建筑物圖像識(shí)別

11建筑物圖像識(shí)別研究摘要：隨著城市化進(jìn)程的不斷開(kāi)展，城市人口、經(jīng)濟(jì)等要素密切影響著城市建筑物的幾何形態(tài)與分布。從航拍圖像或者衛(wèi)星圖像上快速準(zhǔn)確的獲取城市建筑物的信息不僅有利于地理空間數(shù)據(jù)的更新，而且對(duì)于有效監(jiān)測(cè)新增建筑等城市專(zhuān)題信息有重要意義。不僅如此，近年來(lái)基于衛(wèi)星圖像或者航拍圖像的建筑物識(shí)別與輪廓提取算法的提出與研究改良，更有助于實(shí)現(xiàn)對(duì)城市建筑物的識(shí)別和分類(lèi)。其對(duì)GIS數(shù)據(jù)的獲得、對(duì)影像的理解、大比例尺制圖和及其它許多對(duì)遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用都具有重要的意義?；诖耍疚膹慕ㄖ镙喞膸缀涡螒B(tài)出發(fā)，對(duì)衛(wèi)星圖像中的建筑物輪廓的提取方法進(jìn)行了研究。主要進(jìn)行了如下幾方面工作：1、闡述了建筑物提取的根底理論。對(duì)典型城市建筑物進(jìn)行了特征分析，學(xué)習(xí)并理解在建筑物的輪廓提取中所要用到的算法，從中選擇適宜的邊緣檢測(cè)與輪廓提取算法。2、在對(duì)已有方法進(jìn)行總結(jié)歸納的根底上，系統(tǒng)的研究了基于灰度特征與二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的輪廓描述算法和基于邊緣特征的Hough變換直線提取算法，對(duì)這兩種算法進(jìn)行改良，初步實(shí)現(xiàn)了典型城市建筑物的半自動(dòng)提取。3、針對(duì)本文出現(xiàn)的方法進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)，并針對(duì)試驗(yàn)結(jié)果對(duì)這兩種方法進(jìn)行綜合的檢測(cè)與評(píng)價(jià)，分析了這兩種方法的特點(diǎn)及缺乏。關(guān)鍵詞：衛(wèi)星圖像；建筑物輪廓；二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)；邊緣檢測(cè)；直線提取BuildingImageRecognitionandResearchAbstract:Withthecontinuingdevelopingofurbanization,theurbanpopulation,economicandotherfactorsarecloselyaffectingthecitybuilding’sgeometryanddistribution.Itisnotonlyconductivetothedataupdatingofgeospatial,butalsohasimportantsignificanceofthethematicinformationforeffectivemonitoringofnewcitybuildingsandsoonthataccessinginformationformthecitybuildingsaerialimagesorsatelliteimagesfastandaccurately.Moreover,inrecentyears,buildingonsatelliteimagestoidentifyandcontourextractionoraerialimageryandresearchtoimprovethealgorithmproposed,butalsohelpachievetheidentificationandclassificationofcitybuildings.ItsGISdataacquisition,imageunderstanding,largescalemappingandmanyotherapplicationsareofgreatsignificance.Thispaperisstartformthegeometryofthebuildingoutline,doingresearchoftheextractionmethodsforthebuildingoutlinewhichfromhighresolutionimages.Mainlyforthefollowingworkareas:Describesthebasictheoryofbuildingextraction.Urbanbuildingstypicalcharacteristicanalysis,systematicstudyofimageprocessingalgorithmstouseinextractionofthebuilding,fromwhichtoselecttheappropriatealgorithmforedgedetectionandcontourextraction.Onthebasisofsummarizingtheexistingmethods,theproposedfeatureextractionbasedongrayandbinarymathematicalmorphologythecontouredgedetectionalgorithmbasedonlinearHoughtransformalgorithm,thesemi-automaticextractionoftypicalurbanbuildings.Wewereagainsttheproposedmethodprogramming,andcomprehensivetestingandevaluationofthesetwomethodsforthetestresults,thecharacteristicsanddrawbacksofthetwomethods.Keywords:Satelliteimages,Buildingoutline,Binarymathematicalmorphology，Edgedetection，LineExtraction11目錄1緒論)Hough變換最大優(yōu)點(diǎn)是抗噪聲能力強(qiáng)，在較低的信噪比條件下，對(duì)能夠?qū)懗鰯?shù)學(xué)表達(dá)式的直線或曲線均可檢測(cè)到。它的缺點(diǎn)是：需要先作圖像二值化及邊緣檢測(cè)〔或是細(xì)化〕等圖像處理操作，導(dǎo)致原始圖像許多信息將損失。并且會(huì)產(chǎn)生過(guò)度連接的問(wèn)題，不但提高了時(shí)間復(fù)雜度，而且產(chǎn)生的虛假線段對(duì)目標(biāo)直線段的提取造成了干擾。4經(jīng)典Hough變換實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖4-12哈佛大學(xué)建筑群圖像圖4-13建筑群圖像Hough變換圖4-14西安石油大學(xué)新校區(qū)圖像圖4-15新校區(qū)圖像Hough變換圖像中的直線段提取結(jié)果如上圖所示，將直線段連接后可大致描繪出建筑物輪廓。由上圖實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，經(jīng)典Hough變換容易導(dǎo)致原始圖像許多信息損失。并且會(huì)產(chǎn)生過(guò)度連接的問(wèn)題，不但提高了時(shí)間復(fù)雜度，而且產(chǎn)生的虛假線段對(duì)目標(biāo)直線段的提取造成了干擾。4.4本章小結(jié)本章提出了基于邊緣特征的建筑物輪廓提取算法，首先對(duì)邊緣檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了介紹，包括邊緣的分析以及關(guān)于梯度的概念。并介紹了常用的邊緣檢測(cè)算子，進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)后通過(guò)比擬發(fā)現(xiàn)Canny算子在抑制噪聲和邊緣提取方面效果都比擬理想，在參加噪聲的圖像中進(jìn)行試驗(yàn)，Canny算子的這一性能更能容易表達(dá)出來(lái)，而且得到的邊緣較清晰，連續(xù)性好。因此采用Canny算子進(jìn)行隨后的直線段提取。在第三節(jié)中介紹了經(jīng)典Hough變換算法并編程實(shí)現(xiàn)。并由實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出，經(jīng)典Hough變換容易導(dǎo)致原始圖像許多信息損失。