CN112541550A - 一种基于图像分类的冰箱完整性判断方法及电子设备 - Google Patents

一种基于图像分类的冰箱完整性判断方法及电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图像分类的冰箱完整性判断方法及电子设备，包括：采集当前冰箱图像；输入到预先训练好的基于该冰箱的分类模型，根据分类模型确定当前冰箱图像的置信度，将置信度与当前的动态阈值进行比对，若置信度大于当前的动态阈值则认为该置信度对应的类别为完整冰箱图像，否则，为不完整冰箱或者相似冰箱图像。优点：本发明能够快速高效的进行不合格图像的过滤提交，并能根据统计的历史图像置信度动态计算阈值，提升不同企业在不同场景下的鲁棒性，提高业务员上传的图像质量，达成资产管理的目标，提升企业管理效率。

Description

一种基于图像分类的冰箱完整性判断方法及电子设备
技术领域
本发明涉及一种基于图像分类的冰箱完整性判断方法及电子设备，属于计算机视觉技术领域。
背景技术
SFA(销售能力自动化)是CRM客户关系管理系统的一个重要业务组件。SFA通过拜访目标制定、路线规划、设置执行规范、任务执行、执行结果分析等一系列功能对业务人员在外行为进行规范和引导，帮助业务人员正确高效的完成拜访规定步骤。
SFA中资产管理系统是一个重要的功能，用来帮助企业管理投放在市场上的、拥有所有权的资产，例如冰箱、冰柜，热饮机和促销架、挂架等。业务员通过客户拜访流程对这些资源进行标准流程管理，核检是否专摆本公司的产品，陈列是否整齐，陈列是否摆放饱满等。资产管理系统根据业务员上报的数据计算不同资产的指标，对于投放的冰箱，冰箱的纯净度是一个重要指标，冰箱纯净度即本品在冰箱可摆放的商品中的占比，冰箱纯净度越高表示冰箱管理越规范。但是，当业务员拍照上传的冰箱图像不包含冰箱或者仅仅包含局部时，不能识别出完整的冰箱内的陈列商品，从而无法计算得到正确的冰箱纯净度，导致冰箱类的资产管理的目标效果不佳。目前通过在后台人工审核或通过机器学习方法审核提交后的图片是否合格，但这种审核结果反馈不及时并且不能避免此类不合格图片进入系统；需要一种方法，在业务员拍照时能够判断是否是合格的冰箱照片，如果不是则不能提交此照片，通过提高图片的合格率进而提高冰箱类的资产管理的效果。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于图像分类的电器完整性判断方法及电子设备。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于图像分类的冰箱完整性判断方法，包括：
采集当前冰箱图像；
输入到预先训练好的冰箱分类模型，根据分类模型确定当前冰箱图像的置信度，将置信度与当前的动态阈值进行比对，若置信度大于当前的动态阈值则认为该置信度对应的类别为完整冰箱图像，否则，为不完整冰箱图像；
所述当前的动态阈值的确定过程包括：
获取每次根据分类模型确定的置信度，若最新一次输出的置信度为获取的所有置信度中的最大值时，则根据该置信度重新确定动态阈值，用于与下一次分类模型输出的置信度进行比对。
进一步的，所述冰箱分类模型的训练过程包括：
采集实际场景中的冰箱图像，并对采集到的冰箱图像进行分类标注；
对分类后的冰箱图像进行数据增强；
将数据增强后的冰箱图像作为训练集，利用训练集训练分类模型，得到训练好的冰箱分类模型。
进一步的，所述采集实际场景中的冰箱图像包括冰箱的图像以及与冰箱相似的电器图像。
进一步的，所述分类标注的结果包括：完整冰箱图像类别、不完整冰箱图像类别和其他相似电器图像类别。
进一步的，所述对分类后的冰箱图像进行数据增强的过程包括：
分别截取单开门冰箱的完整图像的上2/3，上1/2，下1/2，下2/3，左2/3，左1/2，右1/2，右2/3作为不完整冰箱图像加入到不完整冰箱类别中；
分别截取双开门冰箱的完整图像的上2/3，上1/2，下1/2，下2/3，左2/3，左1/2，右1/2，右2/3作为不完整冰箱图像加入到不完整冰箱类别中。
进一步的，所述根据该置信度重新确定动态阈值的过程包括：
利用如下公式计算动态阈值，
vt＝β·vt-1+(1-β)·θt
其中，vt表示重新确定的动态阈值，vt-1表示前一个动态阈值，θt为每次返回的置信度，β标识取值系数。
一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行权利要求1-6任意一项所述方法的操作。
一种电子设备，所述电子设备包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行所述方法的操作。
本发明所达到的有益效果：
本发明能够高效的进行不合格图像的过滤，过滤不合格的图像，并能根据统计的历史图像置信度动态计算阈值，提升不同企业在不同场景下的鲁棒性，提高业务员上传的图像质量，达成资产管理的目标，提升企业管理效率。
附图说明
图1为本发明中过滤冰箱完整性的方法的流程示意图；
图2为本发明中分类模型数据采集和模型训练流程示意图；
图3为本发明中阈值动态计算示意图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-3所示，一种基于图像分类的冰箱完整性判断方法，包括以下步骤：
(1)采集实际场景中的冰箱图像，并对采集到的图像进行分类标注；
(2)对分类后的图像进行数据增强，丰富训练图像的多样性；
(3)模型在移动端的部署及冰箱图像完整性判断；
(4)根据每次移动端推理得到的置信度动态计算阈值。
作为本发明的进一步改进，所述步骤(1)采用以下步骤构建训练集，具体步骤如下：
(1-1)采集冰箱完整性训练数据：采集实际场景中的冰箱图像作为训练数据集；
(1-2)冰箱数据标注：对采集到的冰箱图像进行分类标注，标注类别包括完整单开门冰箱类别、完整多开门冰箱类别、不完整冰箱类别和包括但不限于的冰柜，冷风柜，热饮机等与冰箱相似的电器图像，其中冰柜，冷风柜，热饮机等与冰箱相似的电器图像可以作为不完整冰箱类别标注也可以作为其他电器类别标注。
作为本发明的进一步改进，所述步骤(2)采用以下步骤进行数据增强：
(2-1)对于单开门冰箱，分别截取完整图像的上2/3，上1/2，下1/2，下2/3，左2/3，左1/2，右1/2，右2/3作为不完整冰箱加入到不完整冰箱类别中；
(2-2)对于多开门冰箱，分别截取完整图像的上2/3，上1/2，下1/2，下2/3，左2/3，右2/3作为不完整冰箱加入到不完整冰箱类别中。
作为本发明的进一步改进，所述步骤(3)采用以下步骤进行模型训练和在移动端的部署：
(3-1)对冰箱图像进行分类：利用采集的训练集训练分类模型，分类模型包括但不限于MobileNet或ShuffleNet等，利用训练好的分类模型对新采集的图像进行分类；
(3-2)分类模型在移动端的部署：对训练完成的分类模型进行量化加速，并采用深度学习轻量级推理框架进行移动端的部署；
(3-3)冰箱完整性判断：模型对移动端采集的图像进行分类，并根据分类结果判断采集的图像是否为完整冰箱，若图像被判定为不完整冰箱，则需要移动端重新采集图像。
作为本发明的进一步改进，所述步骤(4)采用以下步骤进行阈值的动态更新：
(4-1)统计每次进行图像推理的置信度：在移动端进行图像推理时，若模型输出置信度最大值对应的类别为完整单开门冰箱或完整多开门冰箱，则返回最大值；
(4-2)计算动态阈值：根据移动端返回的置信度，使用如下公式计算动态阈值：
vt＝β·vt-1+(1-β)·θt
其中v0＝0，β＝0.9，θt为每次返回的置信度。
作为本发明的进一步改进，部署模型的移动端设备应具有图像拍摄功能、图像显示和数据上传功能。
作为本发明的进一步改进，所述(3-3)冰箱完整性判断方法为：
(3-3-1)模型输出置信度最大值对应的类别为完整单开门冰箱或完整多开门冰箱，且置信度大于设定阈值时，判定图像为完整冰箱图像，采集图像符合要求；
(3-3-2)模型输出置信度最大值对应类别为不完整冰箱时，判定为不完整冰箱，采集图像不符合要求。
作为本发明的进一步改进，模型的初始阈值设置为0.7。
相应的本发明还提供一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行所述方法的操作。
一种电子设备，所述电子设备包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行所述方法的操作。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，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 (8)

