CN108960038B - 一种基于图像识别技术的购物手推车及其识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像识别技术的购物手推车及其识别方法，包括有：视觉模块，用于获取购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像；感知模块，用于检测购物手推车内的商品变化，并在检测到变化时启动视觉模块；识别模块，用于对货架图像以及商品图像进行识别，获取相应的商品信息。本发明通过视觉模块获取手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像，同时通过感知模块触发视觉模块，对顾客从货架取出商品放入购物车行为的捕捉，实现对货架的全面实时监测，实现高效率的货架核查要求，利于货架陈列优化。本发明作为一种基于图像识别技术的购物手推车及其识别方法可广泛应用于图像识别领域。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别领域，尤其是一种基于图像识别技术的购物手推车及其识别方法。
背景技术
随着新零售概念的兴起，零售行业正面临着剧变。无论是零售商还是品牌商，对于成本效率的控制需求日益提高，如何对货架进行全方位的审计，是企业存在已久的问题；而另外如何最大限度地利用现有技术提升消费者体验，也是零售行业上下游都一直在探索的问题。
零售商想要了解门店内的标准陈列执行情况，进行陈列检查、缺货检查和价签检查，同时也想对购物行为进行跟踪，目前的解决方法如下：
1、门店人员在货架前进行数据统计，即在现场人工统计出相关货架上商品的挂牌价格情况，工作完成后将信息统计汇总并上交，门店顾客线下的购物行为还没办法采集；
2、门店人员通过摄像头拍照采集其图片信息，采集完成后在图片中记录所需统计的商品的核查信息等，工作完成后将信息统计汇总并上交。
然而目前的解决方法中均采用固定摄像头或人力实现采集工作，例如一种基于图像识别技术的货架识别方法(CN107045641A)，对于冷门区域和人流量大的区域，难以采集到高质量图片，工作效率低，难以把控质量。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的是：提供一种基于图像识别技术实现对货架和购物车内部进行商品信息获取，便于自动核查、数据采集和优化陈列的购物手推车。
为了解决上述技术问题，本发明的另一目的是：提供一种基于图像识别购物手推车实现对货架和购物车内部进行商品信息获取，便于自动核查、数据采集和优化陈列的识别方法。
本发明所采用的技术方案是：一种基于图像识别技术的购物手推车，包括有
视觉模块，用于获取购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像；
感知模块，用于检测购物手推车内的商品变化，并在检测到变化时启动视觉模块；
识别模块，用于对货架图像以及商品图像进行识别，获取相应的商品信息。
进一步，所述视觉模块还用于获取购物手推车的用户的图像，所述识别模块还用于对上述用户的图像进行识别并获取用户的身份信息。
进一步，所述视觉模块包括有：
锚点检测子模块，用于根据锚点标记训练出的锚点检测模型，对购物手推车侧面的货架图像和购物手推车内部的商品图像进行锚点检测；
图像拼接子模块，用于根据锚点检测子模块检测出的锚点对购物手推车侧面的货架图像和购物手推车内部的商品图像分别进行拼接。
进一步，所述识别模块采用深度学习模块对输入图像中的商品信息进行识别。
进一步，还包括有检测分析模块，用于根据识别模块获取的商品信息检测货架陈列状态和/或分析用户购物行为。
本发明所采用的另一技术方案是：一种基于图像识别技术购物手推车的识别方法，包括有以下步骤：
感知模块检测购物手推车内的商品变化，并在检测到变化时启动视觉模块；
视觉模块获取购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像；
识别模块对购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像进行识别。
进一步，视觉模块还获取购物手推车的用户的图像；
识别模块还对上述用户的图像进行识别并获取用户的身份信息。
进一步，所述视觉模块获取购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像这一步骤，具体为：
根据锚点标记训练出的锚点检测模型，对购物手推车侧面的货架图像和购物手推车内部的商品图像进行锚点检测；
根据锚点检测子模块检测出的锚点对购物手推车侧面的货架图像和购物手推车内部的商品图像分别进行拼接，得到拼接后的购物手推车侧面的货架图像和拼接后的购物手推车内部的商品图像。
