餐费信息结算处理方法及装置与流程

1.本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及餐费信息结算处理方法及装置。


背景技术：

2.本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
3.目前，人们在餐厅就餐时，一般在选餐完毕后由食堂服务人员人工计算菜品金额，然后由就餐人员使用实体餐卡进行消费结算，这样成本高，且菜品金额计算出错率较高，而且在就餐高峰期往往会出现排队，效率低下的问题，同时实体餐卡还需要定期充值，不够方便，用户体验不佳。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种餐费信息结算处理方法，该方法应用于餐台结算设备，用以降低成本，提高结算准确率和效率，带来更好的用户体验，该方法包括：
5.在用户结算餐费时，获取用户餐盘内菜品图像信息；
6.将菜品图像信息输入机器学习模型，提取出菜品特征信息；机器学习模型根据历史菜品图像信息及对应的历史菜品特征信息训练得到；
7.根据提取出的菜品特征信息，确定菜品金额信息；
8.通过近场通信方式，从用户终端的nfc设备读取与餐费结算卡关联的标识信息；餐费结算卡是由手机银行设置的、用户选择的用于结算餐费的银行卡；
9.将菜品金额信息和标识信息发送至银行后台结算系统，以供银行后台结算系统根据菜品金额信息和标识信息，从餐费结算卡中扣除相应的餐费。
10.本发明实施例提供一种餐费信息结算处理方法，该方法应用于手机银行，用以降低成本，提高结算准确率和效率，带来更好的用户体验，该方法包括：
11.接收用户的餐卡结算服务开通请求；
12.根据餐卡结算服务开通请求，查询用户的银行卡信息，将用户的银行卡信息提供给用户；
13.接收用户根据银行卡信息选择的用于结算餐费的银行卡，将该银行卡设置为餐费结算卡，并生成与餐费结算卡关联的标识信息；
14.将标识信息写入手机银行所在用户终端的近场通信nfc设备中，以供用户终端在用户结算餐费时通过nfc设备上送标识信息以结算餐费。
15.本发明实施例提供一种餐费信息结算处理装置，该装置应用于餐台结算设备，用以降低成本，提高结算准确率和效率，带来更好的用户体验，该装置包括：
16.菜品图像获取模块，用于在用户结算餐费时，获取用户餐盘内菜品图像信息；
17.菜品特征获取模块，用于将菜品图像信息输入机器学习模型，提取出菜品特征信息；机器学习模型根据历史菜品图像信息及对应的历史菜品特征信息训练得到；
18.菜品金额确定模块，用于根据提取出的菜品特征信息，确定菜品金额信息；
19.标识信息获取模块，用于通过近场通信方式，从用户终端的nfc设备读取与餐费结算卡关联的标识信息；餐费结算卡是由手机银行设置的、用户选择的用于结算餐费的银行卡；
20.餐费结算模块，用于将菜品金额信息和标识信息发送至银行后台结算系统，以供银行后台结算系统根据菜品金额信息和标识信息，从餐费结算卡中扣除相应的餐费。
21.本发明实施例提供一种餐费信息结算处理装置，该装置应用于手机银行，用以降低成本，提高结算准确率和效率，带来更好的用户体验，该装置包括：
22.开通请求接收模块，用于接收用户的餐卡结算服务开通请求；
23.银行卡信息查询模块，用于根据餐卡结算服务开通请求，查询用户的银行卡信息，将用户的银行卡信息提供给用户；
24.标识信息生成模块，用于接收用户根据银行卡信息选择的用于结算餐费的银行卡，将该银行卡设置为餐费结算卡，并生成与餐费结算卡关联的标识信息；
25.标识信息写入模块，用于将标识信息写入手机银行所在用户终端的近场通信nfc设备中，以供用户终端在用户结算餐费时通过nfc设备上送标识信息以结算餐费。
26.本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述餐费信息结算处理方法。
27.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述餐费信息结算处理方法。
28.本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述餐费信息结算处理方法。
