CN110836717A - 一种面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统 - Google Patents

一种面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统 Download PDF

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曾捷伦
何梓玥
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Abstract

本发明涉及一种面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，包括电子秤、摄像头、显示屏和处理模块；电子秤包括称重区域，电子秤用于获得放置于称重区域的果蔬的重量数据；摄像头位于电子秤的上方，且正对着电子秤的称重区域，用于拍摄得到称重区域的果蔬的图像数据；处理模块用于获取电子秤获得的重量数据和摄像头拍摄到的图像数据，并根据图像数据判断果蔬的种类，再根据预设的对应种类的果蔬单价以及重量数据计算得到位于电子秤称重区域的果蔬总价；显示屏用于在处理模块的控制下，显示位于电子秤称重区域的果蔬总价。本发明能自动、快速实现果蔬的称重、识别、和价格计算的功能，既方便了消费者，也方便了超市管理人员。

Description

一种面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统
技术领域
本发明涉及称重装置领域，具体涉及一种面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统。
背景技术
目前，超市和农贸市场的果蔬的售卖流程是顾客挑选好产品，然后工作人员放在秤上称重，然后根据单价和重量来计算价格，这样的操作方式带来了各种不便。另外，对应目前新兴的无人超市来说，蔬菜、水果这样的需要称重计价的商品只能提前按一定重量提前包装好并标注好价格放在无人超市内售卖，而无法实现客户的自主选购。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，以自动、快速地实现果蔬的称重、识别、和价格计算的功能。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，包括电子秤、摄像头、显示屏和处理模块；
所述电子秤包括称重区域，所述电子秤用于获得放置于称重区域的果蔬的重量数据；
所述摄像头位于所述电子秤的上方，且正对着所述电子秤的称重区域，用于拍摄得到称重区域的果蔬的图像数据；
所述处理模块用于获取所述电子秤获得的重量数据和所述摄像头拍摄到的图像数据，并根据所述图像数据判断果蔬的种类，再根据预设的对应种类的果蔬单价以及所述重量数据计算得到位于电子秤称重区域的果蔬总价；
所述显示屏用于在所述处理模块的控制下，显示位于电子秤称重区域的果蔬总价。
在一些实施例中，所述处理模块中储存有深度学习模型，利用所述深度学习模型，对当前果蔬的图像数据进行识别，来判断果蔬的种类。
在一些实施例中，所述深度学习模型在建立时，先将大量果蔬的样本图像存入图像库中；
再对图像库中的所有样本图像进行预处理；
接下来，建立网络模型，向网络模型中输入经过预处理后的样本图像数据；
最后，利用卷积神经网络算法，训练网络模型以得到所述深度学习模型，完成训练后，使得每张样本图像均对应于一个标签，并使同类果蔬的样本图像所对应的标签相同。
在一些实施例中，所述预处理包括灰度处理、归一化处理和居中处理；
拍摄到当前果蔬的图像数据在进行图像识别前，同样先经过所述预处理。
在一些实施例中，还包括语音提示模块，用于语音提示称重区域的果蔬的总价。
在一些实施例中，还包括打印机，用于根据所述处理模块得到的果蔬的种类和总价，打印出对应的条形码。
在一些实施例中，所述电子秤的称重区域的背景颜色为白色。
与现有技术相比，本发明的优点是：本发明提供的面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，利用电子秤、摄像头、显示屏及处理模块，能自动、快速地实现果蔬的称重、识别、和价格计算的功能；既方便了消费者，减少了消费者的排队等候时间；也方便了超市管理人员，不需要设置专门的散称销售员，节省人力；尤其适用于新兴的无人超市中。
附图说明
通过下文中参照附图对本发明所作的描述，本发明的其它目的和优点将显而易见，并可帮助对本发明有全面的理解。
图1为本发明实施例中的面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统的模块连接示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的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。
除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。
参照图1，为本发明提供的一种面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，包括电子秤1、摄像头2、显示屏3和处理模块4。电子秤1包括称重区域，电子秤用于获得放置于称重区域的果蔬的重量数据；摄像头2位于电子秤1的上方，且正对着电子秤1的称重区域，用于拍摄得到称重区域的果蔬的图像数据；处理模块4用于获取电子秤1获得的重量数据和摄像头拍摄到的图像数据，并根据图像数据判断果蔬的种类，再根据预设的对应种类的果蔬单价以及重量数据计算得到位于电子秤称重区域的果蔬总价；显示屏3用于在处理模块的控制下，显示位于电子秤1称重区域的果蔬总价，可选地，显示屏3上也可以显示出称重区域的果蔬的种类、单价和重量，以供消费者确认，显示屏3可为LCD显示屏。
本发明提供的面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，利用电子秤1、摄像头2、显示屏3及处理模块4，能自动、快速地实现果蔬的称重、识别、和价格计算的功能；既方便了消费者，减少了消费者的排队等候时间；也方便了超市管理人员，不需要设置专门的散称销售员，节省人力；尤其适用于新兴的无人超市中。
优选地，该面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统还可包括语音提示模块，用于语音提示称重区域的果蔬的总价，还可以语音提示称重区域的果蔬的种类、单价和重量。
