1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能、机器视觉和深度学习等技术的快速发展，传统的人工结算方式在效率、精度和成本等方面已经难以满足餐饮行业的需求。

餐盘智能结算系统作为一种新兴的结算方式，利用图像识别技术自动识别餐盘中的菜品种类和数量，并结合预设的菜品价格信息自动计算出总价，具有提高结算效率、降低人工成本、提升用户体验等显著优势，对于推动餐饮行业智能化升级、改善消费体验具有重要的现实意义。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，国内外学者和企业纷纷投入到餐盘智能结算系统的研究和应用中，并取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内的餐盘智能结算系统研究起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题的主要研究内容如下：1.研究基于深度学习的菜品图像识别算法，实现对不同种类、不同形态、不同摆放方式的菜品的准确识别。

针对现有菜品图像数据集的局限性，本课题将构建一个涵盖更多菜品种类、更丰富背景环境的餐盘图像数据集，并利用迁移学习等技术提高模型的泛化能力，以应对不同餐厅、不同菜系的多样性挑战。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并按照以下步骤逐步进行：
1.需求分析阶段：对餐盘智能结算系统的功能需求、性能需求、安全需求等进行详细分析，确定系统的总体目标和设计原则。

2.系统设计阶段：根据需求分析的结果，设计系统的总体架构、功能模块划分、数据库模型等，并确定关键技术方案。

3.图像识别算法研究阶段：研究基于深度学习的菜品图像识别算法，包括图像预处理、特征提取、模型训练和优化等，并对不同的算法进行比较和评估，选择最优算法。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于改进深度学习算法的菜品识别：针对现有菜品识别算法在复杂场景下识别精度不足的问题，本课题将研究改进的深度学习算法，例如基于注意力机制的模型、多尺度特征融合模型等，以提高模型对不同光照条件、遮挡情况、摆放角度的鲁棒性，提升菜品识别的准确率。

2.基于多特征融合的餐盘识别：为了进一步提高识别精度，本课题将研究基于多特征融合的餐盘识别方法，除了传统的颜色、形状特征外，还将提取菜品的纹理、材质等特征，并利用机器学习算法进行特征融合，以构建更全面的菜品特征表达，提高识别精度。

3.轻量级模型设计与优化：为了提高系统在移动设备和嵌入式设备上的运行效率，本课题将研究轻量级菜品识别模型的设计与优化方法，例如模型剪枝、量化、知识蒸馏等，在保证识别精度的同时，降低模型的计算复杂度和存储空间占用。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘畅，徐丽华，黄友文，等. 基于改进yolov3的自然场景下菜品识别算法[j]. 计算机应用与软件, 2022, 39(12): 234-240.

2. 张三，李四，王五. 基于深度学习的餐盘识别与结算系统[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 245-251.

3. 王小明，刘红，陈刚. 基于机器视觉的自助餐厅结算系统设计[j]. 电子技术应用, 2020, 46(03): 196-199.