29.本发明实施例中，在用户结算餐费时，获取用户餐盘内菜品图像信息；将菜品图像信息输入机器学习模型，提取出菜品特征信息；机器学习模型根据历史菜品图像信息及对应的历史菜品特征信息训练得到；根据提取出的菜品特征信息，确定菜品金额信息；通过近场通信方式，从用户终端的nfc设备读取与餐费结算卡关联的标识信息；餐费结算卡是由手机银行设置的、用户选择的用于结算餐费的银行卡；将菜品金额信息和标识信息发送至银行后台结算系统，以供银行后台结算系统根据菜品金额信息和标识信息，从餐费结算卡中扣除相应的餐费。这样用户无需使用实体餐卡进行餐费结算，可以降低成本，并且相对于人工计算菜品金额而言，通过自动获取菜品图像信息，利用机器学习模型提取菜品特征信息，确定菜品金额信息，可以提高餐费结算的准确率和效率，在无需充值的情况下实现自动结算，从而带来更好的用户体验。
30.本发明实施例中，接收用户的餐卡结算服务开通请求；根据餐卡结算服务开通请求，查询用户的银行卡信息，将用户的银行卡信息提供给用户；接收用户根据银行卡信息选择的用于结算餐费的银行卡，将该银行卡设置为餐费结算卡，并生成与餐费结算卡关联的标识信息；将标识信息写入手机银行所在用户终端的近场通信nfc设备中，以供用户终端在用户结算餐费时通过nfc设备上送标识信息以结算餐费。这样用户无需使用实体餐卡进行餐费结算，可以降低成本，并且相对于人工计算菜品金额而言，通过自动获取菜品图像信息，利用机器学习模型提取菜品特征信息，确定菜品金额信息，可以提高餐费结算的准确率
和效率，在无需充值的情况下实现自动结算，从而带来更好的用户体验。
附图说明
31.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
32.图1为本发明实施例中餐费信息结算处理方法的流程示意图；
33.图2为本发明实施例中餐费信息结算处理方法的一具体实例图；
34.图3为本发明实施例中餐费信息结算处理方法的另一流程示意图；
35.图4为本发明实施例中餐费信息结算处理装置的结构示例图；
36.图5为本发明实施例中餐费信息结算处理装置的另一结构示例图。
具体实施方式
37.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
38.如前所述，发明人发现，目前人们在餐厅就餐时，一般在选餐完毕后由食堂服务人员人工计算菜品金额，然后由就餐人员使用实体餐卡进行消费结算，这样成本高，且菜品金额计算出错率较高，而且在就餐高峰期往往会出现排队，效率低下的问题，同时实体餐卡还需要定期充值，不够方便，用户体验不佳。为了解决该问题，发明人在本发明实施例中提出一种餐费信息结算处理方法，该方法应用于餐台结算设备，如图1所示，该方法可以包括：
39.步骤101、在用户结算餐费时，获取用户餐盘内菜品图像信息；
40.步骤102、将菜品图像信息输入机器学习模型，提取出菜品特征信息；机器学习模型根据历史菜品图像信息及对应的历史菜品特征信息训练得到；
41.步骤103、根据提取出的菜品特征信息，确定菜品金额信息；
42.步骤104、通过近场通信方式，从用户终端的nfc设备读取与餐费结算卡关联的标识信息；餐费结算卡是由手机银行设置的、用户选择的用于结算餐费的银行卡；
43.步骤105、将菜品金额信息和标识信息发送至银行后台结算系统，以供银行后台结算系统根据菜品金额信息和标识信息，从餐费结算卡中扣除相应的餐费。
44.由图1所示流程可以得知，本发明实施例中，在用户结算餐费时，获取用户餐盘内菜品图像信息；将菜品图像信息输入机器学习模型，提取出菜品特征信息；机器学习模型根据历史菜品图像信息及对应的历史菜品特征信息训练得到；根据提取出的菜品特征信息，确定菜品金额信息；通过近场通信方式，从用户终端的nfc设备读取与餐费结算卡关联的标识信息；餐费结算卡是由手机银行设置的、用户选择的用于结算餐费的银行卡；将菜品金额信息和标识信息发送至银行后台结算系统，以供银行后台结算系统根据菜品金额信息和标识信息，从餐费结算卡中扣除相应的餐费。这样用户无需使用实体餐卡进行餐费结算，可以降低成本，并且相对于人工计算菜品金额而言，通过自动获取菜品图像信息，利用机器学习模型提取菜品特征信息，确定菜品金额信息，可以提高餐费结算的准确率和效率，在无需充
值的情况下实现自动结算，从而带来更好的用户体验。
