近年來，智慧食堂解決方案相當火熱，以用戶群龐大、剛性需求強、市場空間充裕著稱，尤其匹配K12校園場景下的食堂運營需求。
K12場景通常要求無現金支付，一方面是保證供餐高峰期的支付效率，另一方面則是學生在校園中不適宜攜帶過多現金。過去K12食堂通常采取一卡通支付系統，但仍存在一些問題：
對學生來說，傳統刷卡就餐需要攜帶一卡通，這就存在卡片遺失、忘帶、消磁、盜刷等使用問題。同時K12場景下的學生不適合攜帶手機，也就無法使用手機支付。
對家長來說，一卡通充值不便，需要攜帶現金前往窗口充值；其次消費記錄不清晰，家長只知道花了多少錢，不知道花在哪里。
對食堂來說，傳統刷卡就餐的點餐、結算、充值都依靠人工完成，效率不高，容易出現誤差。另外，食堂也希望充分了解學生的就餐需求與喜好，以提升備餐精準度避免浪費。
隨著人臉識別技術的成熟，以及信息化管理水平的提升，以刷臉為支付手段的智慧食堂解決方案開始流行，針對性解決了傳統刷卡就餐的不便之處。
【智慧食堂解決方案介紹】
智慧食堂解決方案整體可分為應用層、業務層與能力層。
應用層包括直接面向終端用戶的人臉識別支付一體機，用于充值、查詢和線上訂餐的小程序與服務號，提供了更多樣的服務和更便利的體驗；業務層則是食堂自身使用的運營管理后臺，用于商戶管理、設備管理、交易管理、對賬結算以及業務運營，以信息化手段實現運營效率的提升；能力層則是底層技術構建的業務基礎，包括人臉識別、支付通道、信息化管理等等，這部分往往是解決方案商產品實現差異化的關鍵。
盡管智慧食堂解決方案的底層產品邏輯大同小異，但在實際體驗中仍存在差別，這往往取決于方案商對行業的理解，譬如解決方案落地的可行性，支付模式的靈活性，以及人臉識別算法的選型與部署。
方案可行性受制于歷史原因：大量食堂過去數十年都采用傳統刷卡模式，短時間內徹底改變并不現實，所以往往更愿意兼容性更強的智慧食堂解決方案，即與原系統打通而非取代，且同時支持刷臉、刷卡和手機支付等多樣化方式。
支付模式的靈活性需求則源于食堂多樣化的經營方式。相比傳統刷卡支付只能手動輸入菜品金額并刷卡支付，智慧食堂解決方案可以實現更多樣化的支付模式，除了自由輸入菜品金額扣款，還可以定額扣款，分時段定額扣款，以及通過小程序訂餐，消費者到窗口取餐的核銷扣款。多樣化的支付模式既可以提升食堂支付效率，也能進一步拓寬食堂的業務空間。
上述兩點屬于產品邏輯，人臉識別則是底層技術的關鍵，直接決定支付效率與產品體驗，選擇合適的算法供應商是搭建能力層的重中之重。
【智慧食堂人臉識別算法選型與部署】
智慧食堂方案在進行算法選型時，有幾項因素需要重點考慮：精度與效率的平衡；孩子快速長大伴隨的面部變化；人臉識別底庫照的篩選與更新；活體檢測對攝像頭選型的需求；設備部署中光線與大小角度的干擾。
首先，涉及到支付環節，人臉識別算法既需要較高精度，盡量避免誤識，又要兼顧食堂高峰期的支付效率，盡量避免拒識，所以算法閾值需要在誤識率和拒識率兩方面取得平衡。在此推薦虹軟視覺開放平臺的人臉識別SDK，以免費、離線著稱，尤其是近期發布的ArcFace4.0算法精度大幅提升，進一步降低了誤識率和拒識率，在智慧食堂解決方案上匹配度很高，也被業內多家方案商選用。
其次，需要重點關注K12場景下孩子們快速成長帶來的面部變化。由于支付場景下人臉識別的設定閾值較高，面部特征變化可能導致支付失敗。面對該情況，用戶可定期通過小程序或者公眾號號更新人臉識別底庫照片，或者將刷臉支付時拍下的照片作為底庫照進行更新。
另外，人臉識別底庫照注冊時需要保證照片質量，可以通過FQ（圖像質量檢測算法）對底庫進行批量篩選，質量不合格的要求學生重新上傳。高質量的人臉識別底庫將大幅提升識別效率與使用體驗，也能避免很多后續問題。市面上具備FQ功能的算法并不多，虹軟開放平臺的ArcFace4.0是一例。
該功能可以將攝像頭拍下的照片進行標準化評估，去除模糊、大角度、逆光、暗光、強光等低質量的人臉圖像，從而大幅提升識別速度，也能幫助優化底庫人臉照，在上萬張照片中快速篩除不合格的注冊照，讓人臉識別從底庫的特征值開始就更加準確。
最后，除了人臉識別以外，活體檢測也是支付場景下不可缺少的部分，通過雙目攝像頭同時進行RGB活體檢測和IR活體檢測，是兼顧效果與性價比的優良選擇。同時，設備部署時需要充分考慮實地場景中外部光線對攝像頭的干擾，安裝高度也需要考慮學生身高差異，避免大小角度對人臉識別造成過度影響。
隨著教育信息化的推進，傳統K12校園食堂的智慧化改造基本已成定局，充裕的市場空間正逐漸展開。在智慧食堂解決方案的三個層面中，應用層的用戶體驗、業務層的產品邏輯與能力層的人臉識別算法選型，將成為決定方案競爭力的關鍵。
