1. 本选题研究的目的及意义
随着人们生活节奏的加快以及餐饮行业的蓬勃发展，传统的餐厅用餐计费方式暴露出效率低下、易出错、人工成本高等问题。
为了解决这些问题，提高餐厅的服务效率和顾客满意度，研究基于机器视觉的餐厅用餐自动计费算法显得尤为重要。
2. 本选题国内外研究状况综述
1. 国内研究现状
近年来，国内学者在基于机器视觉的餐厅用餐自动计费领域进行了一定的探索，并取得了一些初步成果。
例如，部分研究利用深度学习技术对菜品图像进行识别，实现了较高精度的菜品分类[1]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对现有研究中存在的问题，重点关注以下几个方面：
1.构建高鲁棒性的菜品识别算法:-研究不同光照条件、菜品摆放方式等因素对菜品识别精度的影响。
-结合深度学习技术和图像增强技术，提高菜品识别的鲁棒性和准确性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研与需求分析阶段:深入调研国内外相关文献，了解机器视觉、目标检测、图像识别等相关技术的发展现状和最新进展，分析餐厅用餐自动计费系统的需求，明确研究目标和内容。
2.算法设计与系统开发阶段:-设计基于机器视觉的菜品识别算法，包括图像预处理、特征提取、模型训练和优化等步骤。
-设计基于机器视觉的餐盘识别算法，包括餐盘特征分析、餐盘定位、餐盘计数等步骤。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的融合多特征菜品识别算法，结合菜品的颜色、纹理、形状等特征，提高菜品识别的鲁棒性和准确性，尤其是在光照变化、遮挡等复杂场景下。
2.设计一种基于实例分割的餐盘识别算法，能够精确定位和识别不同形状、颜色、材质的餐盘，克服了传统方法对餐盘形状和颜色的限制，提高了复杂场景下的餐盘识别准确率。
3.开发一套完整的餐厅用餐自动计费系统，实现从菜品识别、餐盘计数到自动生成账单的自动化流程，有效提高餐厅的运营效率和服务质量，降低人力成本，并为顾客提供更加便捷、智能的用餐体验。
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. 李刚,宋晓峰,周雪梅. 基于改进YOLOv5的旋转目标检测算法研究[J]. 计算机应用研究,2023,40(03):885-890.
2. 周洲,周宇,李晓光,等. 基于YOLOv5s改进的轻量化植物识别模型研究[J]. 江苏农业科学,2023,51(05):167-174.
3. 王鑫,张勇,张飞. 基于改进YOLOv5的轻量化目标检测算法[J]. 计算机工程与应用,2023,59(08):170-178.
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