一种校园食堂菜品智能推荐方法及系统技术方案

本申请属于电子信息技术领域，公开了一种校园食堂菜品智能推荐方法及系统。通过人脸识别模块从多角度采集用餐者的人脸图像，并对人脸图像进行特征提取，得到面部信息；将面部信息传输给后台服务器，与预存在后台服务器中的用户数据集进行匹配，若匹配到包含上述面部信息的用户数据，则获取该用户数据关联的历史点餐数据，并发送给点餐推荐模块；点餐推荐模块基于历史点餐数据对该用餐者的偏好进行分析，并结合实时菜单信息得到用餐者的菜单推荐列表；将菜单推荐列表发送到用户交互界面上，向该用餐者进行菜品推荐。通过人脸识别技术精准识别用餐者的身份，并进行个性化的智能推荐，使推荐结果更加迎合用餐者的欢迎，提高推荐的精准度。精准度。精准度。

【技术实现步骤摘要】
一种校园食堂菜品智能推荐方法及系统


[0001]本申请涉及电子信息
，尤其涉及一种校园食堂菜品智能推荐方法及系统。

技术介绍

[0002]现如今智能推送技术被广泛应用于网购领域、影视音领域。但目前神经网络集成的多视觉人脸识别技术、采集用餐者的个人口味喜好信息来进行智能推送的技术在餐饮领域应用较少。目前在餐饮行业的推送一般为基于已收集的数据进行分析推送，向用户推送新上架的新品、或比较受欢迎的单品，但这并非用户本人所感兴趣的内容，推荐不够精准，推送成功的几率不够高。

技术实现思路

[0003]为此，本申请的实施例提供了一种校园食堂菜品智能推荐方法及系统，实现了针对不同用餐者进行个性化智能推送，提高推送精准度。
[0004]第一方面，本申请提供一种校园食堂菜品智能推荐方法。
[0005]本申请是通过以下技术方案得以实现的：
[0006]一种校园食堂菜品智能推荐方法，所述方法包括：
[0007]利用人脸识别模块从多角度采集用餐者的人脸图像，并对所述人脸图像进行特征提取，得到所述人脸图像的面部信息；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种校园食堂菜品智能推荐方法，其特征在于，所述方法包括：利用人脸识别模块从多角度采集用餐者的人脸图像，并对所述人脸图像进行特征提取，得到所述人脸图像的面部信息；将所述面部信息传输给后台服务器，与预存在所述后台服务器中的用户数据集进行匹配，若匹配到包含所述面部信息的用户数据，则获取所述用户数据关联的历史点餐数据，将所述历史点餐数据发送给点餐推荐模块；所述点餐推荐模块基于所述历史点餐数据对所述用餐者的偏好进行分析，并结合实时菜单信息得到所述用餐者的菜单推荐列表；将所述菜单推荐列表发送到用户交互界面上，向所述用餐者进行菜品推荐，供所述用餐者基于所述菜单推荐列表在所述用户交互界面上进行点餐。2.根据权利要求1所述的校园食堂菜品智能推荐方法，其特征在于，利用人脸识别模块从多角度采集用餐者的人脸图像，并对所述人脸图像进行特征提取，得到所述人脸图像的面部信息的步骤包括：通过图像采集单元中的若干个摄像头从多角度采集用餐者的人脸图像，将采集到的所述人脸图像传输给图像处理单元；所述图像处理单元基于所述人脸图像确定所述用餐者的三维人脸点云；通过Pointnet目标识别算法对所述三维人脸点云进行特征提取，得到所述用餐者的面部信息。3.根据权利要求2所述的校园食堂菜品智能推荐方法，其特征在于，所述通过Pointnet目标识别算法对所述三维人脸点云进行特征提取的步骤包括：利用Pointnet目标识别算法的set abstractiona模块进行特征提取，其中所述set abstractiona模块包括采样单元、分组单元以及提取单元；将所述三维人脸点云输入到所述采样单元中，所述采样单元对所述三维人脸点云进行采样操作，得到预设数量的采样点；将所述采样点输入到所述分组单元中，所述分组单元对所述采样点进行区域划分，得到各采样点的分区结果；将所述分区结果输入到提取单元中，所述提取单元对所述分区结果进行特征提取。4.根据权利要求1所述的校园食堂菜品智能推荐方法，其特征在于，所述若匹配到包含所述面部信息的用户数据的步骤后还包括：对所述用户数据中关联的身份证信息进行底层信息处理和特征提取，得到身份信息特征；判断所述面部信息与所述身份信息特征是否匹配，若匹配成功，则获取所述用户数据关联的历史点餐数据；若匹配不成功，则重新进行人脸识别。5.根据权利要求1所述的校园食堂菜品智能推荐方法，其特征在于，所述点餐推荐模块基于所述历史点餐数据对所述用餐者的偏好进行分析，并结合实时菜单信息得到所述用餐者的...

【专利技术属性】
技术研发人员：江跃龙，叶浩霞，林纯琪，陈嘉美，
申请(专利权)人：广州铁路职业技术学院，
类型：发明
国别省市：