CN112699865A - 电子价签识别系统及方法、服务器 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种电子价签识别系统及方法、服务器，该系统包括：电子价签用于：在接收到服务器发送的多字码页切换指令后，将当前显示页面切换到多字码页，向服务器反馈多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；相机用于：在接收到拍照指令后，拍摄电子价签的至少一张图片，将所述至少一张图片发送至服务器；服务器用于：向电子价签发送多字码页切换指令；在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；接收至少一张图片；根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。本发明可以识别电子价签，效率高。

Description

电子价签识别系统及方法、服务器
技术领域
本发明涉及互联网领域，尤其涉及一种电子价签识别系统及方法、服务器。
背景技术
现有技术中，主要采用人工陈列方法来进行商超内商品陈列，一般是商品标签的电脑排版完成后打印交给人工手动陈列。上述人工陈列方法主要缺点是会花费大量的人力。电子价签是新零售领域的一款产品，可通过识别电子价签来定位商品，但目前缺乏电子价签识别的有效方法。
发明内容
本发明实施例提出一种电子价签识别系统，用以识别电子价签，效率高，该系统包括：
电子价签用于：在接收到服务器发送的多字码页切换指令后，将当前显示页面切换到多字码页，向服务器反馈多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；
相机用于：在接收到拍照指令后，拍摄电子价签的至少一张图片，将所述至少一张图片发送至服务器；
服务器用于：向电子价签发送多字码页切换指令；在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；接收至少一张图片；根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。
本发明实施例提出一种服务器，用以识别电子价签，效率高，该服务器包括：
第一指令发送模块，用于向电子价签发送多字码页切换指令；
第二指令发送模块，用于在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；
接收模块，用于接收电子价签根据多字码页切换指令反馈的多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；接收相机根据拍照指令拍摄的电子价签的至少一张图片；
识别模块，用于根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。
本发明实施例提出一种电子价签识别方法，用以识别电子价签，效率高，该方法包括：
向电子价签发送多字码页切换指令；
接收电子价签根据多字码页切换指令反馈的多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；
在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；
接收相机根据拍照指令拍摄的电子价签的至少一张图片；
根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。
本发明实施例还提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述电子价签识别方法。
本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述电子价签识别方法的计算机程序。
在本发明实施例中，电子价签用于：在接收到服务器发送的多字码页切换指令后，将当前显示页面切换到多字码页，向服务器反馈多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；相机用于：在接收到拍照指令后，拍摄电子价签的至少一张图片，将所述至少一张图片发送至服务器；服务器用于：向电子价签发送多字码页切换指令；在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；接收至少一张图片；根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。在上述过程中，由于多字码页可直接显示电子价签的标识，服务器通过控制相机拍摄多字码页的至少一张图片，可根据所述至少一张图片，快速的识别出电子价签的识别，效率高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中电子价签识别系统的示意图；
图2为本发明实施例中电子价签识别系统的具体应用的示意图；
图3为本发明实施例中服务器的示意图；
图4为本发明实施例中电子价签识别方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本申请的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
图1为本发明实施例中电子价签识别系统的示意图，如图1所示，所述系统包括：
电子价签，用于：在接收到服务器发送的多字码页切换指令后，将当前显示页面切换到多字码页，向服务器反馈多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；
相机，用于：在接收到拍照指令后，拍摄电子价签的至少一张图片，将所述至少一张图片发送至服务器；
服务器，用于：向电子价签发送多字码页切换指令；在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；接收至少一张图片；根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。
在上述实施例中，由于多字码页可直接显示电子价签的标识，服务器通过控制相机拍摄多字码页的至少一张图片，可根据所述至少一张图片，快速的识别出电子价签的识别，效率高。
