CN113903127A - 带多秤台的人工智能识别秤管理系统 - Google Patents

带多秤台的人工智能识别秤管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种带多秤台的人工智能识别秤管理系统，包括人工智能识别标签打印主机及与之分别通信连接的秤台和人机交互系统，所述秤台包括多个秤台，其用于测量物体重量输出重量测量值至人工智能识别标签打印主机，也可拍摄待称重计量商品图片并输出商品图片至该主机，人工智能识别标签打印主机对多个秤台数据进行协调管理，并通过人机交互系统将协调管理的过程进行可视化展示，并提供给用户可交互操作的门户。实现了“一人一机多秤台”的AI标签秤实现多进程并行地完成商品计量以及标签打印，可以明显提高商品计量打印标签的效率，降低超市近半的用工成本及近半的设备成本，减半了客户的排队等待时间，加倍了计量打秤的效率。

Description

带多秤台的人工智能识别秤管理系统
技术领域
本发明涉及电子秤称量领域，尤其是带多秤台的人工智能识别秤管理系统。
背景技术
标签秤是衡器的一种，是利用胡克定律加上应变片伸缩阻抗变化电桥原理测定物体重量并打印出该重量的条码标签的衡器。标签秤在超市中很常见，现有标签秤一般采用单秤台单主机的结构，通过在秤台上摆放商品货物并打出该重量的条码标签。近来，市场上出现把标签秤加上图像识别模组，取代了人工输入商品货号的动作，提高了30％的速度，降低了人员培训的要求。但是这种图像识别标签秤仍是一个人操作一台单主机单秤台的标签秤，来完成打印出该称重商品的条码标签。在遇到人流量较大的时候，尤其是特定的优惠时段，受限于场地和人工条件，传统的“一人一秤”的标签秤用于商品计量显然效率是不够的，容易造成人员拥挤排长龙的现象，用户购物体验较差。在有限的场地的环境下如何提升标签秤的称量效率在成为人们亟待解决的问题。
发明内容
为解决上述现有标签秤称量效率较低的问题，本发明提供了一种解决上述技术问题的技术方案如下：带多秤台的人工智能识别秤管理系统，包括人工智能识别标签打印主机及与之分别通信连接的秤台和人机交互系统，所述秤台至少包括两个秤台，多个所述秤台用于测量商品重量和输出重量测量值，每个所述秤台输出的所述重量测量值都能够上传至所述人工智能识别标签打印主机；所述人机交互系统包括触摸显示屏，所述触摸显示屏用于将所述人工智能识别标签打印主机对所有所述秤台进行协调管理的过程进行可视化展示以及将所有所述秤台的运行状态进行标记并显示，并提供给用户可交互操作的门户；所述人工智能识别标签打印主机用于接收所述秤台的输出重量测量值并对多个所述秤台进行协调管理，打印对应的商品条码标签。
本发明的有益效果是：利用排队等候打秤时，客户会主动将商品放置到秤台上并在贴完标签计量结束后，客户会主动取回贴好标签的商品的现象，将放置计量商品及取走计量商品的动作交由客户操作，分工合作，节省操作员的这个动作，使操作员专心于商品计量及包装动作，可以同时兼顾两个秤台对商品进行条码标签打印。通过“一人一机多秤台”的AI标签秤实现多进程并行地完成商品计量打标签的过程，可以明显提高商品计量打标签的效率，降低超市近半的用工成本及近半的设备成本，减半了客户的排队等待时间，加倍了计量打秤的效率。
在上述方案的基础上本发明还可以作如下展开说明。
进一步，每个所述秤台还包括能够拍摄待识别计量商品的摄像模块，所述摄像模块用于将所拍摄的待识别计量商品的图片信息输出至所述人工智能识别标签打印主机，所述人工智能识别标签打印主机接收所述秤台的输出重量测量值及所述图片信息并对多个所述秤台进行协调管理，打印对应的商品条码标签。