进一步，所述识别模块对购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像进行识别这一步骤，具体为：识别模块采用深度学习模块对输入的购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像中的商品信息进行识别。
进一步，还包括有检测分析步骤：根据识别模块获取的商品信息检测货架陈列状态和/或分析用户购物行为。
本发明的有益效果为：本发明通过视觉模块获取手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像，同时通过感知模块触发视觉模块，对顾客从货架取出商品放入购物车行为的捕捉，实现对货架的全面实时监测，实现高效率的货架核查要求，利于货架陈列优化。
附图说明
图1为本发明手推车模块结构图；
图2为本发明手推车一具体实施例结构示意图；
图3为本发明识别方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：
参照图1，一种基于图像识别技术的购物手推车，包括有
视觉模块，用于获取购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像；
感知模块，用于检测购物手推车内的商品变化，并在检测到变化时启动视觉模块；感知模块可随时检测购物车中商品变化，当检测到商品发生变化时，启动视觉模块中对篮内商品识别的功能，即刻判断购物车中商品增加或减少。识别出增加或减少的商品后，将结合购物车中商品变化，再次校验识别结果，如果识别出的商品与实际变化值相差较大，将快速再次启动篮内商品识别功能，增加商品识别的稳定性，降低偶尔的灯光变化、顾客身体遮挡等外界因素导致的识别不准确。
感知模块通常采用压力传感设备，对购物手推车内的商品重量变化进行检测；除此之外，也可采用其他可行手段，例如采用拍摄识别模块作为感知模块，通过对购物车篮内的图像变化来判断是否有商品的增加或减少。
识别模块，用于对货架图像以及商品图像进行识别，获取相应的商品信息。
本发明通过视觉模块获取手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像，同时通过感知模块触发视觉模块，对顾客从货架取出商品放入购物车行为的捕捉，实现对货架的全面实时监测，实现高效率的货架核查要求，利于货架陈列优化。
进一步作为优选的实施方式，所述视觉模块还用于获取购物手推车的用户的图像，所述识别模块还用于对上述用户的图像进行识别并获取用户的身份信息。
进一步作为优选的实施方式，所述视觉模块包括有：
锚点检测子模块，用于根据锚点标记训练出的锚点检测模型，对购物手推车侧面的货架图像和购物手推车内部的商品图像进行锚点检测；所述锚点标记为人工标记在购物车中、货架上较特殊的位置，比如购物车的中部节点、货架上一节货架的始、终节点。使用锚点标记的数据训练出来的模型，可以检测出锚点的位置，这些信息可用于后续图片的自动拼接；
图像拼接子模块，用于根据锚点检测子模块检测出的锚点对购物手推车侧面的货架图像和购物手推车内部的商品图像分别进行拼接。
对于购物手推车两侧的货架，视觉模块通过锚点检测子模块和图像拼接子模块实现购物手推车在行进过程中拍摄图像的拼接，从而实现对货架的全面检测。具体实现方式可参考但不限于以下步骤：针对不同门店的货架，事先人工标注每层每节货架的所有开始与结束节点，用于后来作为货架自动拼接用的锚点，利用人工标注的数据进行训练，计算机视觉识别模型即可找到这些锚点。采用AR技术，追踪货架相对与购物车的运动轨迹，得出购物车的运动轨迹，反推算出对货架做拼接时需要预先对货架做的基本变换如因远离或靠近货架导致需要做对货架图片做透视变换。此外还可利用该运动轨迹还能推算出购物车的运动距离，从而决定拍摄间隔，默认的拍摄间隔为两张货架图之间有1/3的重叠部分，利用上述运动距离可以推算出适当的拍摄时间；若到了默认的拍摄时间，利用图像识别技术检测到购物车的摄像头被遮挡(即检测不到货架)，则每隔0.1s对货架进行拍摄，直到检测到摄像头遮挡状态中止。由于拍摄的图像具有连续性，因此可根据图像的共同锚点进行自动拼接得到货架全景图。
对于购物手推车内的图像，本发明具体实施例中采用一个或多个摄像头进行拍摄，采用多个摄像头拍摄时可尽量避免购物车内不的拍摄死角；摄像头都将在购物车篮中拍摄到共同锚点，识别出锚点后利用共同锚点进行自动拼接及消除多个摄像头拍摄到重复的部分，得到购物车篮内完整且无重复的平铺图。
进一步作为优选的实施方式，所述识别模块采用深度学习模块对输入图像中的商品信息进行识别，包括商品检测、商品识别、文字识别等功能；
