摘 要： 針對(duì)中餐宴會(huì)臺(tái)面人工測(cè)量餐具間距離出現(xiàn)的問題，將圖像處理和人工智能技術(shù)引入臺(tái)面擺臺(tái)效果評(píng)判中，提出一種POSIT算法求解中餐宴會(huì)臺(tái)面上餐具間距離的方法。首先，利用Hough圓檢測(cè)算法識(shí)別出中餐宴會(huì)臺(tái)面擺臺(tái)上的餐碟、湯碟、味碟、水杯、葡萄酒杯和白酒杯上的圓，通過K?means聚類算法對(duì)中餐宴會(huì)客人人數(shù)和餐桌中心花瓶進(jìn)行聚類;其次，在設(shè)計(jì)的黑白標(biāo)定板中選取4個(gè)共面點(diǎn)，利用共面POSIT算法估算相機(jī)在目標(biāo)坐標(biāo)系下的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量，根據(jù)攝像機(jī)模型得出聚類標(biāo)號(hào)為10上各餐具間的實(shí)際距離。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與人工測(cè)量相比，該方法測(cè)量精度高、穩(wěn)定性良好。

　　關(guān)鍵詞： 測(cè)距方法; 餐具間距求解; POSIT算法; 圖像處理

　　0 引 言

　　隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和第三產(chǎn)業(yè)所占比重的上升，國(guó)內(nèi)對(duì)旅游和酒店管理相關(guān)專業(yè)的人才需求量也在增加。中餐宴會(huì)臺(tái)面擺臺(tái)是旅游與酒店管理專業(yè)學(xué)生在人才培養(yǎng)過程中必須掌握的基本功，國(guó)內(nèi)大多數(shù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院都有針對(duì)該專業(yè)學(xué)生開設(shè)的宴會(huì)臺(tái)面擺臺(tái)的實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn)課程和技能大賽等。然而，目前存在的一個(gè)突出問題是：學(xué)生擺臺(tái)效果的評(píng)判都是依靠實(shí)訓(xùn)老師或大賽評(píng)委通過目測(cè)和工具測(cè)量完成的。它存在的弊端包括：費(fèi)力，工作量大;費(fèi)時(shí)，測(cè)量和打分評(píng)價(jià)耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)，不能立即得到擺臺(tái)效果的評(píng)分結(jié)果;精度低，人工測(cè)量時(shí)誤差較大，精度不高;穩(wěn)定性差，容易受人的主觀性影響。

　　一種可行的解決方案是將圖像處理和人工智能技術(shù)引入旅游與酒店管理專業(yè)的臺(tái)面擺臺(tái)效果評(píng)判中，徹底改變?cè)瓉硗耆揽咳斯ぴu(píng)判的現(xiàn)狀，也克服原來評(píng)判方式存在的諸多弊病。要實(shí)現(xiàn)中餐宴會(huì)擺臺(tái)的定位，除了餐具識(shí)別之外，另一個(gè)重點(diǎn)和難點(diǎn)就是如何根據(jù)不同視角下的臺(tái)面擺臺(tái)圖像測(cè)算餐具間的真實(shí)距離問題。視覺定位方法有單目視覺定位和立體視覺定位，其中，立體視覺定位算法理論[1?3]相對(duì)復(fù)雜，求解花費(fèi)的時(shí)間比較長(zhǎng)，實(shí)時(shí)性比較差。文獻(xiàn)[4]提出一種采用SoftPOSIT算法對(duì)某衛(wèi)星進(jìn)行位姿估計(jì)。文獻(xiàn)[5]中利用單連接聚類算法和SoftPOSIT算法，可以實(shí)現(xiàn)相機(jī)位姿的三維跟蹤。文獻(xiàn)[6]中采用PnP多點(diǎn)透視結(jié)合POSIT算法對(duì)標(biāo)識(shí)物進(jìn)行跟蹤，得到識(shí)別面可達(dá)86.67%，它的識(shí)別速度快，實(shí)時(shí)性好。上述單目視覺定位方法都是針對(duì)不同的具體問題提出的解決方案，不具有通用性，顯然也不適合中餐宴會(huì)臺(tái)面擺臺(tái)個(gè)性化定位的需求。本文提出一種基于POSIT算法求解中餐宴會(huì)臺(tái)面上餐具間距離問題的方法。

　　1 圖像識(shí)別

　　1.1 Hough變換檢測(cè)圓

　　Hough變換是從圖像中識(shí)別幾何形狀的常見圖像處理方法，其應(yīng)用領(lǐng)域比較廣泛[7]。對(duì)于方程[(x-a)2+(y-b)2=r2]，該方程中有3個(gè)參數(shù)，[(a，b)]代表圓心坐標(biāo)，[r]代表圓的半徑。如點(diǎn)[(xi，yi)]對(duì)應(yīng)的輸入空間a?b的參數(shù)方程表達(dá)式為[(a-xi)2+(b-yi)2=r2]，由參數(shù)方程可知為一個(gè)三維的錐面。在圖像空間中圓周上的任意一點(diǎn)坐標(biāo)[(xi，yi)]，它們?cè)趨?shù)空間中都為一個(gè)三維錐面[8?9]，如圖1所示。

　　圖2為中餐宴會(huì)臺(tái)面擺臺(tái)，利用Hough找圓算法找出餐碟、湯碟、味碟、水杯、葡萄酒杯和白酒杯共6種餐具的圓以及相應(yīng)的像素坐標(biāo)。識(shí)別圓形餐具是實(shí)現(xiàn)定位的最重要一步，為后面測(cè)算餐具間的距離做好鋪墊。

　　在OpenCV中利用HoughCircles函數(shù)通過霍夫變換算法檢測(cè)出灰度圖中的圓，在圖3中用淺黑色的圓圈出了找到的圓形餐具。

　　5 結(jié) 語(yǔ)

　　本文將POSIT算法引入中餐宴會(huì)臺(tái)面擺臺(tái)的定位中，利用共面POSIT算法估計(jì)相機(jī)在目標(biāo)坐標(biāo)系下的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量，然后根據(jù)攝像機(jī)模型計(jì)算得出聚類標(biāo)號(hào)為10上餐具間的距離。本文提出的定位方法可以解決從不同視覺測(cè)算臺(tái)面擺臺(tái)圖像中餐具間真實(shí)距離的難題，為機(jī)器視覺和人工智能等新技術(shù)在該領(lǐng)域的順利應(yīng)用掃清了障礙，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)中餐宴會(huì)擺臺(tái)定位的自動(dòng)化、快速化、客觀化和智能化，徹底變革該細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)完全依靠人工評(píng)判的現(xiàn)狀。

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