CN109741524A - 售货装置、物品的识别方法、装置和计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种售货装置、物品的识别方法、装置和计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。该售货装置包括：设置在售货装置内用于放置商品的一个或多个货架层；重量传感器，一个货架层安装有多个重量传感器，多个重量传感器挂载到同一条串行总线上，用于根据相应的货架层承担的重量输出测量信号；处理器，通过串行总线与多个重量传感器电连接，用于根据测量信号确定相应的货架层承担的重量，以便根据承担的重量的变化识别从相应的货架层取出的物品。本公开的技术方案能够提高系统的灵活性。
Description
技术领域
本公开涉及人工智能技术领域，特别涉及一种售货装置、物品的识别方法、物品的识别装置和计算机可读存储介质。
背景技术
随着零售业的发展，无人货架与无人货柜等智能零售终端成为下一个产品热点。
在相关技术中，在每件商品上添加电子标签的RFID(Radio FrequencyIdentification，射频识别)技术；在货架层安装重量传感器的重力识别技术；基于商品图片的图像识别技术。
发明内容
本公开的发明人发现上述相关技术中存在如下问题：系统的灵活性较差，不能根据实际场景的需求进行相应的配置。
鉴于此，本公开提出了一种能够进行灵活配置的售货装置的技术方案。
根据本公开的一些实施例，提供了一种售货装置，包括：设置在所述售货装置内用于放置商品的一个或多个货架层；重量传感器，一个货架层安装有多个重量传感器，所述多个重量传感器挂载到同一条串行总线上，用于根据相应的货架层承担的重量输出测量信号；处理器，通过所述串行总线与所述多个重量传感器电连接，用于根据所述测量信号确定所述相应的货架层承担的重量，以便根据所述承担的重量的变化识别从所述相应的货架层取出的物品。
在一些实施例中，所述多个重量传感器在远离所述相应的货架层中心的位置，沿所述相应的货架层的周向间隔安装。
在一些实施例中，所述多个重量传感器为第一重量传感器和第二重量传感器，分别安装在所述相应的货架层的两端。
在一些实施例中，所述多个重量传感器并联连接，所述测量信号为并联电压。
在一些实施例中，所述第一重量传感器包括电阻R1，所述R1的阻值随外力改变；所述第二重量传感器包括电阻R′1，所述R′1的阻值随外力改变；所述第一重量传感器和所述第二重量传感器并联为一个称重单元。
在一些实施例中，所述R1的第一端与所述R2的第一端连接，所述R1的第二端与所述R3的第一端连接，所述R2的第二端与所述R4的第一端连接，所述R3的第二端与所述R4的第二端连接，所述R1的第二端与电源的第一端连接，所述R2的第二端与所述电源的第二端连接。
在一些实施例中，所述R′1的第一端与所述R′2的第一端连接，所述R′1的第二端与所述R′3的第一端连接，所述R′2的第二端与所述R′4的第一端连接，所述R′3的第二端与所述R′4的第二端连接，所述R′1的第二端与所述电源的第一端连接，所述R′2的第二端与所述电源的第二端连接。
在一些实施例中，所述R3的第二端与所述R′3的第二端连接，所述R1的第一端与所述R′1的第一端连接，所述R′1的第一端与所述称重单元的第一输出端连接，所述R′3的第二端与所述称重单元的第二输出端连接。
在一些实施例中，所述的售货装置，还包括：信号放大器，所述多个重量传感器并联后与所述信号放大器电连接，所述信号放大器通过串行总线与所述处理器连接。
在一些实施例中，所述的售货装置，还包括：与所述处理器电连接的摄像装置，用于获取所述物品的图像。所述处理器根据所述承担的重量的变化和所述物品的图像的处理结果中的至少一个，识别所述物品。
在一些实施例中，所述摄像装置包括图像处理单元，用于对所述物品的图像进行处理，获取所述处理结果。
在一些实施例中，与所述处理器电连接的计算加速设备，用于对所述物品的图像进行处理，获取所述处理结果。
根据本公开的另一些实施例，提供一种物品的识别方法，包括：
接收多个重量传感器输出的测量信号，所述多个重量传感器安装在售货装置的货架层，所述测量信号根据所述货架层承担的重量输出；根据所述测量信号，确定所述货架层承担的重量；根据所述承担的重量的变化识别从所述货架层取出的物品。
在一些实施例中，所述多个重量传感器并联连接；所述测量信号为并联电压。
