CN110163315A - 一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法 - Google Patents

一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于无人售货技术领域,尤其为一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,包括商品结算台,所述商品结算台的内部设置有用于扫描识别电子标签的标签识别组件、用于对商品外形进行识别的图像识别组件和用于对商品重量进行检测的重量传感器;通过对商品电子标签、外形以及重量的识别,对商品识别的信息进行比对处理后,商品外形和重量与标签内容不符合,将商品通过传送装置传送出来,并针对错误商品报错,可防止电子标签贴错给商家或者用户带来的损失,通过记录商品货架的位置,可以利于对货物的补缺,以及对商品的盘点,通过记录同类商品的特征点,可以缩短后台的运算时间,针对特征点进行对比,加快运算效率,减少繁琐的运算步骤。

Description

一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法
技术领域
本发明属于无人售货技术领域,具体涉及一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法。
背景技术
近年来随着人们消费水平的提高及消费观念的转变,线下零售业的弊端日益凸显,主要有以下三种问题需要解决:1.限于劳动力成本,大部分传统超市开放时间有限,且超市数量有限,不能满足所有人的购物需求;2.现有的人工结算窗口,结算过程繁琐费时,不能及时为所有顾客提供结算服务,且常常因排队时间过长,给顾客不愉快的体验;3.市面上现有的无人售货机,虽解除了时间和地点限制,但由于供货种类和数量有限,供货时间不及时,并不能很好地满足顾客的需求。
由此在零售领域,随着物联网技术的发展进步,新的商业模式和场景在不断融合变革,无人超市可以说带给我们一个颠覆传统购物场景的购物体验,这种先进的购物理念正在成为一种新的趋势,逐渐代替传统的零售模式。
但现有的无人超市大多是依靠电子标签对商品进行识别,但是由于目前商品的外包装相似,而往商品上贴电子标签又是比较繁重的工作,会存在工作人员贴错的可能,从而导致识别错误,给商家或者用户带来损失。
发明内容
为解决上述背景技术中提出的问题。本发明提供了一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,具有针对错误商品报错,可防止电子标签贴错给商家或者用户带来的损失的特点。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,包括商品结算台,所述商品结算台的内部设置有用于扫描识别电子标签的标签识别组件、用于对商品外形进行识别的图像识别组件和用于对商品重量进行检测的重量传感器。
优选的,所述商品结算台上具有用于传送待结算商品的传送装置,且标签识别组件、图像识别组件和重量传感器可分别对传送中的商品信息进行采集。
3.根据权利要求2所述的一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、将待结算商品依次放置在所述商品结算台上的所述传送装置上;
S2、所述标签识别组件对商品上的所述电子标签进行识别,并将识别信息通过网络传输到后台处理;
S3、所述图像识别组件对商品的外形进行识别,并将识别信息传输至卷积神经网络,对图像信息进行处理;
S4、所述重量传感器对商品的重量进行识别,并将识别信息通过网络传输到后台处理;
S5、对商品识别的信息进行比对处理无误后,将商品通过所述传送装置传送出来,同时将商品的价格显示出来,展示收款码进行收款;对商品识别的信息进行比对处理后,商品外形和重量与标签内容不符合,将商品通过所述传送装置传送出来,并针对错误商品报错。
优选的,所述电子标签的内容具有商品种类、商品货架的位置和同类商品的特征点。
优选的,所述商品种类包括价格、品牌、外形、重量、生产日期等商品的基本信息。
优选的,所述图像识别组件和所述重量传感器识别出的外形信息和重量信息均与所述电子标签内记录的信息进行对比。
优选的,所述标签识别组件采用无线射频识别技术。
优选的,所述图像识别组件包括若干视觉传感器和补光灯,所述视觉传感器和所述补光灯呈拱形分布在所述传送装置的顶部,可对商品外形信息进行立体采集。
优选的,所述图像识别组件对商品外形相似商品进行处理时,会着重对比商品特征点,来区分商品种类。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明中,通过对商品电子标签、外形以及重量的识别,对商品识别的信息进行比对处理后,商品外形和重量与标签内容不符合,将商品通过传送装置传送出来,并针对错误商品报错,可防止电子标签贴错给商家或者用户带来的损失。
本发明中,电子标签的内容具有商品种类、商品货架的位置和同类商品的特征点,通过记录商品货架的位置,可以利于对货物的补缺,以及对商品的盘点,通过记录同类商品的特征点,可以缩短后台的运算时间,针对特征点进行对比,加快运算效率,减少繁琐的运算步骤。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明提供以下技术方案:一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,包括商品结算台,商品结算台的内部设置有用于扫描识别电子标签的标签识别组件、用于对商品外形进行识别的图像识别组件和用于对商品重量进行检测的重量传感器。
具体的,商品结算台上具有用于传送待结算商品的传送装置,且标签识别组件、图像识别组件和重量传感器可分别对传送中的商品信息进行采集。
本实施例中,通过设置用于传送待结算商品的传送装置,可将待付款的商品依次放置在传送装置上,然后令传送装置带动商品运动,依次对商品的标签信息、外形和重量信息进行采集,使整个采集过程简单有序,且自动化程度高,不需要人为操作,可将采集的商品特征信息与电子标签上的信息进行比对,若采集到的商品信息与电子标签上的信息一致,则该商品成功通过,输出价格,提供付款码等待付款,若采集到的商品信息与电子标签上的信息不一致,则对该商品进行报错,该商品不能通过安检付款。
一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,包括以下步骤:
S1、将待结算商品依次放置在商品结算台上的传送装置上,可使商品有序的排列在待检查区域,在检查时,也能依次对商品的标签信息、外形和重量信息进行采集,使整个采集过程简单有序,且自动化程度高,不需要人为操作;
