基于双目视觉检测的商品识别方法

    公开(公告)号:CN118072209A

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202211413004.3

    申请日:2022-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉检测的商品识别方法,所述方法包括:在所述智能售货柜上部署主摄像头及副摄像头;所述主摄像头拍摄生成主视频;所述副摄像头为双目摄像头,所述副摄像头拍摄生成第一副视频和第二副视频;在购买者完成购买行为后所述主视频、第一副视频和第二副视频被传送至远程服务器;由远程服务器对所述主视频、第一副视频分别进行动态视觉识别;并根据动态识别结果生成购买行为清单;计算出商品的景深信息;并根据商品的景深信息计算商品层数信息,并将商品层数信息整合到购买行为清单中;根据预设的商品层高信息对包含了商品层数信息的购买行为清单进行检验;以生成最后用于商品结算的购买行为清单。

    基于人工智能的自动售货机货道配置方法

    公开(公告)号:CN115424188A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202110519111.3

    申请日:2021-05-12

    Inventor: 阳庆瑶 姚蔷

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的自动售货机货道配置方法,其包括在完成自动售货机货物摆放后获取自动售货机的进行商品展示的货道图像;将货道图像输入目标检测模型以获得商品边界框信息及商品类别信息;根据目标检测模型所得的商品的类别信息对商品进行粗类别鉴别,如果商品属于目标粗类别集合,则截取商品子图像;将商品子图像输入商品SKU分类模型以获得商品子图像所对应的商品SKU的概率值;根据自动售货机的预制货道结构信息对自动售货机进行货道网格定位,从而获得自动售货机的货道ID;根据商品的边界框信息、商品SKU的概率值以及货道ID生成预匹配信息,输入每个货道对应的商品价格以生成货道配置文件。

    用于智能售货机的人工智能模型数据更新方法

    公开(公告)号:CN119229226A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202310794913.4

    申请日:2023-06-30

    Abstract: 本发明公开了一种用于智能售货机的人工智能模型数据更新方法,其包括:获取由商品识别算法或人工审核确定的包含未训练的新商品的实际购买视频;所述实际购买视频标注有目标商品SKU信息。对上述实际购买视频进行新商品子图截取;并将商品局部子图存入新商品子图待处理数据库;当新商品子图待处理数据库中的商品局部子图超过阈值时,则启动对新商品子图待处理数据库中的全部商品局部子图的验证;对新商品子图待处理数据库中的商品局部子图进行筛选,以获得新商品替代图片,并验证筛选出的新商品替代图片的识别准确性;验证通过后,则将上述筛选出的新商品替代图片替换到原新商品样例图片库中,以替换商品识别算法中的的未训练商品的商品样例图片。

    用于智能售货柜购买结算的商品识别方法

    公开(公告)号:CN118072208A

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202211412962.9

    申请日:2022-11-11

    Inventor: 阳庆瑶 张立殷

    Abstract: 本发明公开了一种用于智能售货柜购买结算的商品识别方法,所述方法包括:在所述智能售货柜上部署主摄像头及副摄像头;所述主摄像头拍摄生成主视频;所述副摄像头拍摄生成副视频;在购买者完成购买行为后所述主视频和副视频被传送至远程服务器;由远程服务器对所述主视频和副视频分别进行动态视觉识别;并根据动态识别结果生成购买行为清单;计算出商品的景深信息;并根据商品的景深信息计算商品层数信息,并将商品层数信息整合到购买行为清单中;根据预设的商品层高信息对包含了商品层数信息的购买行为清单进行检验;以生成最后用于商品结算的购买行为清单。

    用于智能售货柜的购买行为动态视觉识别方法

    公开(公告)号:CN118072210A

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202211415225.4

    申请日:2022-11-11

    Inventor: 阳庆瑶 张立殷

    Abstract: 本发明公开了一种用于智能售货柜的购买行为动态视觉识别方法,所述方法包括:在所述智能售货柜上部署主摄像头及副摄像头;所述主摄像头拍摄生成主视频;所述副摄像头拍摄生成副视频;在购买者完成购买行为后所述主视频和副视频被传送至远程服务器;由远程服务器分别对所述主视频和副视频进行商品轨迹分类识别;获得针对于主视频的购买行为清单R1和针对于副视频的购买行为清单R2;然后对所述购买行为清单R1和购买行为清单R2进行合并得到最终购买行为清单R。

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