1.一种基于图像分类的冰箱完整性判断方法，其特征在于，包括：
采集当前冰箱图像；
输入到预先训练好的冰箱分类模型，根据分类模型确定当前冰箱图像的置信度，将置信度与当前的动态阈值进行比对，若置信度大于当前的动态阈值则认为该置信度对应的类别为完整冰箱图像，否则，为不完整冰箱图像；
所述当前的动态阈值的确定过程包括：
获取每次根据分类模型确定的置信度，若最新一次输出的置信度为获取的所有置信度中的最大值时，则根据该置信度重新确定动态阈值，用于与下一次分类模型输出的置信度进行比对。
2.根据权利要求1所述的基于图像分类的冰箱完整性判断方法，其特征在于，所述冰箱分类模型的训练过程包括：
采集实际场景中的冰箱图像，并对采集到的冰箱图像进行分类标注；
对分类后的冰箱图像进行数据增强；
将数据增强后的冰箱图像作为训练集，利用训练集训练分类模型，得到训练好的冰箱分类模型。
3.根据权利要求2所述的基于图像分类的冰箱完整性判断方法，其特征在于，所述采集实际场景中的冰箱图像包括冰箱的图像以及与冰箱相似的电器图像。
4.根据权利要求3所述的基于图像分类的冰箱完整性判断方法，其特征在于，所述分类标注的结果包括：完整冰箱图像类别、不完整冰箱图像类别和其他相似电器图像类别。
5.根据权利要求4所述的基于图像分类的冰箱完整性判断方法，其特征在于，所述对分类后的冰箱图像进行数据增强的过程包括：
分别截取单开门冰箱的完整图像的上2/3，上1/2，下1/2，下2/3，左2/3，左1/2，右1/2，右2/3作为不完整冰箱图像加入到不完整冰箱类别中；
分别截取双开门冰箱的完整图像的上2/3，上1/2，下1/2，下2/3，左2/3，左1/2，右1/2，右2/3作为不完整冰箱图像加入到不完整冰箱类别中。
6.根据权利要求1所述的基于图像分类的冰箱完整性判断方法，其特征在于，所述根据该置信度重新确定动态阈值的过程包括：
利用如下公式计算动态阈值，
vt＝β·vt-1+(1-β)·θt
其中，vt表示重新确定的动态阈值，vt-1表示前一个动态阈值，θt为每次返回的置信度，β标识取值系数。
7.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行权利要求1-6任意一项所述方法的操作。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行权利要求1-6任意一项所述方法的操作。
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