并且會(huì)產(chǎn)生過(guò)度連接的問(wèn)題，不但提高了時(shí)間復(fù)雜度，而且產(chǎn)生的虛假線段對(duì)目標(biāo)直線段的提取造成了干擾。該種方法仍需要改良。5總結(jié)與展望5.1總結(jié)本文針對(duì)高分辨率衛(wèi)星圖像中建筑物輪廓提取技術(shù)做了系統(tǒng)的研究，包括研究背景介紹、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀、圖像預(yù)處理技術(shù)、邊緣輪廓提取技術(shù)，并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了不同復(fù)雜場(chǎng)景圖像中建筑物區(qū)域提取的處理算法。在“緒論〞局部，系統(tǒng)的總結(jié)了建筑物圖像識(shí)別的研究背景與研究意義，并針對(duì)國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀提出了自己的研究思路與研究方向。第二章從理論上介紹了建筑物圖像預(yù)處理，包括建筑物的特征分析與常用的圖像增強(qiáng)算法。包括灰度變換算法與直方圖變換算法，并對(duì)兩種算法編程實(shí)現(xiàn)，對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，通過(guò)比擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，采用線性灰度變換方法增強(qiáng)圖像比照度的效果較好，它能根據(jù)圖像內(nèi)容調(diào)整圖像的比照度，調(diào)整后灰度直方圖形狀變化不大。而直方圖均衡化不考慮圖像內(nèi)容只是將直方圖進(jìn)行均衡化處理，使直方圖均衡化后圖像看起來(lái)亮度過(guò)高。所以本文使用線性灰度變換增強(qiáng)圖像比照度。為下兩章的輪廓提取奠定了根底。第三章中系統(tǒng)的研究了基于灰度特征的建筑物輪廓提取算法，首先對(duì)圖像進(jìn)行基于灰度的閾值分割后將圖像二值化，并通過(guò)二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的開(kāi)啟與閉合運(yùn)算解決二值圖像中的孔洞填充問(wèn)題。最后通過(guò)邊緣檢測(cè)提取建筑物的輪廓，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)這種算法具有較好的效果，但對(duì)有遮擋的建筑物的遮擋局部提取效果有待增強(qiáng)。第四章中系統(tǒng)的研究了基于邊緣特征的建筑物輪廓提取算法，首先對(duì)邊緣檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了介紹，包括邊緣的分析以及關(guān)于梯度的概念。并介紹了常用的邊緣檢測(cè)算子，進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)后通過(guò)比擬發(fā)現(xiàn)Canny算子在抑制噪聲和邊緣提取方面效果都比擬理想，在參加噪聲的圖像中進(jìn)行試驗(yàn)，Canny算子的這一性能更能容易表達(dá)出來(lái)，而且得到的邊緣較清晰，連續(xù)性好。因此采用Canny算子進(jìn)行隨后的直線段提取。在第三節(jié)中介紹了經(jīng)典Hough變換算法并編程實(shí)現(xiàn)。在通過(guò)兩種方法進(jìn)行建筑物的識(shí)別與輪廓提取后，發(fā)現(xiàn)基于灰度特征的建筑物輪廓提取算法效果較好，而基于邊緣特征的算法容易導(dǎo)致原始圖像許多信息損失。并且會(huì)產(chǎn)生過(guò)度連接的問(wèn)題，不但提高了時(shí)間復(fù)雜度，而且產(chǎn)生的虛假線段也對(duì)目標(biāo)直線段的提取造成了干擾。通過(guò)本文的研究發(fā)現(xiàn)，可以將基于灰度特征的建筑物提取與基于邊緣特征的建筑物提取兩種方法進(jìn)行融合，通過(guò)對(duì)提取后的圖像進(jìn)行單個(gè)像素點(diǎn)的相加，這樣既有了基于灰度特征提取的防止圖像中無(wú)關(guān)信息干擾的優(yōu)點(diǎn)，也具有了基于邊緣特征的直線提取的優(yōu)點(diǎn)。