据手臂、胳膊的位置，对图像进行分块，切割；S8、对切割后的图片进行图像智能分析，判断是取菜行为还是还菜行为；S9、对于取菜及还菜的行为，重新计算该人的金额；S10、在入口区，当判断到有人时，根据人脸、所取菜的金额，自动扣款；S11、完成无感支付功能。本实施例中，具体的：在S1中，通过人脸录入设备对就餐者人脸数据和支付卡号进行录入绑定；通过人脸数据和支付卡号绑定的设置，便于后续通过人脸进行支付。本实施例中，具体的：在S2中，通过摄像机对就餐者人脸进行自动抓拍，并通过人脸识别算法进行判断，若不是则通过语音设备进行提醒；通过摄像机对就餐者人脸进行自动抓拍从而判断是否为已录入人脸数据，若不是则对其进行提醒。本实施例中，具体的：在S3中，通过人体比例算法对脸部、手臂和胳膊的比例进行计算，人体比例算法基于激光雷达点云的目标检测算法的根源是深度学习在计算机视觉的发展。体素，根据预先确定体素的大小，人工对点云区域进行分割，将点云格式转为体素格式；转化为图像，此种方式不直接处理三维的点云数据，而是先将点云投影到某些特定视角再处理。同时，也可以融合使用来自相机的图像信息。通过将这些不同视角的数据相结合，来实现点云数据的认知任务；直接对点云操作。基于激光雷达的目标检测算法的一般流程为输入一帧点云数据，对稀疏的点云数据做特征表达，提取特征后进入检测网络，输出检测结果；通过人体比例算法对脸部、手臂和胳膊的比例进行计算使得对就餐者的检测更加准确。本实施例中，具体的：在S4中，通过摄像机录入视频实时跟踪就餐者，从视频图像中找出预先定义的目标，给出其类别标签和位置坐标。获取数字食堂场景下的视频或者图像数据，建立数据库，再在采集到的数据集上开展算法工作。提取目标物体的特征表达然后基于数据集和选定的算法进行训练，调整权重，使其可以正确检测到目标物体；启动选菜区的多个摄像机，利用视频实时跟踪就餐者，实时识别就餐者的人脸。本实施例中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数字食堂无感支付的方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、将每个就餐者的人脸录入系统，并将人脸同支付的卡号进行绑定；/nS2、对就餐者人脸进行抓拍，并判断该就餐者是否为合法的就餐者，如果不是，则提醒工作人员进行处置；/nS3、如果是就餐者，计算该就餐者的脸部、手臂和胳膊的比例；/nS4、实时识别就餐者的人脸；/nS5、跟踪过程中，判断就餐者的取菜、还菜两种行为；/nS6、当通过人脸已识别出就餐者，则判断出该就餐者的手臂、胳膊的位置；/nS7、根据手臂、胳膊的位置，对图像进行分块，切割；/nS8、对切割后的图片进行图像智能分析，判断是取菜行为还是还菜行为；/nS9、对于取菜及还菜的行为，重新计算该人的金额；/nS10、在入口区，当判断到有人时，根据人脸、所取菜的金额，自动扣款；/nS11、完成无感支付功能。/n

【技术特征摘要】
1.一种数字食堂无感支付的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、将每个就餐者的人脸录入系统，并将人脸同支付的卡号进行绑定；
S2、对就餐者人脸进行抓拍，并判断该就餐者是否为合法的就餐者，如果不是，则提醒工作人员进行处置；
S3、如果是就餐者，计算该就餐者的脸部、手臂和胳膊的比例；
S4、实时识别就餐者的人脸；
S5、跟踪过程中，判断就餐者的取菜、还菜两种行为；
S6、当通过人脸已识别出就餐者，则判断出该就餐者的手臂、胳膊的位置；
S7、根据手臂、胳膊的位置，对图像进行分块，切割；
S8、对切割后的图片进行图像智能分析，判断是取菜行为还是还菜行为；
S9、对于取菜及还菜的行为，重新计算该人的金额；
S10、在入口区，当判断到有人时，根据人脸、所取菜的金额，自动扣款；
S11、完成无感支付功能。


2.根据权利要求1所述的一种数字食堂无感支付的方法，其特征在于：在S1中，通过人脸录入设备对就餐者人脸数据和支付卡号进行录入绑定。


3.根据权利要求1所述的一种数字食堂无感支付的方法，其特征在于：在S2中，通过摄像机对就餐者人脸进行自动抓拍，并通过人脸识别算法进行判断，若不是则通过语音设备进行提醒。


4.根据权利要求1所述的一种数字食堂无感支付的方法，其特征在于：在S3中，通过人体比例算法对脸部、手臂和胳膊的比例进行计算，根据预先确定体素的大小，人工对点云区域进行分割，将点云格式转为体素格式；转化为图像，此种方式不直接处理三维的点云数据，先将点云投影到某些特定视角再处理，同时，融合使用来自相机的图像信息，通过将这些不同视角的数据相结合，来实现点云数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯加树，张建勇，
申请(专利权)人：杭州华慧物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33