基于计算机视觉的快食自助支付系统设计与实现

基于计算机视觉的快食自助支付系统设计与实现

项目概述

智能快食自助支付系统是计算机视觉技术在零售领域的重要应用。本系统通过实时识别餐盘中的多种食物，自动计算价格并生成账单，旨在提升食堂、快餐店等场景的结算效率。系统核心功能包括：多目标餐品识别、实时视频流处理、价格匹配、动态账单生成以及简洁的用户交互界面。

本文将详细介绍基于YOLOv8和Food-101/UEC-FOOD100数据集的完整实现方案，涵盖数据集处理、模型训练、价格系统设计、实时检测模块、GUI界面开发以及系统集成等核心环节。

第一部分：数据集准备与预处理

1.1 数据集选择与对比

系统支持两种主流食物数据集：Food-101和UEC-FOOD100，两者各有特点。

Food-101数据集包含101个食物类别，共101,000张图像，其中每类250张测试图像和750张训练图像。该数据集的特点是图像质量高、类别丰富，但训练图像包含一定噪声（如色彩偏差和少量错误标注），更适合评估模型的鲁棒性。PyTorch的torchvision库提供了直接加载接口：

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