在一些实施例中，所述的识别方法，还包括：获取所述物品的图像的处理结果；根据所述承担的重量的变化和所述处理结果中的至少一个，识别所述物品。
在一些实施例中，所述物品的图像和所述处理结果由安装在所述售货装置的摄像装置获取。
根据本公开的又一些实施例，提供一种物品的识别装置，包括：存储器；和耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器装置中的指令，执行上述任一个实施例中的物品的识别方法。
根据本公开的再一些实施例，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一个实施例中的物品的识别方法。
在上述实施例中，多个重量传感器挂载到同一条串行总线上与处理器连接，使得系统挂载传感器的数量可以随实际需要进行扩展，提高了系统的灵活性。
附图说明
构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。
参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本公开，其中：
图1示出本公开的售货装置的一些实施例的框图；
图2示出本公开的重量传感器安装的一些实施例的示意图；
图3示出本公开的称重单元的一些实施例的示意图；
图4示出本公开的售货装置的另一些实施例的框图；
图5示出本公开的售货装置的又一些实施例的框图；
图6示出本公开的物品的识别方法的一些实施例的流程图；
图7示出本公开的物品的识别方法的另一些实施例的流程图；
图8示出本公开的物品的识别装置的一些实施例的框图；
图9示出本公开的物品的识别装置的另一些实施例的框图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
图1示出本公开的售货装置的一些实施例的框图。
如图1所示，售货装置1包括货架层10、多个重量传感器11和处理器12。售货装置1可以是售货柜、售货架等。多个重量传感器11安装在货架层10上，例如，可以安装在货架层10的底部，也可以封装在货架层10内。例如，货架层10可以为多个，每个货架层10都安装有多个重量传感器11。
在一些实施例中，每个货架层10可以安装一个重量传感器11测量该货架层的重量并输出测量信号，也可以每个货架层10安装多个重量传感器11共同测量该货架层的重量并输出一个测量信号。
在一些实施例中，每个重量传感器11可以作为独立设备挂载到同一条串行总线上与处理器12连接，串行总线可以采用485总线、CAN(Controller Area Network，控制器局域网络)总线等，每个称重单元采用相同的通信协议。这样，只要将设备挂载到总线上，即可完成设备的加入，重量传感器的数目可以进行扩展。
在一些实施例中，多个重量传感器11之间并联连接，用于根据货架层承担的重量输出并联电压。处理器12与多个重量传感器11连接，用于根据并联电压，确定货架层承担的重量，以便根据承担的重量的变化识别从货架层取出的物品。例如，物品的识别既可以在安装有识别系统1的售货装置上进行，也可以在云端进行识别后，将识别结果回传给售货装置。
在一些实施例中，在远离货架层中心的位置，多个重量传感器沿货架层的周向间隔安装。
这样，多个重量传感器采用并联连接，并以并联后的电压作为输出，从而确定货架层重量的变化。同时采集多个重量传感器的共同测量结果，避免了各传感器单独测量、货架不稳定等不利因素造成的测量时间不同步问题，且无需在每个物品上添加电子标签，从而在较低成本下提高了物品识别的准确率。例如，可以根据图2安装重量传感器。
图2示出本公开的重量传感器安装的一些实施例的示意图。
如图2所示，售货装置的重量传感器21和重量传感器22，分别安装在货架层20的两端。这样，通过重量传感器21和重量传感器22的两端支撑，减轻物品放置或移出货架层20时产生的抖动，减少货架层20的稳定时间，降低由于抖动和不稳定造成的扭矩对测量结果的影响，从而可以提高准确率。
重量传感器21和重量传感器22可以是并联连接，以并联电压作为输出信号。这样，可以实现同时采集两个重量传感器的共同输出，避免多个重量传感器单独测量和货架层不稳定造成的测量时间差，从而可以提高准确率。
在一些实施例中，对于矩形货架层，可以在货架层的四角分别安装一个重量传感器；对于圆形或椭圆形货架层，可以在货架层的圆周附近间隔安装重量传感器。
在一些实施例中，第一重量传感器包括电阻R1，R1的阻值随外力改变。第二重量传感器包括电阻R′1，R′1的阻值随外力改变。第一重量传感器和第二重量传感器并联为一个称重单元。
