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龍圖騰網(wǎng)恭喜中通服創(chuàng)立信息科技有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和圖像分析的食堂管理方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119228075B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411729844.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和圖像分析的食堂管理方法及系統(tǒng)是由孟亮;鐘超逸;張瓏;宋立鏘設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-29向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和圖像分析的食堂管理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及食堂管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和圖像分析的食堂管理方法及系統(tǒng)，包括：實(shí)時(shí)采集并預(yù)處理和存儲(chǔ)食堂用餐區(qū)域和備餐區(qū)域的各個(gè)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，所述環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)包括圖像信息和非圖像信息；將預(yù)處理后的所述環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和圖像分析，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的用餐人員的數(shù)量、用餐人員的身份信息以及用餐菜品信息，從而結(jié)合預(yù)設(shè)的管理策略對(duì)食堂運(yùn)營進(jìn)行自動(dòng)化管理，同時(shí)，識(shí)別出工作人員和用餐人員的異常動(dòng)作以及設(shè)備可能會(huì)出現(xiàn)的故障，并在識(shí)別出異常動(dòng)作和或故障后進(jìn)行報(bào)警和或參數(shù)調(diào)整。通過本發(fā)明的方法和系統(tǒng)，能夠提高管理效率。

本發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和圖像分析的食堂管理方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和圖像分析的食堂管理方法，其特征在于，包括：實(shí)時(shí)采集并預(yù)處理和存儲(chǔ)食堂用餐區(qū)域和備餐區(qū)域的各個(gè)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，所述環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)包括圖像信息和非圖像信息；將預(yù)處理后的所述環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和圖像分析，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的用餐人員的數(shù)量、就餐時(shí)間、用餐人員的身份信息以及用餐菜品信息，從而結(jié)合預(yù)設(shè)的管理策略對(duì)食堂運(yùn)營進(jìn)行自動(dòng)化管理，同時(shí)，識(shí)別出工作人員和用餐人員的異常動(dòng)作以及設(shè)備可能會(huì)出現(xiàn)的故障，并在識(shí)別出異常動(dòng)作和或故障后進(jìn)行報(bào)警和或參數(shù)調(diào)整；將預(yù)處理后的所述環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和圖像分析，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的用餐人員的數(shù)量、就餐時(shí)間、用餐人員的身份信息以及用餐菜品信息，從而結(jié)合預(yù)設(shè)的管理策略對(duì)食堂運(yùn)營進(jìn)行自動(dòng)化管理的具體過程為：基于深度學(xué)習(xí)算法建立身份行為識(shí)別模型，并通過改進(jìn)的蜣螂算法訓(xùn)練所述身份行為識(shí)別模型，從而將所述圖像信息輸入至所述身份行為識(shí)別模型中識(shí)別出用餐人員、工作人員的身份信息和行為信息；利用歷史用餐人員的數(shù)量、就餐時(shí)間、用餐人員的身份信息以及用餐菜品信息基于大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行綜合分析，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的用餐人員的數(shù)量、就餐時(shí)間、用餐人員的身份信息以及用餐菜品信息；根據(jù)預(yù)測(cè)得到的未來一段時(shí)間的用餐人員的數(shù)量、用餐菜品信息計(jì)算未來一段時(shí)間的菜品使用量；根據(jù)所述食材庫存量結(jié)合未來一段時(shí)間的菜品使用量調(diào)整采購計(jì)劃；判斷用餐區(qū)域和備餐區(qū)域的溫濕度是否超過設(shè)定閾值；所述身份行為識(shí)別模型以用餐人員、工作人員實(shí)際的身份信息和預(yù)測(cè)用餐人員、工作人員的身份信息之間的相似度以及用餐人員、工作人員實(shí)際的行為信息和用餐人員、工作人員預(yù)測(cè)的行為信息之間的相似度之和最大為目標(biāo)函數(shù)，將所述身份行為識(shí)別模型的各參數(shù)的其中一組組合值視為一個(gè)蜣螂所在的位置，通過改進(jìn)的蜣螂算法訓(xùn)練所述身份行為識(shí)別模型的具體過程為：S1、初始化蜣螂種群位置和蜣螂算法的參數(shù)，所述蜣螂算法的參數(shù)包括映射參數(shù)α、迭代次數(shù)；S2計(jì)算每個(gè)蜣螂的適應(yīng)度值；S3、將所述適應(yīng)度值小于第一閾值的蜣螂通過模式一進(jìn)行更新，將所述適應(yīng)度值不小于第一閾值且小于第二閾值的蜣螂通過模式二進(jìn)行更新，將所述適應(yīng)度值不小于第二閾值的蜣螂通過模式三進(jìn)行更新；S3中，所述模式一對(duì)應(yīng)的公式為：xit+1＝x*t-ωxit；所述模式二對(duì)應(yīng)的公式為： 所述模式三對(duì)應(yīng)的公式為： 其中，N為蜣螂的數(shù)量，表示第i個(gè)蜣螂在第t次更新后的適應(yīng)度排名，該適應(yīng)度排序按照降序進(jìn)行，x*t為第t次更新后的當(dāng)前最佳位置，即當(dāng)前局部最優(yōu)位置，xit表示第i個(gè)蜣螂在第t次更新后的位置，xit+1表示第i個(gè)蜣螂在第t+1次更新后的位置，α為自然系數(shù)，取-1或者1，-1表示偏離原方向，1表示無偏差，b∈0,1的隨機(jī)數(shù)，Lb*為當(dāng)前的下界限，Ub*表示當(dāng)前的上界限，ω為隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)，且ω∈[0.4,0.9]，β為-1到1之間的隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)；S4、更新跳舞蜣螂、覓食蜣螂、偷竊蜣螂、繁殖蜣螂的位置，并判斷各個(gè)蜣螂是否在邊界外；S5、重新計(jì)算當(dāng)前蜣螂的適應(yīng)度值，并根據(jù)適應(yīng)度值的排序更新蜣螂種群，從而獲得最優(yōu)位置，即最優(yōu)解；S6、判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，若是，則輸出當(dāng)前更新的蜣螂種群，得到所述身份行為識(shí)別模型中各個(gè)最優(yōu)參數(shù)，否則，重復(fù)S3～S6。

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