這可以作為今后的一個(gè)研究方向。5.2展望受到時(shí)間限制，本文只對(duì)局部類(lèi)型建筑物的提取做了較為深入的研究，而且提出的方法也存在一些局限，離實(shí)用化還有很大的差距。今后將在以下幾個(gè)方面進(jìn)一步研究：(1)對(duì)更多類(lèi)型的建筑物建立描述模型，如不同影像分辨率、不同場(chǎng)景的城市和鄉(xiāng)村建筑物，建筑物在這些不同情況下呈現(xiàn)不同的特征。尋找不同類(lèi)型的建筑物有效的穩(wěn)定的提取方法。(2)建筑物的識(shí)別是進(jìn)行提取的關(guān)鍵，加強(qiáng)對(duì)對(duì)識(shí)別過(guò)程的研究。采用影像分割的方法提取建筑物是識(shí)別建筑物的開(kāi)展方向，研究更加適合建筑物的影像分割算法有望更好的解決建筑物提取這一問(wèn)題。(3)研究彩色圖像的邊緣檢測(cè)算法，以更多的利用光譜信息。將圖像分割與邊緣檢測(cè)結(jié)合起來(lái)，充分利用兩者的優(yōu)點(diǎn)。總之，要實(shí)現(xiàn)高分辨率圖像中地物的自動(dòng)識(shí)別與精確提取還有很長(zhǎng)的路要走，充滿(mǎn)了困難和挑戰(zhàn)。隨著數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)、模式識(shí)別和人工智能等學(xué)科的開(kāi)展和測(cè)繪學(xué)科自身的進(jìn)步，高分辨率圖像的分析和目標(biāo)提取識(shí)別的理論和應(yīng)用必將產(chǎn)生新的突破，遙感影像的分析和目標(biāo)自動(dòng)提取識(shí)別必將成為現(xiàn)實(shí)，從而為遙感應(yīng)用、GIS數(shù)據(jù)的更新、GIS的應(yīng)用、制圖自動(dòng)化等提供有利的條件。參考文獻(xiàn)[1]and,DetectingBuildingsinAerialImages[J],ComputerVision,GraphicsandImageProcessing,41(2),Feb1988:131-152.[2]R.B.1rvin,D.M.McKeown,Methodsforexploitingtherelationshipbetweenbuildingandtheirshadowsinaerialimagery[J],IEEETrans.System,Man,Cyber.19(6)1989：564-1575.[3]C.LinandR.Nevitia,Buildingdetectionanddescriptionfromasingleintensityimage[J],ComputerVisionandImageUnderstanding72(2),2021,101-121.[4]趙潔，李光耀等.基于小波變換的衛(wèi)星遙感地圖中的建筑物識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與開(kāi)展，2021，18(11):243-246.[5]李巍岳，胡志斌等.利用邊緣檢測(cè)對(duì)高分辨率影像中建筑物的提取研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2021，24〔4〕:502-506.[6]王大瑩,程新文等.在MATLAB平臺(tái)下基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)LIDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行建筑物邊緣提取[J].測(cè)繪科學(xué)，2021，35〔1〕:172-173.[7]王永剛,馬彩霞等.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的建筑物輪廓信息提取[J].國(guó)土資源遙感，2021(1):49-53.[8]王波，Hough變換在建筑物提取中的算法研究[J].城市勘測(cè)，2021(2):112-114.[9]趙月云,王波等.