例如，R1和R′1由弹性体和粘贴在弹性体表面的电阻应变片组成。在外力作用下弹性体产生弹性变形，使电阻应变片(即转换元件)也随之产生变形。电阻应变片变形后，阻值将发生变化，再经相应的测量电路把这一电阻变化转换为电信号(电压或电流)。例如，可以通过图3中的实施例设置称重单元。
图3示出本公开的称重单元的一些实施例的示意图。
如图3所示，称重单元3包括第一重量传感器、第二重量传感器、第一输出端31、第二输出端32和电源33。
第一重量传感器由R1、R2、R3和R4组成。R1的第一端与R2的第一端连接，R1的第二端与R3的第一端连接，R2的第二端与R4的第一端连接，R3的第二端与R4的第二端连接。R1的第二端与电源33的第一端连接，R2的第二端与电源的第二端连接。
第二重量传感器由R′1、R′2、R′3和R′4组成。R′1的第一端与R′2的第一端连接，R′1的第二端与R′3的第一端连接，R′2的第二端与R′4的第一端连接，R′3的第二端与R′4的第二端连接。R′1的第二端与电源33的第一端连接，R′2的第二端与电源33的第二端连接
第一重量传感器、第二重量传感器并联在电源33的两端，R1的第一端与R′1的第一端连接，R3的第二端与R′3的第二端连接。
称重单元3的输出端31和输出端32之间的输出电压与第一重量传感器和第二重量传感器所受的外力成正比。R′1的第一端与称重单元3的输出端31连接，R′3的第二端与称重单元3的输出端32连接。通过称重单元3的输出端31和输出端32之间的输出电压即可获取货架层承担的重量。
这样，可以实现同时采集两个重量传感器的共同输出，避免多个重量传感器单独测量和货架层不稳定造成的测量时间差，从而可以提高准确率。
在一些实施例中，可以通过一个信号放大器驱动多个重量传感器。例如，可以通过图4中的实施例配置售货装置。
图4示出本公开的售货装置的另一些实施例的框图。
如图4所示，售货装置4包括货架层10、多个重量传感器11、处理器12和信号放大器43。
在一些实施例中，可以为每个重量传感器连接一个信号放大器，各信号放大器在通过同一条串行总线与处理器连接。
在一些实施例中，多个重量传感器11可以在并联后与信号放大器43连接，信号放大器43通过串行总线与处理器12连接。
相比较于每个重量传感器单独测量，每个重量传感器都连接一个单独的信号放大器的技术方案，售货装置4采用一个信号放大器驱动多个重量传感器的方案降低了成本。而且，售货装置4可以使得多个重量传感器11同时测量货架层的重量，处理器12查询一次信号放大器43就可以获取同一时刻多个重量传感器11的共同测量值，实现多个重量传感器11的协同测量，从而降低系统开销、提高准确率。
图5示出本公开的售货装置的又一些实施例的框图。
如图5所示，售货装置5包括货架层10、多个重量传感器11、处理器12和摄像装置54。
摄像装置54处理器连接，用于获取物品的图像。
在一些实施例中，摄像装置54可以为多个，通过USB(Universal Serial Bus，通用串行总线)或网口接入处理器12。例如，可以通过多个USB接口或者USB HUB集线器将多个摄像装置54接入处理器12，在需要网络传输的情况下，也可以通过交换机将多个摄像装置54接入处理器12。
处理器12根据承担的重量的变化和物品的图像的处理结果中的至少一个，识别物品。例如，可以利用重量传感器11和摄像装置54的识别结果互相验证，从而提高识别率。
在一些实施例中，售货装置5还可以包括计算加速设备55，用于对物品的图像进行处理，获取处理结果。
例如，处理器12作为售货装置5的主控单元，具备控制和计算能力。处理器12能够汇总收集多个重量传感器11和摄像装置54的测量数据，并与云端后台进行通信。在售货装置5配备显示设备的情况下，处理器12还负责驱动显示设备。
例如，计算加速设备55可以是USB加速设备或PCIE(Peripheral ComponentInterconnect Express，快速外设部件互连标准)加速设备，如Movidius神经计算棒和intel HDDL计算卡等。
在一些实施例中，摄像装置54可以包括图像处理单元541，例如，AI(ArtificialIntelligence，人工智能)芯片，用于对所品的图像进行处理，获取处理结果。例如，摄像装置54中的图像处理单元541能够通过CNN(Convolutional Neural Networks，卷积神经网络)等技术对获取的物品图像进行计算，并对计算结果进行数据分析等进一步处理，从而获取物品图像的处理结果。