45.具体实施时，用户在食堂选择好菜品，需要结算餐费时，将选择好的菜品放置于餐台结算设备，餐台结算设备获取用户餐盘内菜品图像信息。在一个实例中，餐台结算设备可以通过安装在餐台的图像拍摄设备，获取用户餐盘内菜品图像信息。可以理解，获取用户餐盘内菜品图像信息的方法不应只限于本例，可根据实际需求进行具体选择，例如，餐台结算设备安装有摄像头，可以拍摄到用户餐盘内菜品图像信息。
46.获取用户餐盘内菜品图像信息之后，可以将菜品图像信息输入机器学习模型，提取出菜品特征信息。机器学习模型可以根据历史菜品图像信息及对应的历史菜品特征信息训练得到。
47.图2为本发明实施例中餐费信息结算处理方法的一具体实例图，如图2所示，图1中步骤102将菜品图像信息输入机器学习模型，提取出菜品特征信息之前，还可以包括：
48.步骤201、将历史菜品图像信息及对应的历史菜品特征信息，作为样本数据，构建训练集和测试集；利用训练集对机器学习模型进行训练；利用测试集对机器学习模型进行测试。实施例中，步骤201也可以在步骤101之前实施。
49.在将菜品图像信息输入机器学习模型，提取出菜品特征信息之后，还可以将本次输入的菜品图像信息和提取的菜品特征信息补入样本数据，再次对机器学习模型进行训练和测试，这样可以不断优化机器学习模型，使后续提取出的菜品特征信息更加准确。
50.将菜品图像信息输入机器学习模型，提取出的菜品特征信息，可以是菜品本身的特征信息，比如菜品是炒制的蔬菜，还是炒制的肉菜，或者炖煮的汤品等，为了更加便于识别，在一个实例中，菜品特征信息可以包括盛放菜品的餐盘特征，例如：餐盘的颜色、形状、大小、材质等。可以理解，餐盘特征不应只限于本例，可根据实际需求进行具体选择。通过盛放菜品的不同餐盘，能够清楚准确地分别菜品的不同。
51.在提取出菜品特征信息后，根据提取出的菜品特征信息，确定菜品金额信息。
52.在一个实施例中，可以根据盛放菜品的餐盘特征，以及预先设定的餐盘特征与菜品金额信息的关联关系，确定菜品金额信息，例如：绿色餐盘的菜品金额为8元、黄色餐盘的菜品金额为5元、白色餐盘的菜品金额为3元；或者，方形餐盘的菜品金额为9元、圆形餐盘的菜品金额为6元、扇形餐盘的菜品金额为3元等。可以理解，盛放菜品的餐盘特征，以及预先设定的餐盘特征与菜品金额信息的关联关系不应只限于本例，可根据实际需求进行具体设定。
53.在确定菜品金额信息后，通过近场通信方式，从用户终端的nfc设备读取与餐费结算卡关联的标识信息。在一个实施例中，可以通过安装在餐台的nfc读取设备，通过近场通信方式，从用户终端的nfc设备读取与餐费结算卡关联的标识信息。例如，餐台结算设备安装有nfc读卡器，可以通过与用户终端的nfc进行近场通信，从用户终端的nfc设备读取与餐费结算卡关联的标识信息。可以理解，标识信息的读取方法不应只限于本例，可根据实际需求进行具体设定，在其它的实施例中例如也可以通过蓝牙技术来读取标识信息。这里的餐费结算卡，是由手机银行设置的、用户选择的用于结算餐费的银行卡；标识信息是用户终端上安装的手机银行通过调用银行后台结算系统，为餐费结算卡生成的关联的标识信息，标识信息与餐费结算卡唯一对应。
54.在读取标识信息后，将菜品金额信息和标识信息发送至银行后台结算系统，以供
银行后台结算系统根据菜品金额信息和标识信息，从餐费结算卡中扣除相应的餐费，完成餐费结算。
55.图3为本发明实施例中餐费信息结算处理方法的另一流程示意图，如图3所示，本例中餐费信息结算处理方法应用于手机银行，该方法可以包括：
56.步骤301、接收用户的餐卡结算服务开通请求；
57.步骤302、根据餐卡结算服务开通请求，查询用户的银行卡信息，将用户的银行卡信息提供给用户；
58.步骤303、接收用户根据银行卡信息选择的用于结算餐费的银行卡，将该银行卡设置为餐费结算卡，并生成与餐费结算卡关联的标识信息；
59.步骤304、将标识信息写入手机银行所在用户终端的近场通信nfc设备中，以供用户终端在用户结算餐费时通过nfc设备上送标识信息以结算餐费。
60.由图3所示流程可以得知，本发明实施例中，接收用户的餐卡结算服务开通请求；根据餐卡结算服务开通请求，查询用户的银行卡信息，将用户的银行卡信息提供给用户；接收用户根据银行卡信息选择的用于结算餐费的银行卡，将该银行卡设置为餐费结算卡，并生成与餐费结算卡关联的标识信息；将标识信息写入手机银行所在用户终端的近场通信nfc设备中，以供用户终端在用户结算餐费时通过nfc设备上送标识信息以结算餐费。这样用户无需使用实体餐卡进行餐费结算，可以降低成本，并且相对于人工计算菜品金额而言，通过自动获取菜品图像信息，利用机器学习模型提取菜品特征信息，确定菜品金额信息，可以提高餐费结算的准确率和效率，在无需充值的情况下实现自动结算，从而带来更好的用户体验。