进一步地。该面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统还可包括打印机，用于根据处理模块4得到的果蔬的种类和总价，打印出对应的条形码，以方便消费者进行付费。另外，也可以采取其他的方式，如直接在附近粘贴收款用二维码，消费者利用手机APP进行扫码付款；或设置扫描装置，并生成包括价格信息的扫描信号，消费者将手机APP中的付款码靠近扫描装置扫描后自动扣费。
优选地，电子秤1的称重区域的背景颜色为白色，以减少对摄像头2拍摄到的果蔬的图像数据的干扰。
根据一些实施例，处理模块4中储存有深度学习模型，利用深度学习模型，对当前果蔬的图像数据进行识别，来判断果蔬的种类。
上述所述深度学习模型在建立时，先将大量果蔬的样本图像存入图像库中；
再对图像库中的所有样本图像进行预处理；
接下来，建立网络模型，向网络模型中输入经过预处理后的样本图像数据；
最后，利用卷积神经网络算法，训练网络模型以得到深度学习模型，完成训练后，使得每张样本图像均对应于一个标签，并使同类果蔬的样本图像所对应的标签相同，不同类的则对应的标签不同。
上述预处理可包括灰度处理、归一化处理和居中处理等；拍摄到当前果蔬的图像数据在进行图像识别前，同样先经过预处理。
在一个具体实施例中，处理模块4可以包括在计算机上搭建的深度学习平台，如paddle paddle平台；并通过计算机的串口来连接电子秤1、摄像头2及显示屏3。另外，处理模块4中用于实现价格计算的芯片也可直接设置集成在显示屏3中，并通过单价和重量数据自动完成乘法计算。
本实施例中，搭建深度学习平台时，将15种果蔬图片，共计60000张图片存入了图形库中，且每种果蔬的图片中不仅包括单个果蔬的照片，还包括多个果蔬放在一起的照片，以及放在透明塑料袋内的果蔬的照片；并且准备0-14共15个数字，以作为所需的标签；接下来对每张图片进行预处理，如灰度处理、归一化处理和居中处理等，将图片转化为28*28的像素，且图像居中的灰度图；此后建立网络模型，向网络模型中输入预处理后的图像数据；最后利用卷积神经网络算法训练该网络模型，即可得到所需的深度学习模型，训练时输入的数据维度是图像数据和图像对应的标签，使得每张样本图像均对应于一个标签，并使同类果蔬的样本图像所对应的标签相同，不同类的则对应的标签不同；训练得到深度学习模型的同时，可定义一个准确率函数，以对图像信息的相似度进行判断。对当前拍摄得到的果蔬图像进行识别时，先对该图像以相同的方式进行预处理，然后将处理后的图像送入训练好的深度学习模型中进行对比，并根据准确率函数分别得到15个标签对应的概率值，15个概率值中最大值的所对应的标签即作为果蔬分类的结果；若15个概率值中的最大值也低于一阈值，则可能是当前拍摄的并非是图形库中的15种果蔬的照片，此时则输出错误提示。
本实施例中的面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统适用于在称重区域放置了多个同类的果蔬，或者用透明塑料袋包装了一个或多个同类的果蔬的情况。经过大量的测试验证，本实施例中的面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统进行果蔬识别时的准确率接近于100％。
实际使用时，消费者挑选完果蔬后，将同类的果蔬一起放置在称重区域即可，之后电子秤3会对其进行称重，同时摄像头2拍摄图片，图片数据4经过处理后识别出果蔬的种类，然后在显示屏3上显示出果蔬的种类单价、重量、总价，同时可进行语音播报，提示消费者进行付款。但也有可能出现果蔬识别失败的情况，如称重区域放置了未录入数据库中的果蔬或其他商品，或放置了多个不同种类的果蔬，此时则通过显示屏或语音提示错误信息，并提示消费者重新放置果蔬或采用其他方式称重计价。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，其特征在于，包括电子秤(1)、摄像头(2)、显示屏(3)和处理模块(4)；
所述电子秤(1)包括称重区域，所述电子秤(1)用于获得放置于称重区域的果蔬的重量数据；
所述摄像头(2)位于所述电子秤的上方，且正对着所述电子秤(1)的称重区域，用于拍摄得到称重区域的果蔬的图像数据；
所述处理模块(4)用于获取所述电子秤(1)获得的重量数据和所述摄像头(2)拍摄到的图像数据，并根据所述图像数据判断果蔬的种类，再根据预设的对应种类的果蔬单价以及所述重量数据计算得到位于电子秤(1)称重区域的果蔬总价；
所述显示屏(3)用于在所述处理模块(4)的控制下，显示位于电子秤(1)称重区域的果蔬总价。
2.根据权利要求1所述的面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，其特征在于，所述处理模块(4)中储存有深度学习模型，利用所述深度学习模型，对当前果蔬的图像数据进行识别，来判断果蔬的种类。
3.根据权利要求2所述的面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，其特征在于，所述深度学习模型在建立时，先将大量果蔬的样本图像存入图像库中；
再对图像库中的所有样本图像进行预处理；
接下来，建立网络模型，向网络模型中输入经过预处理后的样本图像数据；
最后，利用卷积神经网络算法，训练网络模型以得到所述深度学习模型，完成训练后，使得每张样本图像均对应于一个标签，并使同类果蔬的样本图像所对应的标签相同。
4.根据权利要求3所述的面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，其特征在于，所述预处理包括灰度处理、归一化处理和居中处理；
拍摄到当前果蔬的图像数据在进行图像识别前，同样先经过所述预处理。
5.根据权利要求1所述的面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，其特征在于，还包括语音提示模块，用于语音提示称重区域的果蔬的总价。
6.根据权利要求1所述的面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，其特征在于，还包括打印机，用于根据所述处理模块得到的果蔬的种类和总价，打印出对应的条形码。
7.根据权利要求1所述的面向金融服务的果蔬智能识别和计价系统，其特征在于，所述电子秤(1)的称重区域的背景颜色为白色。
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