这样，采用包括图像处理单元541的摄像装置54无需向处理器12传输大量的图像、视频流数据，仅需传输图像处理结果到处理器12。降低了对处理器12的接口数目和带宽的要求，从而售货装置5搭载大量的摄像装置54，提高识别率。
在上述实施例中，多个重量传感器挂载到同一条串行总线上与处理器连接，使得系统挂载传感器的数量可以随实际需要进行扩展，提高了系统的灵活性。
图6示出本公开的物品的识别方法的一些实施例的流程图。
如图6所示，该方法包括：步骤610，接收测量信号；步骤620，确定承担的重量；和步骤630，识别取出的物品。
在步骤610中，接收挂载到同一条串行总线上的多个重量传感器输出的测量信号，多个重量传感器安装在售货装置的货架层，测量信号根据货架层承担的重量输出。
在步骤620中，根据测量信号，确定货架层承担的重量。例如，多个重量传感器并联连接，测量信号为并联电压。
在步骤630中，根据承担的重量的变化识别从货架层取出的物品。
在一些实施例中，还可以通过图7中的实施例实现本方法。
图7示出本公开的物品的识别方法的另一些实施例的流程图。
如图7所示，相比于图6的实施例，该方法还包括：步骤710，获取图像的处理结果。
在步骤710中，获取物品的图像的处理结果。例如，物品的图像和处理结果由安装在售货装置的摄像装置获取。
步骤710与图6中的步骤610、步骤620没有执行顺序。
在步骤620中，根据承担的重量的变化和处理结果中的至少一个，识别物品。
在上述实施例中，多个重量传感器挂载到同一条串行总线上与处理器连接，使得系统挂载传感器的数量可以随实际需要进行扩展，提高了系统的灵活性。
图8示出本公开的物品的识别装置的一些实施例的框图。
如图8所示，该实施例的物品的识别装置8包括：存储器81以及耦接至该存储器81的处理器82，处理器82被配置为基于存储在存储器81中的指令，执行本公开中任意一个实施例中的物品的识别方法。
其中，存储器81例如可以包括系统存储器、固定非易失性存储介质等。系统存储器例如存储有操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据库以及其他程序等。
图9示出本公开的物品的识别装置的另一些实施例的框图。
如图9所示，该实施例的物品的识别装置9包括：存储器910以及耦接至该存储器910的处理器920，处理器920被配置为基于存储在存储器910中的指令，执行前述任意一个实施例中的物品的识别方法。
存储器910例如可以包括系统存储器、固定非易失性存储介质等。系统存储器例如存储有操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)以及其他程序等。
物品的识别装置9还可以包括输入输出接口930、网络接口940、存储接口950等。这些接口930、940、950以及存储器910和处理器920之间例如可以通过总线960连接。其中，输入输出接口930为显示器、鼠标、键盘、触摸屏等输入输出设备提供连接接口。网络接口940为各种联网设备提供连接接口。存储接口950为SD卡、U盘等外置存储设备提供连接接口。
本领域内的技术人员应当明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
至此，已经详细描述了根据本公开的售货装置、物品的识别方法、物品的识别装置和计算机可读存储介质。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
可能以许多方式来实现本公开的方法和系统。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本公开的方法和系统。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本公开的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本公开实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本公开的方法的机器可读指令。因而，本公开还覆盖存储用于执行根据本公开的方法的程序的记录介质。