S2、标签识别组件对商品上的电子标签进行识别,并将识别信息通过网络传输到后台处理,通过RFID读卡器对电子标签内容进行识别,并将信息内容传送到后台进行处理;
S3、图像识别组件对商品的外形进行识别,并将识别信息传输至卷积神经网络,对图像信息进行处理,利用卷积神经网络每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征,一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来,来对图像相似的商品进行处理,识别效率更高;
S4、重量传感器对商品的重量进行识别,并将识别信息通过网络传输到后台处理,将商品对应的重量信息输送至后台,与电子标签上的信息进行对比,来确定商品上的电子标签是否错误;
S5、对商品识别的信息进行比对处理无误后,将商品通过传送装置传送出来,同时将商品的价格显示出来,展示收款码进行收款;对商品识别的信息进行比对处理后,商品外形和重量与标签内容不符合,将商品通过传送装置传送出来,并针对错误商品报错,若采集到的商品信息与电子标签上的信息一致,则该商品成功通过,输出价格,提供付款码等待付款,若采集到的商品信息与电子标签上的信息不一致,则对该商品进行报错,该商品不能通过安检付款,可防止电子标签贴错给商家或者用户带来的损失。
具体的,电子标签的内容具有商品种类、商品货架的位置和同类商品的特征点,通过记录商品货架的位置,可以利于对货物的补缺,以及对商品的盘点,通过记录同类商品的特征点,可以缩短后台的运算时间,针对特征点进行对比,加快运算效率,减少繁琐的运算步骤。
具体的,商品种类包括价格、品牌、外形、重量、生产日期等商品的基本信息,通过检测商品种类的基本信息,可以更大程度上的确定商品的属性,判断商品有没有错误,同时,方便商家记录商品的进出情况,利于对商品的盘点。
具体的,图像识别组件和重量传感器识别出的外形信息和重量信息均与电子标签内记录的信息进行对比,通过对商品的外形和重量的对比,可以判断电子标签是否贴错商品。
具体的,标签识别组件采用无线射频识别技术,可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。
具体的,图像识别组件包括若干视觉传感器和补光灯,视觉传感器和补光灯呈拱形分布在传送装置的顶部,可对商品外形信息进行立体采集,可以在传送带平面以上的半球形角度,对商品的外形信息进行采集,没有盲区,采集的信息更加准确,方便识别。
具体的,图像识别组件对商品外形相似商品进行处理时,会着重对比商品特征点,来区分商品种类,通过着重对特征点部分进行识别,可以缩短后台的运算时间,针对特征点进行对比,加快运算效率,减少繁琐的运算步骤。
本发明的工作原理及使用流程:可将待付款的商品依次放置在传送装置上,然后令传送装置带动商品运动,依次对商品的标签信息、外形和重量信息进行采集,使整个采集过程简单有序,且自动化程度高,不需要人为操作,可将采集的商品特征信息与电子标签上的信息进行比对,对商品识别的信息进行比对处理后,商品外形和重量与标签内容不符合,将商品通过传送装置传送出来,并针对错误商品报错,若采集到的商品信息与电子标签上的信息一致,则该商品成功通过,输出价格,提供付款码等待付款,若采集到的商品信息与电子标签上的信息不一致,则对该商品进行报错,该商品不能通过安检付款,可防止电子标签贴错给商家或者用户带来的损失。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,其特征在于:包括商品结算台,所述商品结算台的内部设置有用于扫描识别电子标签的标签识别组件、用于对商品外形进行识别的图像识别组件和用于对商品重量进行检测的重量传感器。
2.根据权利要求1所述的一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,其特征在于:所述商品结算台上具有用于传送待结算商品的传送装置,且标签识别组件、图像识别组件和重量传感器可分别对传送中的商品信息进行采集。
3.根据权利要求2所述的一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、将待结算商品依次放置在所述商品结算台上的所述传送装置上;
S2、所述标签识别组件对商品上的所述电子标签进行识别,并将识别信息通过网络传输到后台处理;
S3、所述图像识别组件对商品的外形进行识别,并将识别信息传输至卷积神经网络,对图像信息进行处理;
S4、所述重量传感器对商品的重量进行识别,并将识别信息通过网络传输到后台处理;
S5、对商品识别的信息进行比对处理无误后,将商品通过所述传送装置传送出来,同时将商品的价格显示出来,展示收款码进行收款;对商品识别的信息进行比对处理后,商品外形和重量与标签内容不符合,将商品通过所述传送装置传送出来,并针对错误商品报错。
4.根据权利要求3所述的一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,其特征在于:所述电子标签的内容具有商品种类、商品货架的位置和同类商品的特征点。
5.根据权利要求4所述的一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,其特征在于:所述商品种类包括价格、品牌、外形、重量、生产日期等商品的基本信息。
6.根据权利要求5所述的一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,其特征在于:所述图像识别组件和所述重量传感器识别出的外形信息和重量信息均与所述电子标签内记录的信息进行对比。
7.根据权利要求1所述的一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,其特征在于:所述标签识别组件采用无线射频识别技术。
8.根据权利要求1所述的一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,其特征在于:所述图像识别组件包括若干视觉传感器和补光灯,所述视觉传感器和所述补光灯呈拱形分布在所述传送装置的顶部,可对商品外形信息进行立体采集。
9.根据权利要求6所述的一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法,其特征在于:所述图像识别组件对商品外形相似商品进行处理时,会着重对比商品特征点,来区分商品种类。
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