61.具体实施时，手机银行先接收用户的餐卡结算服务开通请求；然后根据餐卡结算服务开通请求，查询用户的银行卡信息，将用户的银行卡信息提供给用户。在一个实施例中，根据餐卡结算服务开通请求，查询用户的银行卡信息，可以包括：
62.根据餐卡结算服务开通请求，查询用户是否为已注册的实名用户；
63.在用户是已注册的实名用户时，查询用户的银行卡信息；
64.在用户不是已注册的实名用户时，请求用户注册并进行实名认证，在用户注册完成且实名认证通过后，查询用户的银行卡信息。
65.将用户的银行卡信息提供给用户后，接收用户根据银行卡信息选择的用于结算餐费的银行卡，将该银行卡设置为餐费结算卡，并生成与餐费结算卡关联的标识信息。在一个实施例中，生成与餐费结算卡关联的标识信息，可以包括：通过调用银行后台结算系统，为餐费结算卡生成关联的标识信息，标识信息与餐费结算卡唯一对应。
66.设置好餐费结算卡并生成与餐费结算卡关联的标识信息后，将标识信息写入手机银行所在用户终端的近场通信nfc设备中，以供用户终端在用户结算餐费时通过nfc设备上送标识信息以结算餐费。
67.本发明实施例还提供一种餐费信息结算处理装置，如下面的实施例所述。由于该餐费信息结算处理装置解决问题的原理与餐费信息结算处理方法相似，因此该餐费信息结算处理装置的实施可以参见餐费信息结算处理方法实施，重复之处不再赘述。
68.图4为本发明实施例中餐费信息结算处理装置的结构示例图，本例中的餐费信息结算处理装置应用于餐台结算设备，如图4所示，该餐费信息结算处理装置可以包括：
69.菜品图像获取模块401，可用于在用户结算餐费时，获取用户餐盘内菜品图像信息；
70.菜品特征获取模块402，可用于将菜品图像信息输入机器学习模型，提取出菜品特征信息；机器学习模型根据历史菜品图像信息及对应的历史菜品特征信息训练得到；
71.菜品金额确定模块403，可用于根据提取出的菜品特征信息，确定菜品金额信息；
72.标识信息获取模块404，可用于通过近场通信方式，从用户终端的nfc设备读取与餐费结算卡关联的标识信息；餐费结算卡是由手机银行设置的、用户选择的用于结算餐费的银行卡；
73.餐费结算模块405，可用于将菜品金额信息和标识信息发送至银行后台结算系统，以供银行后台结算系统根据菜品金额信息和标识信息，从餐费结算卡中扣除相应的餐费。
74.在一个实施例中，菜品特征信息包括盛放菜品的餐盘特征；
75.菜品金额确定模块403，具体可用于：
76.根据盛放菜品的餐盘特征，以及预先设定的餐盘特征与菜品金额信息的关联关系，确定菜品金额信息。
77.在一个实施例中，该餐费信息结算处理装置还可以包括：
78.机器学习模块，用于在菜品特征获取模块402将菜品图像信息输入机器学习模型，提取出菜品特征信息之前，将历史菜品图像信息及对应的历史菜品特征信息，作为样本数据，构建训练集和测试集；利用训练集对机器学习模型进行训练；利用测试集对机器学习模型进行测试。
79.在一个实施例中，菜品图像获取模块401，具体可用于：
80.通过安装在餐台的图像拍摄设备，在用户结算餐费时，获取用户餐盘内菜品图像信息。可以理解，获取用户餐盘内菜品图像信息的方法不应只限于本例，可根据实际需求进行具体选择，例如，餐台结算设备安装有摄像头，可以拍摄到用户餐盘内菜品图像信息。
81.在一个实施例中，标识信息获取模块404，具体可用于：
82.通过安装在餐台的nfc读取设备，通过近场通信方式，从用户终端的nfc设备读取与餐费结算卡关联的标识信息。例如，餐台结算设备安装有nfc读卡器，可以通过与用户终端的nfc进行近场通信，从用户终端的nfc设备读取与餐费结算卡关联的标识信息。可以理解，标识信息的读取方法不应只限于本例，可根据实际需求进行具体设定，在其它的实施例中例如也可以通过蓝牙技术来读取标识信息。
83.在一个实施例中，标识信息是用户终端上安装的手机银行通过调用银行后台结算系统，为餐费结算卡生成的关联的标识信息，标识信息与餐费结算卡唯一对应。