基于邊緣檢測(cè)的面向?qū)ο蠼ㄖ镄畔⑻崛J].城市勘測(cè),2021(2):120-125.[10]趙國(guó)慶，岳東杰等.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的建筑物分類(lèi)提取后細(xì)化處理研究[J].水利工程與建筑工程學(xué)報(bào),2021,10(1):105-108.[11][J].科學(xué)出版社,2021.[12]K.Ramar,S.Arumugam,EnhancementofNoisyandBlurredImages:FuzzyOperatorApproach.AdvancesinModelingandAnalysis[M],2021,(1):49-60.[13]章毓晉.圖像工程上冊(cè):圖像處理和分析[M].北京:清華大學(xué)出版社,2021.87-97.[14]N.Otsu,Athresholdselectionmethodfromgray-levelhistogram[J],IEEETransactionsonSystemManCybernetics,1979,9(1):62-66.[15]王強(qiáng),馬利莊.圖像二值化時(shí)圖像特征的保存[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2021,746-750.[16]章毓晉.圖像工程中冊(cè):圖像處理和分析[M].北京:清華大學(xué)出版社,2021.368-398.[17]陳光，遙感圖像中建筑物識(shí)別與變化檢測(cè).南京理工大學(xué)碩士學(xué)位論文，2021.[18]秦襄陪，鄭賢中等.Matlab圖像處理寶典[M]-350.[19]HOHNCANNY,MEMBERIEEEcanny_AComputationalApproachtoEdgeDetection[J].PatternAnalysisandMachineIntelligence,1986,8:679-698.[20]周俊等，基于區(qū)域分割合并的建筑物半自動(dòng)提取方法[J].海洋測(cè)繪,2021,1：58-60.[21]MilanS 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咖啡店創(chuàng)業(yè)計(jì)劃書(shū)第一部分：背景在中國(guó)，人們?cè)絹?lái)越愛(ài)喝咖啡。隨之而來(lái)的咖啡文化充滿(mǎn)生活的每個(gè)時(shí)刻。無(wú)論在家里、還是在辦公室或各種社交場(chǎng)合，人們都在品著咖啡?？Х戎饾u與時(shí)尚、現(xiàn)代生活聯(lián)系在一齊。遍布各地的咖啡屋成為人們交談、聽(tīng)音樂(lè)、休息的好地方，咖啡豐富著我們的生活，也縮短了你我之間的距離，咖啡逐漸發(fā)展為一種文化。隨著咖啡這一有著悠久歷史飲品的廣為人知，咖啡正在被越來(lái)越多的中國(guó)人所理解。第二部分：項(xiàng)目介紹第三部分：創(chuàng)業(yè)優(yōu)勢(shì)目前大學(xué)校園的這片市場(chǎng)還是空白，競(jìng)爭(zhēng)壓力小。而且前期投資也不是很高，此刻國(guó)家鼓勵(lì)大學(xué)生畢業(yè)后自主創(chuàng)業(yè)，有一系列的優(yōu)惠政策以及貸款支持。再者大學(xué)生往往對(duì)未來(lái)充滿(mǎn)期望，他們有著年輕的血液、蓬勃的朝氣，以及初生牛犢不怕虎的精神，而這些都是一個(gè)創(chuàng)業(yè)者就應(yīng)具備的素質(zhì)。大學(xué)生在學(xué)校里學(xué)到了很多理論性的東西，有著較高層次的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，現(xiàn)代大學(xué)生有創(chuàng)新精神，有對(duì)傳統(tǒng)觀念和傳統(tǒng)行業(yè)挑戰(zhàn)的信心和欲望，而這種創(chuàng)新精神也往往造就了大學(xué)生創(chuàng)業(yè)的動(dòng)力源泉，成為成功創(chuàng)業(yè)的精神基礎(chǔ)。