具体实施时，多字码页是一种预先配置的电子价签对应的标识，且可以唯一标识电子价签，在显示时占满了电子价签屏幕，使得从相机拍出的图片快速的识别出电子价签的标识，多字码的字符一般不会很多，例如可以是“ABED”等字母组成的，根据设定规则编码，可存储在服务器中，方便查阅。相机拍摄电子价签的至少一张图片，拍摄的多张图片均是多字码页，多次拍摄是为了提高电子价签的标识识别的准确率。
图2为本发明实施例中电子价签识别系统的具体应用的示意图，利用超市商品行业规范，必须将商品摆放左起至电子价签左缘，右至右边电子价签的左边或者货架的右缘。相机1安装在货架的正对面，例如，可以是200万像素的POE相机，相机1与电子价签2均与服务器进行通信，首先，服务器向电子价签发送多字码页切换指令；电子价签在接收到服务器发送的多字码页切换指令后，将当前显示页面切换到多字码页，向服务器反馈多字码页切换结果，服务器在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令，在接收到的多字码页切换结果为切换失败后，继续向电子价签发送多字码页切换指令，在向电子价签发送多字码页切换指令的次数达到设定次数，但接收到的多字码页切换结果均为切换失败时，生成预警信息，提示电子价签管理人员服务器与电子价签的通信或电子价签本身存在问题。相机在接收到拍照指令后，拍摄电子价签的至少一张图片，将所述至少一张图片发送至服务器，服务器根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。因电子价签标识识别放在正常上班时间可能会影响客户购物体验，因此对于多字码识别应尽量放在下班时间或上班之前进行。
在一实施例中，服务器具体用于：
将所述至少一张图片输入至深度学习模型，识别电子价签的标识。
在一实施例中，深度学习模型采用如下方法训练获得：
获得电子价签的多字码页的历史图片；
提取出历史图片的特征向量；
利用所述特征向量训练深度学习模型。
具体实施时，常用的深度学习模型包括自动编码器、稀疏编码器、卷积神经网络、RNN和LSTM等等，深度学习模型训练方法大致相似，即上述实施例中的三个步骤，另外，在利用所述特征向量训练深度学习模型时，具体包括：在训练的过程中调整深度学习模型的参数，直至深度学习模型的损失函数满足预设收敛条件，获得训练后的深度学习模型。
在一实施例中，深度学习模型采用如下方法训练获得：
获得电子价签的多字码页的历史图片；
将所述历史图片分为训练集数据和测试集数据；
提取出训练集数据的特征向量；
利用训练集数据的特征向量训练深度学习模型，
在训练的过程中调整深度学习模型的参数，直至深度学习模型的损失函数满足预设收敛条件，获得训练后的深度学习模型；
利用测试集数据对训练后的深度学习模型进行测试；
在训练后的深度学习模型的准确率小于预设准确率时，增加训练集数据的数量或者调整训练集数据和测试集数据的比例重新训练，直至训练后的深度学习模型的准确率不小于预设准确率。
采用深度学习模块识别电子价签的标识准确率高，效率高。当然，可以理解的是，还可以有其他训练深度学习模型的方式，相关变化例均应落入本发明的保护范围。
在一实施例中，服务器还用于：
查询电子价签上的标识与货架物品的对应关系，确定电子价签对应的物品。
在上述实施例中，电子价签上的标识与货架物品的对应关系存储在服务器，可通过查询，快速确定电子价签对应的物品。
综上所述，在本发明实施例提出的电子价签识别系统中，电子价签用于：在接收到服务器发送的多字码页切换指令后，将当前显示页面切换到多字码页，向服务器反馈多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；相机用于：在接收到拍照指令后，拍摄电子价签的至少一张图片，将所述至少一张图片发送至服务器；服务器用于：向电子价签发送多字码页切换指令；在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；接收至少一张图片；根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。在上述过程中，由于多字码页可直接显示电子价签的标识，服务器通过控制相机拍摄多字码页的至少一张图片，可根据所述至少一张图片，快速的识别出电子价签的识别，效率高。另外，采用深度学习模块识别电子价签的标识准确率高，效率高。本系统中采用相机在进行价签多字码检测的时候，只需要在多字码页停留一定时间供拍照即可，耗电量低，安装成本极低，只需要一个相机即可，陈列信息获取实时性强。
本发明实施例还提出一种服务器，图3为本发明实施例中服务器的示意图，如图3所示，该服务器包括：
第一指令发送模块，用于向电子价签发送多字码页切换指令；
第二指令发送模块，用于在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；
接收模块，用于接收电子价签根据多字码页切换指令反馈的多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；接收相机根据拍照指令拍摄的电子价签的至少一张图片；
识别模块，用于根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。
在一实施例中，识别模块具体用于：
将所述至少一张图片输入至深度学习模型，识别电子价签的标识。
在一实施例中，深度学习模型采用如下方法训练获得：
获得电子价签的多字码页的历史图片；
提取出历史图片的特征向量；
利用所述特征向量训练深度学习模型。
在一实施例中，服务器还包括物品识别模块，用于：
查询电子价签上的标识与货架物品的对应关系，确定电子价签对应的物品。
