CN110991372A - 一种识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法，利用烟包信息采集单元，生成烟包变体图片，制作相应牌号烟包数据集；使用机器深度学习技术，根据相应牌号烟包数据集及标注信息，对烟包特征进行训练学习，建立烟包外观检测模型，并存储于控制系统内；利用移动终端获取销售终端烟包图片信息及销售终端信息，并通过烟包外观检测模型确定烟包牌号陈列信息；通过验证销售终端信息及确定的烟包牌号陈列信息，判定卷烟牌号陈列信息。本技术方案解决了卷烟零售商户陈列情况未知或数据采集难的问题，降低了人工调查统计销售终端劳动强度，提升了数据真实性。

Description

一种识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法
技术领域
本发明属于卷烟零售管理技术领域，特别是指一种识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法。
背景技术
开展卷烟销售，需要及时掌握零售商户对卷烟牌号的上柜(陈列)率，以便了解销售计划执行情况。目前采用的方法是卷烟销售人员依据销售政策关注重点牌号及一个时期内的新品上柜(陈列)率。卷烟上柜率统计数据一般来自销售系统周期性订单和人员现场统计，存在工作繁琐，效率低问题。真正摆上柜台并陈列销售的卷烟往往由于一些客观或主观的原因与预期销售计划发生偏离。
随着人工智能、物联网等技术的深入发展，各行各业都随之发生了深刻变革。特别是人工神经网络领域机器深度学习技术，利用图形图像处理技术，能够模仿人眼识别功能和智能自主判断事物，为了解零售卷烟上柜陈列打开了方便之门。
发明内容
本发明的目的是提供一种识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法，以解决现有技术不能对商户真正摆上柜台并陈列销售的卷烟与预期销售计划发生偏离的问题。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法，包括以下步骤：
S1、利用烟包信息采集单元，生成烟包变体图片，制作相应牌号烟包数据集；
S2、使用机器深度学习技术，根据相应牌号烟包数据集及标注信息，对烟包特征进行训练学习，建立烟包外观检测模型，并存储于控制系统内；
S3、利用移动终端获取销售终端烟包图片信息及销售终端信息，并通过烟包外观检测模型确定烟包牌号陈列信息；
通过验证销售终端信息及确定的烟包牌号陈列信息，判定卷烟牌号陈列信息。
所述烟包变体图片包括但不限于烟包倒置、倾斜、缩放、亮度及模糊。
机器浓度学习技术通过使用图形图像处理技术记录烟包外观特征。
所述烟包外观特征包括但不限于图像轮廓特征、图像边缘特征或烟包纹理分布规律。
所述图像轮廓特征是通过链码算法提取；所述图像边缘特征是通过径向基函数方式计算；所述烟包纹理分布规律是使用灰度共生矩陈算法判断。
所述烟包外观检测模型的建立是基于TensorFlow的Object DetectorAPI训练。
通过验证销售终端信息是通过标定地图和定位技术验证销售终端信息。
控制系统通过标定的销售终端电子地图位置与移动终端获取的销售终端信息进行匹配，验证销售终端信息。
使用的识别系统，包括：
烟包信息采集单元，用于对特定牌号烟包的特定信息进行采集，并将采集到的信息传递给控制系统；
销售终端，用于陈列、销售待识别烟包；
移动终端，用于获取销售终端的信息，并通过信号输出模块将该信息传递给控制系统。
本发明的有益效果是：
本技术方案解决了卷烟零售商户陈列情况未知或数据采集难的问题，降低了人工调查统计销售终端(零售商户)劳动强度，提升了数据真实性。
附图说明
图1为本发明工作流程概要示意图。
具体实施方式
以下通过实施例来详细说明本发明的技术方案，以下的实施例仅是示例性的，仅能用来解释和说明本发明的技术方案，而不能解释为是对本发明技术方案的限制。
如图1所示，本申请提供一种识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法包括以下步骤：
S1、利用烟包信息采集单元，生成烟包变体图片，制作相应牌号烟包数据集；本申请的烟包信息采集单元至少包括烟包图像采集单元及烟包图像处理单元，烟包图像采集单元与烟包图像处理单元电信号连接；烟包图像处理单元与控制系统电信号连接。烟包图像采集单元包括但不限于拍照设备或录像设备。
烟包变体图片包括但不限于烟包倒置、倾斜、缩放、亮度及模糊。即针对同一牌号的烟包按倒置、倾斜、缩放、亮度及模糊分别获取不同位置、不同方向的图片，并通过图像处理单元对上述图片进行处理，形成该牌号烟包的数据集，并将该牌号烟包的数据集与卷烟品牌等进行关联。
S2、使用机器深度学习技术，根据相应牌号烟包数据集及标注信息，对烟包特征进行训练学习，建立烟包外观检测模型，并存储于控制系统内；机器浓度学习技术通过使用图形图像处理技术记录烟包外观特征。
在本技术方案中，烟包外观特征使用图像轮廓特征、图像边缘特征或烟包纹理分布规律来确定。
图像轮廓特征是通过链码算法提取；图像边缘特征是通过径向基函数方式计算；烟包纹理分布规律是使用灰度共生矩阵算法判断。上述的链码算法、径向基函数及灰度共生矩阵算法均是现常规的计算方法，在此不进行说明和描述。
烟包外观检测模型的建立是基于TensorFlow的Object Detector API训练。
S3、利用移动终端获取销售终端烟包图片信息及销售终端信息，并通过烟包外观检测模型确定烟包牌号陈列信息；通过验证销售终端信息及确定的烟包牌号陈列信息，判定卷烟牌号陈列信息。
具体为，使用带有物联网技术的移动端设备，获取销售终端或零售商户前台的烟包摆放信息以及商户信息，通过蜂窝移动通信技术、位置定位技术、全景和局部拍摄技术，实现现场数据采集和回传，传递给控制系统。
控制系统内通过标定的零售商户电子地图位置与移动端定位位置进行距离匹配，获得商户信息。
发布RESTful服务，由移动终端传入后台系统烟包图片信息后，调用检测模型确定烟包牌号陈列信息；通过标定地图和定位技术验证商户信息；通过检测模型和验证的商户信息判定商户的卷烟牌号陈列信息。
上述识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法的系统，包括：
烟包信息采集单元，用于对特定牌号烟包的特定信息进行采集，并将采集到的信息传递给控制系统；烟包信息采集单元，至少包括烟包图像采集单元及烟包图像处理单元，烟包图像采集单元与烟包图像处理单元电信号连接；
烟包图像处理单元与控制系统电信号连接。烟包图像采集单元包括但不限于拍照设备、录像设备等。
销售终端，用于陈列、销售待识别烟包；销售终端包括但不限于零售商户前台或陈列柜。
移动终端，用于获取销售终端的信息，并通过信号输出模块将该信息传递给控制系统。移动终端包括手机、APP、电脑的一种。信号输出模块为无线信号输出模块。
还包括固定数据采集单元，用于按设定时间将获取的销售终端的信息，通过信号输出模块传递给控制系统。固定数据采集单元包括固定摄像机、照相机或监控器。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变形，本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。

