用科技驱动的智能自选餐点系统 (基于SpringBoot, MP, Vue, 微信小程序, JNI, ncnn及YOLOX-Nano)-第五部分：技术详解与介绍

智慧自助餐饮系统拟解决的关键问题在于如何识别多个菜品，该系统拟采用2021年识别率最高的轻量型模型进行菜品识别，并且准确率保证在99.9%以上，确保用户在菜品识别的体验良好，并且需要保证识别系统工作的稳定性，使其在长时间高效率识别的情况下依旧稳定运行。
传统的自助餐饮工作很大程度上依赖人工管理，在餐饮的订单支付信息传达方面比较落后，诸如通过人工计算食物的价格并且给出订单小票，其信息的准确率可能不尽如人意。自助餐饮系统通过MySQL建立订单数据表，通过使用JDBC连接数据库进行连接并操作数据，将用户的订单信息通过小程序的弹框或者订单页面件展示出来，直到用户确认知晓后才可关闭。
在自助餐饮的收费方面，存在收费项目杂乱不统一、收费明细不明确等问题，导致用户认为自助餐饮收费不合理、乱收费、服务与收费价格不符，因而拒绝上交费用。智慧自助餐饮系统将使用持久层框架MyBatis-Plus，将使用MyBatis-Plus框架调用JDBC服务，JDBC连接数据库进行连接并操作数据，再通过接口来封装对数据库的增删改查操作，对自助餐饮收费服务进行严格管理。
智慧自助餐饮系统需要通过训练模型和在稳定的开发软件进行开发，为了达到这一目标，采用以下版本的运行环境和训练环境。
工具 版本
模型训练显卡 GeForce RTX 3070 Laptop GPU
CUDA 11.1
cudnn 8.0
Anaconda 4.10.3
pytorch 1.8.0
后端开发工具 lntelliJ IDEA 2021.2.2 (Ultimate Edition)
后端Java运行环境 jdk1.8.0_301
前端Vue 2.6.11
微信小程序开发工具 微信开发者工具 Stable 1.06.2303220
安卓开发工具 Android Studio Arctic Fox | 2020.3.1 Patch 3
数据库 MySQL 8.0.26
操作系统 Windows 10