商品的检测可通过人工用矩形区域标记货架上和购物车中的商品、价格标签、促销信息等对门店有需要的信息，使用这些标注信息，训练出深度学习模型，该模型可以检测出商品、价格标签、促销信息等在购物车、货架所在的区域；
商品的识别可通过360度摄像头收集商品的图片数据，使用这些数据进行深度学习建模，得到的模型可以对商品进行分类。检测出商品在购物车、货架的区域后传入该模型，可以得到该区域的具体商品信息。
文字识别可通过人工用矩形区域标记货架上的文字区域，使用标记数据训练模型，使得模型可以识别出带有文字的区域，使用区域中的文字数据，训练文字识别的模型，该模型可以识别出区域中的文字。
进一步作为优选的实施方式，还包括有检测分析模块，用于根据识别模块获取的商品信息检测货架陈列状态和/或分析用户购物行为。
参照图2，如图所示的手推车3上设置感知模块1和视觉模块，所述视觉模块包括有设置于购物手推车两侧面的摄像头21、设置于购物手推车上用于拍摄车篮内部图像的摄像头22以及设置于购物手推车上用于拍摄用户的图像的摄像头23。
参照图3，一种基于图像识别技术购物手推车的识别方法，包括有以下步骤：
感知模块检测购物手推车内的商品变化，并在检测到变化时启动视觉模块；
视觉模块获取购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像；
识别模块对购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像进行识别。
进一步作为优选的实施方式，视觉模块还获取购物手推车的用户的图像；
识别模块还对上述用户的图像进行识别并获取用户的身份信息；
使用深度学习技术做迁移学习，利用大量带有标记的数据训练出一个模型，将摄像头拍摄得到的顾客人脸照片输入到用作迁移的模型中，在模型的输出端得到一个用于表示该人脸特征的向量，将该向量存入数据库中，该向量即代表了客户的人脸信息。配合后面的检测分析模块，将该顾客的商品购买记录、曾经放入购物车的商品列表等记录，与该顾客的人脸信息一同存入数据库，若该顾客加入门店会员，则可以根据其购买偏好、购物车偏好等信息对顾客进行精准的商品推荐，提高顾客用户体验。
进一步作为优选的实施方式，所述视觉模块获取购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像这一步骤，具体为：
根据锚点标记训练出的锚点检测模型，对购物手推车侧面的货架图像和购物手推车内部的商品图像进行锚点检测；
根据锚点检测子模块检测出的锚点对购物手推车侧面的货架图像和购物手推车内部的商品图像分别进行拼接，得到拼接后的购物手推车侧面的货架图像和拼接后的购物手推车内部的商品图像。
进一步作为优选的实施方式，所述识别模块对购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像进行识别这一步骤，具体为：识别模块采用深度学习模块对输入的购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像中的商品信息进行识别。
进一步作为优选的实施方式，还包括有检测分析步骤：根据识别模块获取的商品信息检测货架陈列状态和/或分析用户购物行为；
得到货架全景图后，经由深度学习技术使用预先训练好的货架商品，得到货架上各个位置所摆放的商品的信息，包括商品的缺货、错放、杂乱等信息，使用预先训练好的货架促销文字识别模型，可以知道货架促销信息，可以以该信息通知门店人员进行商品补充、商品整理等提高货架整洁度的行动。
根据多个购物车拍摄得到的货架图，结合购物车曾经放入过的商品信息，可以推断出各种类型的顾客购物时的行为路线偏好，对门店对于各类商品的摆放位置提出智能化建议，增加门店营业额。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可以作出种种的等同变换或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种基于图像识别技术的购物手推车，其特征在于：包括有
视觉模块，用于获取购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像；
感知模块，用于检测购物手推车内的商品变化，并在检测到变化时启动视觉模块；
识别模块，用于对货架图像以及商品图像进行识别，获取货架上和购物车中的商品信息；
所述商品信息包括商品、价格标签和促销信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的购物手推车，其特征在于：所述视觉模块还用于获取购物手推车的用户的图像，所述识别模块还用于对上述用户的图像进行识别并获取用户的身份信息。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于图像识别技术的购物手推车，其特征在于，所述视觉模块包括有：