Claims (9)

1.一种识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、利用烟包信息采集单元，生成烟包变体图片，制作相应牌号烟包数据集；
S2、使用机器深度学习技术，根据相应牌号烟包数据集及标注信息，对烟包特征进行训练学习，建立烟包外观检测模型，并存储于控制系统内；
S3、利用移动终端获取销售终端烟包图片信息及销售终端信息，并通过烟包外观检测模型确定烟包牌号陈列信息；
通过验证销售终端信息及确定的烟包牌号陈列信息，判定卷烟牌号陈列信息。
2.根据权利要求1所述的识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法，其特征在于，所述烟包变体图片包括但不限于烟包倒置、倾斜、缩放、亮度及模糊。
3.根据权利要求1所述的识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法，其特征在于，机器深度学习技术通过使用图形图像处理技术记录烟包外观特征。
4.根据权利要求3所述的识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法，其特征在于，所述烟包外观特征包括但不限于图像轮廓特征、图像边缘特征或烟包纹理分布规律。
5.根据权利要求4所述的识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法，其特征在于，所述图像轮廓特征是通过链码算法提取；所述图像边缘特征是通过径向基函数方式计算；所述烟包纹理分布规律是使用灰度共生矩陈算法判断。
6.根据权利要求1所述的识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法，其特征在于，所述烟包外观检测模型的建立是基于TensorFlow的Object Detector API训练。
7.根据权利要求1所述的识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法，其特征在于，通过验证销售终端信息是通过标定地图和定位技术验证销售终端信息。
8.根据权利要求7所述的识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法，其特征在于，控制系统通过标定的销售终端电子地图位置与移动终端获取的销售终端信息进行匹配，验证销售终端信息。
9.根据权利要求1所述的识别零售商户卷烟牌号陈列情况的方法，其特征在于，使用的识别系统，包括：
烟包信息采集单元，用于对特定牌号烟包的特定信息进行采集，并将采集到的信息传递给控制系统；
销售终端，用于陈列、销售待识别烟包；
移动终端，用于获取销售终端的信息，并通过信号输出模块将该信息传递给控制系统。
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