大學(xué)生創(chuàng)業(yè)的最大好處在于能提高自己的潛力、增長(zhǎng)經(jīng)驗(yàn)，以及學(xué)以致用;最大的誘人之處是透過(guò)成功創(chuàng)業(yè)，能夠?qū)崿F(xiàn)自己的理想，證明自己的價(jià)值。第四部分：預(yù)算1、咖啡店店面費(fèi)用咖啡店店面是租賃建筑物。與建筑物業(yè)主經(jīng)過(guò)協(xié)商，以合同形式達(dá)成房屋租賃協(xié)議。協(xié)議資料包括房屋地址、面積、結(jié)構(gòu)、使用年限、租賃費(fèi)用、支付費(fèi)用方法等。租賃的優(yōu)點(diǎn)是投資少、回收期限短。預(yù)算10-15平米店面，啟動(dòng)費(fèi)用大約在9-12萬(wàn)元。2、裝修設(shè)計(jì)費(fèi)用咖啡店的滿(mǎn)座率、桌面的周轉(zhuǎn)率以及氣候、節(jié)日等因素對(duì)收益影響較大?？Х瑞^的消費(fèi)卻相對(duì)較高，主要針對(duì)的也是學(xué)生人群，咖啡店布局、格調(diào)及采用何種材料和咖啡店效果圖、平面圖、施工圖的設(shè)計(jì)費(fèi)用，大約6000元左右3、裝修、裝飾費(fèi)用具體費(fèi)用包括以下幾種。(1)外墻裝飾費(fèi)用。包括招牌、墻面、裝飾費(fèi)用。(2)店內(nèi)裝修費(fèi)用。包括天花板、油漆、裝飾費(fèi)用，木工、等費(fèi)用。(3)其他裝修材料的費(fèi)用。玻璃、地板、燈具、人工費(fèi)用也應(yīng)計(jì)算在內(nèi)。整體預(yù)算按標(biāo)準(zhǔn)裝修費(fèi)用為360元/平米，裝修費(fèi)用共360*15=5400元。4、設(shè)備設(shè)施購(gòu)買(mǎi)費(fèi)用具體設(shè)備主要有以下種類(lèi)。(1)沙發(fā)、桌、椅、貨架。共計(jì)2250元(2)音響系統(tǒng)。共計(jì)450(3)吧臺(tái)所用的烹飪?cè)O(shè)備、儲(chǔ)存設(shè)備、洗滌設(shè)備、加工保溫設(shè)備。共計(jì)600(4)產(chǎn)品制造使用所需的吧臺(tái)、咖啡杯、沖茶器、各種小碟等。共計(jì)300凈水機(jī)，采用美的品牌，這種凈水器每一天能生產(chǎn)12l純凈水，每一天銷(xiāo)售咖啡及其他飲料100至200杯，價(jià)格大約在人民幣1200元上下?？Х葯C(jī)，咖啡機(jī)選取的是電控半自動(dòng)咖啡機(jī)，咖啡機(jī)的報(bào)價(jià)此刻就應(yīng)在人民幣350元左右，加上另外的附件也不會(huì)超過(guò)1200元。磨豆機(jī)，價(jià)格在330―480元之間。冰砂機(jī)，價(jià)格大約是400元一臺(tái)，有點(diǎn)要說(shuō)明的是，最好是買(mǎi)兩臺(tái)，不然夏天也許會(huì)不夠用。制冰機(jī)，從制冰量上來(lái)說(shuō)，一般是要留有富余?？钪票鶛C(jī)每一天的制冰量是12kg。價(jià)格稍高550元，質(zhì)量較好，所以能夠用很多年，這么算來(lái)也是比較合算的。5、首次備貨費(fèi)用包括購(gòu)買(mǎi)常用物品及低值易耗品，吧臺(tái)用各種咖啡豆、奶、茶、水果、冰淇淋等的費(fèi)用。大約1000元6、開(kāi)業(yè)費(fèi)用開(kāi)業(yè)費(fèi)用主要包括以下幾種。(1)營(yíng)業(yè)執(zhí)照辦理費(fèi)、登記費(fèi)、保險(xiǎn)費(fèi);預(yù)計(jì)3000元(2)營(yíng)銷(xiāo)廣告費(fèi)用;預(yù)計(jì)450元7、周轉(zhuǎn)金開(kāi)業(yè)初期，咖啡店要準(zhǔn)備必須量的流動(dòng)資金，主要用于咖啡店開(kāi)業(yè)初期的正常運(yùn)營(yíng)。預(yù)計(jì)2000元共計(jì)： 120000+6000+5400+2250+450+600+300+1200+1200+480+400+550+1000+3000+450+2000=145280元第五部分：發(fā)展計(jì)劃1、營(yíng)業(yè)額計(jì)劃那里的營(yíng)業(yè)額是指咖啡店日常營(yíng)業(yè)收入的多少。