锚点检测子模块，用于根据锚点标记训练出的锚点检测模型，对购物手推车侧面的货架图像和购物手推车内部的商品图像进行锚点检测；
图像拼接子模块，用于根据锚点检测子模块检测出的锚点对购物手推车侧面的货架图像和购物手推车内部的商品图像分别进行拼接。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的购物手推车，其特征在于：所述识别模块采用深度学习模块对输入图像中的商品信息进行识别。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的购物手推车，其特征在于：还包括有检测分析模块，用于根据识别模块获取的商品信息检测货架陈列状态和/或分析用户购物行为。
6.一种基于图像识别技术购物手推车的识别方法，其特征在于，包括有以下步骤：
感知模块检测购物手推车内的商品变化，并在检测到变化时启动视觉模块；
视觉模块获取购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像；
识别模块对购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像进行识别，获取货架上和购物车中的商品信息；
所述商品信息包括商品、价格标签和促销信息。
7.根据权利要求6所述的一种基于图像识别技术购物手推车的识别方法，其特征在于：视觉模块还获取购物手推车的用户的图像；识别模块还对上述用户的图像进行识别并获取用户的身份信息。
8.根据权利要求6或7所述的一种基于图像识别技术购物手推车的识别方法，其特征在于：所述视觉模块获取购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像这一步骤，具体为：
根据锚点标记训练出的锚点检测模型，对购物手推车侧面的货架图像和购物手推车内部的商品图像进行锚点检测；
根据锚点检测子模块检测出的锚点对购物手推车侧面的货架图像和购物手推车内部的商品图像分别进行拼接，得到拼接后的购物手推车侧面的货架图像和拼接后的购物手推车内部的商品图像。
9.根据权利要求6所述的一种基于图像识别技术购物手推车的识别方法，其特征在于：所述识别模块对购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像进行识别这一步骤，具体为：识别模块采用深度学习模块对输入的购物手推车侧面的货架图像以及购物手推车内部的商品图像中的商品信息进行识别。
10.根据权利要求6所述的一种基于图像识别技术购物手推车的识别方法，其特征在于，还包括有检测分析步骤：根据识别模块获取的商品信息检测货架陈列状态和/或分析用户购物行为。
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| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Guo Yishi Inventor after: Chao Hongyang Inventor after: Huang Yaohong Inventor after: Wang Qin Inventor after: Chen Peng Inventor before: Guo Yishi Inventor before: Huang Yaohong Inventor before: Wang Qin Inventor before: Chen Peng |
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| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20221026 Address after: 510275 No. 155, Xingang West Road, Haizhu District, Guangzhou, Guangdong Patentee after: SUN YAT-SEN University Patentee after: IMAGEDT CO.,LTD. Address before: 510330 room 2809, No.5, Tingyuan Road, Haizhu District, Guangzhou City, Guangdong Province Patentee before: IMAGEDT CO.,LTD. |
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| TR01 | Transfer of patent right |