综上所述，在本发明实施例提出的服务器中，第一指令发送模块，用于向电子价签发送多字码页切换指令；第二指令发送模块，用于在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；接收模块，用于接收电子价签根据多字码页切换指令反馈的多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；接收相机根据拍照指令拍摄的电子价签的至少一张图片；识别模块，用于根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。在上述过程中，由于多字码页可直接显示电子价签的标识，通过控制相机拍摄多字码页的至少一张图片，可根据所述至少一张图片，快速的识别出电子价签的识别，效率高。采用深度学习模块识别电子价签的标识准确率高，效率高。本系统中采用相机在进行价签多字码检测的时候，只需要在多字码页停留一定时间供拍照即可，耗电量低，安装成本极低，只需要一个相机即可，陈列信息获取实时性强。
基于同样的发明构思，本发明实施例还提供了一种电子价签识别方法，如下面的实施例所述。由于这些解决问题的原理与服务器相似，因此电子价签识别方法的实施可以参见服务器的实施，重复之处不在赘述。
图4为本发明实施例中电子价签识别方法的流程图，如图4所示，该方法包括：
步骤401，向电子价签发送多字码页切换指令；
步骤402，接收电子价签根据多字码页切换指令反馈的多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；
步骤403，在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；
步骤404，接收相机根据拍照指令拍摄的电子价签的至少一张图片；
步骤405，根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。
在一实施例中，根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识，包括：
将所述至少一张图片输入至深度学习模型，识别电子价签的标识。
在一实施例中，深度学习模型采用如下方法训练获得：
获得电子价签的多字码页的历史图片；
提取出历史图片的特征向量；
利用所述特征向量训练深度学习模型。
在一实施例中，所述方法还包括：
查询电子价签上的标识与货架物品的对应关系，确定电子价签对应的物品。
综上所述，在本发明实施例提出的方法中，向电子价签发送多字码页切换指令；接收电子价签根据多字码页切换指令反馈的多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；接收相机根据拍照指令拍摄的电子价签的至少一张图片；根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。在上述过程中，由于多字码页可直接显示电子价签的标识，通过控制相机拍摄多字码页的至少一张图片，可根据所述至少一张图片，快速的识别出电子价签的识别，效率高。采用深度学习模块识别电子价签的标识准确率高，效率高。本系统中采用相机在进行价签多字码检测的时候，只需要在多字码页停留一定时间供拍照即可，耗电量低，安装成本极低，只需要一个相机即可，陈列信息获取实时性强。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种电子价签识别系统，其特征在于，包括：
电子价签，用于：在接收到服务器发送的多字码页切换指令后，将当前显示页面切换到多字码页，向服务器反馈多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；
相机，用于：在接收到拍照指令后，拍摄电子价签的至少一张图片，将所述至少一张图片发送至服务器；
服务器，用于：向电子价签发送多字码页切换指令；在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；接收至少一张图片；根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。
2.如权利要求1所述的电子价签识别系统，其特征在于，服务器具体用于：
将所述至少一张图片输入至深度学习模型，识别电子价签的标识。
3.如权利要求2所述的电子价签识别系统，其特征在于，深度学习模型采用如下方法训练获得：
获得电子价签的多字码页的历史图片；
提取出历史图片的特征向量；
利用所述特征向量训练深度学习模型。
4.如权利要求1所述的电子价签识别系统，其特征在于，服务器还用于：
查询电子价签上的标识与货架物品的对应关系，确定电子价签对应的物品。
5.一种服务器，其特征在于，包括：
第一指令发送模块，用于向电子价签发送多字码页切换指令；
第二指令发送模块，用于在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；
接收模块，用于接收电子价签根据多字码页切换指令反馈的多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；接收相机根据拍照指令拍摄的电子价签的至少一张图片；
识别模块，用于根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。
6.如权利要求5所述的服务器，其特征在于，识别模块具体用于：
将所述至少一张图片输入至深度学习模型，识别电子价签的标识。
7.如权利要求6所述的服务器，其特征在于，深度学习模型采用如下方法训练获得：
获得电子价签的多字码页的历史图片；
提取出历史图片的特征向量；
利用所述特征向量训练深度学习模型。
8.如权利要求6所述的服务器，其特征在于，还包括物品识别模块，用于：
查询电子价签上的标识与货架物品的对应关系，确定电子价签对应的物品。
9.一种电子价签识别方法，其特征在于，包括：
向电子价签发送多字码页切换指令；
接收电子价签根据多字码页切换指令反馈的多字码页切换结果，所述多字码页用于显示电子价签的标识；
在接收到的多字码页切换结果为切换成功后，向相机发送拍照指令；
接收相机根据拍照指令拍摄的电子价签的至少一张图片；
根据所述至少一张图片，识别电子价签的标识。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求9所述方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求9所述方法的计算机程序。
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