在擬定營(yíng)業(yè)額目標(biāo)時(shí)，必須要依據(jù)目前市場(chǎng)的狀況，再思考到咖啡店的經(jīng)營(yíng)方向以及當(dāng)前的物價(jià)情形，予以綜合衡量。按照目前流動(dòng)人口以及人們對(duì)咖啡的喜好預(yù)計(jì)每一天的營(yíng)業(yè)額為400-800，根據(jù)淡旺季的不同可能上下浮動(dòng)2、采購(gòu)計(jì)劃依據(jù)擬訂的商品計(jì)劃，實(shí)際展開(kāi)采購(gòu)作業(yè)時(shí)，為使采購(gòu)資金得到有效運(yùn)用以及商品構(gòu)成達(dá)成平衡，務(wù)必針對(duì)設(shè)定的商品資料排定采購(gòu)計(jì)劃。透過(guò)營(yíng)業(yè)額計(jì)劃、商品計(jì)劃與采購(gòu)計(jì)劃的確立，我們不難了解，一家咖啡店為了營(yíng)業(yè)目標(biāo)的達(dá)成，同時(shí)有效地完成商品構(gòu)成與靈活地運(yùn)用采購(gòu)資金，各項(xiàng)基本的計(jì)劃是不可或缺的。當(dāng)一家咖啡店設(shè)定了營(yíng)業(yè)計(jì)劃、商品計(jì)劃及采購(gòu)計(jì)劃之后，即可依照設(shè)定的采購(gòu)金額進(jìn)行商品的采購(gòu)。經(jīng)過(guò)進(jìn)貨手續(xù)檢驗(yàn)、標(biāo)價(jià)之后，即可寫(xiě)在菜單上。之后務(wù)必思考的事情，就是如何有效地將這些商品銷(xiāo)售出去。3、人員計(jì)劃為了到達(dá)設(shè)定的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，經(jīng)營(yíng)者務(wù)必對(duì)人員的任用與工作的分派有一個(gè)明確的計(jì)劃。有效利用人力資源，開(kāi)展人員培訓(xùn)，都是我們務(wù)必思考的。4、經(jīng)費(fèi)計(jì)劃經(jīng)營(yíng)經(jīng)費(fèi)的分派是管理的重點(diǎn)工作。通常能夠?qū)⒖Х鹊杲?jīng)營(yíng)經(jīng)費(fèi)分為人事類(lèi)費(fèi)用(薪資、伙食費(fèi)、獎(jiǎng)金等)、設(shè)備類(lèi)費(fèi)用(修繕費(fèi)、折舊、租金等)、維持類(lèi)費(fèi)用(水電費(fèi)、消耗品費(fèi)、事務(wù)費(fèi)、雜費(fèi)等)和營(yíng)業(yè)類(lèi)費(fèi)用(廣告宣傳費(fèi)、包裝費(fèi)、營(yíng)業(yè)稅等)。還能夠依其性質(zhì)劃分成固定費(fèi)用與變動(dòng)費(fèi)用。我們要針對(duì)過(guò)去的實(shí)際業(yè)績(jī)?cè)O(shè)定可能增加的經(jīng)費(fèi)幅度。5、財(cái)務(wù)計(jì)劃財(cái)務(wù)計(jì)劃中的損益計(jì)劃最能反映全店的經(jīng)營(yíng)成果?？Х鹊杲?jīng)營(yíng)者在營(yíng)運(yùn)資金的收支上要進(jìn)行控制，以便做到經(jīng)營(yíng)資金合理的調(diào)派與運(yùn)用?？傊陨纤械牧?xiàng)基本計(jì)劃(營(yíng)業(yè)額、商品采購(gòu)、銷(xiāo)售促進(jìn)、人員、經(jīng)費(fèi)、財(cái)務(wù))是咖啡店管理不可或缺的。當(dāng)然，有一些咖啡店為求管理上更深入，也能夠配合工作實(shí)際需要制訂一些其他輔助性計(jì)劃。第六部分：市場(chǎng)分析2019-2021年中國(guó)咖啡市場(chǎng)經(jīng)歷了高速增長(zhǎng)的階段，在此期間咖啡市場(chǎng)總體銷(xiāo)售的復(fù)合增長(zhǎng)率到達(dá)了17%;高速增長(zhǎng)的市場(chǎng)為咖啡生產(chǎn)企業(yè)帶給了廣闊的市場(chǎng)空間，國(guó)外咖啡生產(chǎn)企業(yè)如雀巢、卡夫、ucc等企業(yè)紛紛加大了在中國(guó)的投資力度，為爭(zhēng)取未來(lái)中國(guó)咖啡市場(chǎng)的領(lǐng)先地位打下了良好的基礎(chǔ)?？Х蕊嬃现饕侵杆偃芸Х群凸嘌b即飲