CN110335426A - 商品计价方法、智能电子秤和收银系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种商品计价方法、智能电子秤和收银系统，其中所述商品计价方法包括以下步骤：获取目标商品的图像和重量；将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。本发明实施例具有如下优点：显著提高了商品计价效率及准确性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及电子商务技术领域，具体涉及一种商品计价方法、电子秤和收银系统。
背景技术
图像识别技术是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同类型的目标的技术。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了图像识别模型。随着现代计算机信息技术的不断发展，图像识别这一技术使用越发的广泛和普及，已经逐渐进入到人们的日常生活中。
售卖需要单独称重的商品，比如蔬菜、熟食、生鲜等，现有技术中电子秤都需要每次人工输入是什么商品，或者输入商品单价，效率及准确性低。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种商品计价方法、电子秤和收银系统，以解决现有技术中由于商品计重收费采用人工方式而导致的效率及准确性低的问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
根据本发明实施例的第一方面，提供一种商品计价方法，包括以下步骤：
获取目标商品的图像和重量；
将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；
基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；
基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。
进一步地，所述获取目标商品的重量进一步包括：
基于称重模块获取目标商品的重量；
当称重模块采集的目标商品的重量值不发生变化后，确认所述重量值为目标商品的重量。
进一步地，所述方法还包括以下步骤：
获取样本图像；
对样本图像中所包含商品图像的类别进行标注；
基于标注后的样本图像和神经网络模型，训练获得商品类别识别模型。
进一步地，所述方法还包括以下步骤：
将各商品的种类和对应单价进行预先存储；其中，单价为每单位重量商品所对应金钱数额。
根据本发明实施例的第二方面，提供一种智能电子秤，包括图像采集模块、称重模块和处理器：
图像采集模块用于获取目标商品的图像，称重模块用于获取目标图像的重量；
处理器，用于将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。
进一步地，称重模块进一步用于：当采集的目标商品的重量值不发生变化后，确认所述重量值为目标商品的重量。
进一步地，还包括训练模块，用于：基于标注后的样本图像和神经网络模型，训练获得商品类别识别模型；其中，样本图像为预先获取，对样本图像中所包含商品图像的类别进行标注后获得标注后的样本图像。
进一步地，所述电子秤还包括存储模块，用于存储各商品的种类和对应单价；其中，单价为每单位重量商品所对应金钱数额。
根据本发明实施例的第三方面，提供一种收银系统，包括如上述任一项所述智能电子秤和扫码模块，扫码模块用于通过扫描用户移动终端展示的付款码实现目标商品的总价的收取。
进一步地，还包括统计模块，用于对预设时间段内所述智能电子秤所销售目标产品的销售量进行统计；又进一步，还包括预警模块，用于当目标商品存货量少于预设阈值时，进行预警。
本发明实施例提供一种商品计价方法、智能电子秤和收银系统，其中所述商品计价方法包括以下步骤：获取目标商品的图像和重量；将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。
本发明实施例具有如下优点：显著提高了商品计价效率及准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1为本发明实施例提供的一种商品计价方法整体流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种智能电子秤整体结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例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。
为解决现有技术中由于商品计重收费采用人工方式而导致的效率及准确性低的问题，本发明实施例提供一种商品计价方法。如图1，所述商品计价方法包括如下步骤。
步骤S1，获取目标商品的图像和重量；
步骤S2，将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；
步骤S3，基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；
步骤S4，基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。
其中，所述获取目标商品的重量的步骤进一步包括：
基于称重模块获取目标商品的重量；
当称重模块采集的目标商品的重量值不发生变化后，确认所述重量值为目标商品的重量。
需要说明的是，所述方法还包括以下步骤：
获取样本图像；
对样本图像中所包含商品图像的类别进行标注；
基于标注后的样本图像和神经网络模型，训练获得商品类别识别模型。
进一步，所述方法还包括以下步骤：
将各商品的种类和对应单价进行预先存储；其中，单价为每单位重量商品所对应金钱数额。
明实施例提供一种商品计价方法，所述商品计价方法包括以下步骤：获取目标商品的图像和重量；将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。本发明实施例具有如下优点：显著提高了商品计价效率及准确性。
在本发明上述实施例的基础上，提供一种商品计价方法，所述获取目标商品的重量的步骤进一步包括：
基于称重模块获取目标商品的重量；
当称重模块采集的目标商品的重量值不发生变化后，确认所述重量值为目标商品的重量。
明实施例提供一种商品计价方法，所述商品计价方法包括以下步骤：获取目标商品的图像和重量；将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。本发明实施例具有如下优点：显著提高了商品计价效率及准确性。
在本发明任一上述实施例的基础上，提供一种商品计价方法，所述方法还包括以下步骤：
获取样本图像；
对样本图像中所包含商品图像的类别进行标注；
基于标注后的样本图像和神经网络模型，训练获得商品类别识别模型。
明实施例提供一种商品计价方法，所述商品计价方法包括以下步骤：获取目标商品的图像和重量；将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。本发明实施例具有如下优点：显著提高了商品计价效率及准确性。
在本发明任一上述实施例的基础上，提供一种商品计价方法，所述方法还包括以下步骤：
