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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着中国城镇化的进一步发展，越来越多的人口涌向城市；又由于传统人工计费效率低下，使得消费者需要排很长的队才能完成结算任务，浪费宝贵的时间。该选题的目的就是为了人们在用餐时能够快速计费，减少排队等待的时间。

此外，近些年来数字图像处理技术快速发展，机器学习、计算机视觉也在计算机技术的迅猛发展下得到很大推动，这些都为对识别包含餐盘的图片提供了技术可能，也为这项技术能够以高效、低廉的价格进入市场铺平了道路。所以，此时此刻，研究“基于计算机视觉的路面交通标志检测算法设计”这一课题有十分重要的意义和价值。

如果这样技术能够得到实际的运用，每位用餐者都能因为餐厅安装了该系统而减少三五分钟的排队时间的话，对于我们这个有14亿人口的国家来说，那将减少人们很多时间和精力的浪费。

2. 研究的基本内容

（1）学习了解机器学习和图像识别的基本过程

（2）学习了解visual studio 2019和opencv3.4.6的软件操作

（3）学习了解支持向量机（svm）算法

3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一阶段（2018.12.1-2018.12.15）：搭建项目所需软件环境，配置好visual studio 2019的环境变量，配置好加载opencv3算法库的路径；

第二阶段（2018.12.15-2019.1.15）：搜集数据，拍摄若干张餐盘的图片，用于以后的训练、验证、测试阶段使用；

第三阶段（2019.1.16-2019.2.15）：学习了解图像识别领域中常见的算法，如：支持向量机（svm）算法、模板算法、边缘检测算法；

4. 参考文献

[1] 刘子龙,胡少凯,蒋辰飞,韩光鲜. 基于arm和计算机视觉的餐厅快速结算系统设计[j]. 信息技术,2013(13): 80-84.

[2] 向珉皓. 基于数字图像处理技术的食堂自动计价系统设计[j]. 电子制作,2017(17):26-28.

[3] 陈小娥. 基于hsv空间和形状检测的餐盘识别智能算法研究[j]. 西安文理学院学报(自然科学版),2017(6):67-68.