84.图5为本发明实施例中餐费信息结算处理装置的另一结构示例图，如图5所示，本例中餐费信息结算处理装置应用于手机银行，该餐费信息结算处理装置可以包括：
85.开通请求接收模块501，可用于接收用户的餐卡结算服务开通请求；
86.银行卡信息查询模块502，可用于根据餐卡结算服务开通请求，查询用户的银行卡信息，将用户的银行卡信息提供给用户；
87.标识信息生成模块503，可用于接收用户根据银行卡信息选择的用于结算餐费的银行卡，将该银行卡设置为餐费结算卡，并生成与餐费结算卡关联的标识信息；
88.标识信息写入模块504，可用于将标识信息写入手机银行所在用户终端的近场通
信nfc设备中，以供用户终端在用户结算餐费时通过nfc设备上送标识信息以结算餐费。
89.在一个实施例中，银行卡信息查询模块502，具体可用于：
90.根据餐卡结算服务开通请求，查询用户是否为已注册的实名用户；
91.在用户是已注册的实名用户时，查询用户的银行卡信息；
92.在用户不是已注册的实名用户时，请求用户注册并进行实名认证，在用户注册完成且实名认证通过后，查询用户的银行卡信息。
93.在一个实施例中，标识信息生成模块503，具体可用于：
94.通过调用银行后台结算系统，为餐费结算卡生成关联的标识信息，标识信息与餐费结算卡唯一对应。
95.当然，可以理解的是，上述详细流程还可以有其他变化例，相关变化例均应落入本发明的保护范围。
96.本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述餐费信息结算处理方法。
97.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述餐费信息结算处理方法。
98.本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述餐费信息结算处理方法。
99.综上所述，本发明实施例中，在用户结算餐费时，获取用户餐盘内菜品图像信息；将菜品图像信息输入机器学习模型，提取出菜品特征信息；机器学习模型根据历史菜品图像信息及对应的历史菜品特征信息训练得到；根据提取出的菜品特征信息，确定菜品金额信息；通过近场通信方式，从用户终端的nfc设备读取与餐费结算卡关联的标识信息；餐费结算卡是由手机银行设置的、用户选择的用于结算餐费的银行卡；将菜品金额信息和标识信息发送至银行后台结算系统，以供银行后台结算系统根据菜品金额信息和标识信息，从餐费结算卡中扣除相应的餐费。这样用户无需使用实体餐卡进行餐费结算，可以降低成本，并且相对于人工计算菜品金额而言，通过自动获取菜品图像信息，利用机器学习模型提取菜品特征信息，确定菜品金额信息，可以提高餐费结算的准确率和效率，在无需充值的情况下实现自动结算，从而带来更好的用户体验。
100.本发明实施例中，接收用户的餐卡结算服务开通请求；根据餐卡结算服务开通请求，查询用户的银行卡信息，将用户的银行卡信息提供给用户；接收用户根据银行卡信息选择的用于结算餐费的银行卡，将该银行卡设置为餐费结算卡，并生成与餐费结算卡关联的标识信息；将标识信息写入手机银行所在用户终端的近场通信nfc设备中，以供用户终端在用户结算餐费时通过nfc设备上送标识信息以结算餐费。这样用户无需使用实体餐卡进行餐费结算，可以降低成本，并且相对于人工计算菜品金额而言，通过自动获取菜品图像信息，利用机器学习模型提取菜品特征信息，确定菜品金额信息，可以提高餐费结算的准确率和效率，在无需充值的情况下实现自动结算，从而带来更好的用户体验。
101.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机
可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
102.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
103.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
104.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
105.以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。