将各商品的种类和对应单价进行预先存储；其中，单价为每单位重量商品所对应金钱数额。
明实施例提供一种商品计价方法，所述商品计价方法包括以下步骤：获取目标商品的图像和重量；将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。本发明实施例具有如下优点：显著提高了商品计价效率及准确性。
在本发明任一上述实施例的基础上，提供一种商品计价方法，一种智能电子秤，包括图像采集模块21、称重模块22和处理器23：
图像采集模块21用于获取目标商品的图像，称重模块22用于获取目标图像的重量；
处理器23，用于将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。
其中，称重模块22进一步用于：当采集的目标商品的重量值不发生变化后，确认所述重量值为目标商品的重量。
需要说明的是，还包括训练模块，用于：基于标注后的样本图像和神经网络模型，训练获得商品类别识别模型；其中，样本图像为预先获取，对样本图像中所包含商品图像的类别进行标注后获得标注后的样本图像。
进一步，所述电子秤还包括存储模块，用于存储各商品的种类和对应单价；其中，单价为每单位重量商品所对应金钱数额。
本发明实施例提供一智能电子秤，其中所述智能电子秤包括图像采集模块、称重模块和处理器：图像采集模块用于获取目标商品的图像，称重模块用于获取目标图像的重量；处理器，用于将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。本发明实施例具有如下优点：显著提高了商品计价效率及准确性。
在本发明任一上述实施例的基础上，提供一种智能电子秤，称重模块进一步用于：当采集的目标商品的重量值不发生变化后，确认所述重量值为目标商品的重量。
本发明实施例提供一智能电子秤，其中所述智能电子秤包括图像采集模块、称重模块和处理器：图像采集模块用于获取目标商品的图像，称重模块用于获取目标图像的重量；处理器，用于将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。本发明实施例具有如下优点：显著提高了商品计价效率及准确性。
在本发明任一上述实施例的基础上，提供一种智能电子秤，还包括训练模块，用于：基于标注后的样本图像和神经网络模型，训练获得商品类别识别模型；其中，样本图像为预先获取，对样本图像中所包含商品图像的类别进行标注后获得标注后的样本图像。
在本发明上述实施例的基础上，提供一种智能电子秤，所述电子秤还包括存储模块，用于存储各商品的种类和对应单价；其中，单价为每单位重量商品所对应金钱数额。
本发明实施例提供一智能电子秤，其中所述智能电子秤包括图像采集模块、称重模块和处理器：图像采集模块用于获取目标商品的图像，称重模块用于获取目标图像的重量；处理器，用于将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。本发明实施例具有如下优点：显著提高了商品计价效率及准确性。
在本发明上述实施例的基础上，提供一种收银系统，包括如权利要求5-8任一项所述智能电子秤和扫码模块，扫码模块用于通过扫描用户移动终端展示的付款码实现目标商品的总价的收取。
还包括统计模块，用于对预设时间段内所述智能电子秤所销售目标产品的销售量进行统计；又进一步，还包括预警模块，用于当目标商品存货量少于预设阈值时，进行预警。
本发明实施例提供一种收银系统，包含上述任一实施例所述智能电子秤，其中所述智能电子秤包括图像采集模块、称重模块和处理器：图像采集模块用于获取目标商品的图像，称重模块用于获取目标图像的重量；处理器，用于将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。本发明实施例具有如下优点：显著提高了商品计价效率及准确性。
图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行如下方法：获取目标商品的图像和重量；将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。
此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的传输方法，例如包括：获取目标商品的图像和重量；将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种商品计价方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取目标商品的图像和重量；
将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；
基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；
基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。
2.根据权利要求1所述的商品计价方法，其特征在于，所述获取目标商品的重量的步骤进一步包括：
基于称重模块获取目标商品的重量；
当称重模块采集的目标商品的重量值不发生变化后，确认所述重量值为目标商品的重量。
3.根据权利要求1所述的商品计价方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
获取样本图像；
对样本图像中所包含商品图像的类别进行标注；
基于标注后的样本图像和神经网络模型，训练获得商品类别识别模型。
4.根据权利要求1所述的商品计价方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
将各商品的种类和对应单价进行预先存储；其中，单价为每单位重量商品所对应金钱数额。
5.一种智能电子秤，其特征在于，包括图像采集模块、称重模块和处理器：
图像采集模块用于获取目标商品的图像，称重模块用于获取目标图像的重量；
处理器，用于将目标商品的图像输入商品类型识别模型，获得目标商品的种类；其中，商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得；基于目标商品的种类，获取目标商品的单价；基于目标商品的单价和重量计算获得目标商品的总价。
6.根据权利要求5所述的智能电子秤，其特征在于，称重模块进一步用于：当采集的目标商品的重量值不发生变化后，确认所述重量值为目标商品的重量。
7.根据权利要求5所述的智能电子秤，其特征在于，还包括训练模块，用于：基于标注后的样本图像和神经网络模型，训练获得商品类别识别模型；其中，样本图像为预先获取，对样本图像中所包含商品图像的类别进行标注后获得标注后的样本图像。
8.根据权利要求5所述的智能电子秤，其特征在于，所述电子秤还包括存储模块，用于存储各商品的种类和对应单价；其中，单价为每单位重量商品所对应金钱数额。
9.一种收银系统，其特征在于，包括如权利要求5-8任一项所述智能电子秤和扫码模块，扫码模块用于通过扫描用户移动终端展示的付款码实现目标商品的总价的收取。
10.根据权利要求9所述的收银系统，其特征在于，还包括统计模块，用于对预设时间段内所述智能电子秤所销售目标产品的销售量进行统计；又进一步，还包括预警模块，用于当目标商品存货量少于预设阈值时，进行预警。
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