虽然已经通过示例对本公开的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本公开的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本公开的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本公开的范围由所附权利要求来限定。
Claims (16)
1.一种售货装置，包括：
设置在所述售货装置内用于放置商品的一个或多个货架层；
重量传感器，一个货架层安装有多个重量传感器，所述多个重量传感器挂载到同一条串行总线上，用于根据相应的货架层承担的重量输出测量信号；
处理器，通过所述串行总线与所述多个重量传感器电连接，用于根据所述测量信号确定所述相应的货架层承担的重量，以便根据所述承担的重量的变化识别从所述相应的货架层取出的物品。
2.根据权利要求1所述的售货装置，其中，
所述多个重量传感器在远离所述相应的货架层中心的位置，沿所述相应的货架层的周向间隔安装。
3.根据权利要求2所述的售货装置，其中，
所述多个重量传感器为第一重量传感器和第二重量传感器，分别安装在所述相应的货架层的两端。
4.根据权利要求1所述的售货装置，其中，
所述多个重量传感器并联连接；
所述测量信号为并联电压。
5.根据权利要求4所述的售货装置，其中，
所述多个重量传感器为第一重量传感器和第二重量传感器，所述第一重量传感器包括电阻R1，所述R1的阻值随外力改变，所述第二重量传感器包括电阻R′1，所述R′1的阻值随外力改变；
所述第一重量传感器和所述第二重量传感器并联为一个称重单元。
6.根据权利要求5所述的售货装置，其中，
所述R1的第一端与所述R2的第一端连接，所述R1的第二端与所述R3的第一端连接，所述R2的第二端与所述R4的第一端连接，所述R3的第二端与所述R4的第二端连接，所述R1的第二端与电源的第一端连接，所述R2的第二端与所述电源的第二端连接；
所述R′1的第一端与所述R′2的第一端连接，所述R′1的第二端与所述R′3的第一端连接，所述R′2的第二端与所述R′4的第一端连接，所述R′3的第二端与所述R′4的第二端连接，所述R′1的第二端与所述电源的第一端连接，所述R′2的第二端与所述电源的第二端连接；
所述R3的第二端与所述R′3的第二端连接，所述R1的第一端与所述R′1的第一端连接，所述R′1的第一端与所述称重单元的第一输出端连接，所述R′3的第二端与所述称重单元的第二输出端连接。
7.根据权利要求4-6任一项所述的售货装置，还包括：
信号放大器，所述多个重量传感器并联后与所述信号放大器电连接，所述信号放大器通过串行总线与所述处理器连接。
8.根据权利要求1-6任一项所述的售货装置，还包括：
与所述处理器电连接的摄像装置，用于获取所述物品的图像；
其中，
所述处理器根据所述承担的重量的变化和所述物品的图像的处理结果中的至少一个识别所述物品。
9.根据权利要求8所述的售货装置，其中，
所述摄像装置包括图像处理单元，用于对所述物品的图像进行处理，获取所述处理结果。
10.根据权利要求8所述的售货装置，还包括：
与所述处理器电连接的计算加速设备，用于对所述物品的图像进行处理，获取所述处理结果。
11.一种物品的识别方法，包括：
接收挂载到同一条串行总线上的多个重量传感器输出的测量信号，所述多个重量传感器安装在售货装置的货架层，所述测量信号根据所述货架层承担的重量输出；
根据所述测量信号，确定所述货架层承担的重量；
根据所述承担的重量的变化识别从所述货架层取出的物品。
12.根据权利要求11所述的识别方法，其中，
所述多个重量传感器并联连接；
所述测量信号为并联电压。
13.根据权利要求11所述的识别方法，还包括：
获取所述物品的图像的处理结果；
其中，所述确定所述货架层承担的重量包括：
根据所述承担的重量的变化和所述处理结果中的至少一个，识别所述物品。
14.根据权利要求13所述的识别方法，其中，
所述物品的图像和所述处理结果由安装在所述售货装置的摄像装置获取。
15.一种物品的识别装置，包括：
存储器；和
耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器装置中的指令，执行权利要求11-14任一项所述的物品的识别方法。
16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求11-14任一项所述的物品的识别方法。
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