进一步，所述触摸显示屏用于将所有所述秤台的运行状态进行标记并显示具体为，所述运行状态包括工作状态和待命状态，将处于工作状态的秤台标记为工作秤台，将处于待命状态的秤台标记为待命秤台，并在所述触摸显示屏上显示出所述工作秤台的标记以及所述待命秤台的标记。
进一步，所述人工智能识别标签打印主机将每个秤台输入的所述重量测量值进行巡检，当任一秤台输入的所述重量测量值出现非零的稳定重量时，则确定秤台上放有待识别计量商品并将该秤台标记为工作秤台，所述人工智能识别标签打印主机获取所述工作秤台中的摄像模块拍摄的待识别计量商品的图片信息，并对所述图片信息进行识别得到所述待识别计量物品的识别结果。
进一步，所述人工智能识别标签打印主机将每个秤台输入的所述重量测量值进行巡检，当任一秤台输入的所述重量测量值出现非零的稳定重量时，则确定秤台上放有待识别计量商品并将该秤台标记为工作秤台，所述人机交互系统通过用户在所述人工智能识别标签打印主机上输入待识别计量商品的音头简码或编码信息检索商品，或通过用户念出商品信息经过语音识别引擎算法模型得到所述待识别计量商品的识别结果，用户通过所述触摸显示屏选择所述工作秤台上待识别计量商品的识别结果，并打印对应的商品条码标签。
进一步，所述人工智能识别标签打印主机包括多个内存缓存区，其用于存储人工智能识别标签打印主机对图片信息进行自动识别后的识别结果，多个所述内存缓存区包含工作内存缓存区和待命内存缓存区，并与多个所述秤台的运行状态相对应，所述人工智能识别标签打印主机将从摄像模块所得的图片信息输入预先训练好的基于卷积神经网络的商品识别算法模型中，得到待识别计量商品的识别结果，并将多个所述识别结果存储至所述人工智能识别标签打印主机中的工作内存缓存区中待命。
进一步，当检测到所述人工智能识别标签打印主机中所述工作内存缓存区中存储有所述识别结果时，所述人工智能识别标签打印主机将所述识别结果通过所述触摸显示屏进行可视化展示后，用户通过所述触摸显示屏对各个秤台当前运行状态的标记的显示，确认当前处于工作状态的工作秤台，并通过所述触摸显示屏选择所述工作秤台上待识别计量商品的识别结果。
进一步，用户通过所述人机交互系统选择与待识别计量商品相对应识别结果并打印对应的商品条码标签时，执行以下步骤，对其他所述秤台的重量测量值开始进行巡检，当其他任一所述秤台的重量测量值出现非零的稳定重量时，则确定该秤台为待命秤台，当所述待命秤台的重量测量值有非零的稳定重量时，获取所述待命秤台上待识别计量商品的图片信息；将所述待识别计量商品的信息图片输入预先训练好的基于卷积神经网络的商品识别算法模型中，得到待识别计量商品的识别结果，并将所述识别结果存储至所述人工智能识别标签打印主机中待命内存缓存区中。
进一步，所述人工智能识别标签打印主机检测当前所述工作秤台的重量测量值判断所述工作秤台上是否有稳定非零重量，当重量测量值为零，则判断所述工作秤台上没有待识别计量商品；当重量测量值有非零的稳定重量，则判断所述工作秤台上放有待识别计量商品。
进一步，当所述工作秤台的重量测量值为零，则判断所述工作秤台上没有待识别计量商品，并清除所述触摸显示屏上显示的所有所述识别结果以及所述人工智能识别标签打印主机中所述工作内存缓存区中的所有所述识别结果，将所述工作秤台的标记切换为待命秤台的标记并将之前的工作内存缓存区切换为待命内存缓存区；同时检查之前的待命内存缓存区中是否存储有识别结果，若之前的待命内存缓存区中存储有识别结果，则将该待命秤台的标记切换为工作秤台的标记，将之前的待命内存缓存区切换为工作内存缓存区，并通过所述人机交互系统对当前所述工作内存缓存区中的所述识别结果进行展示。
进一步，当工作秤台的重量测量值为零，且所述人工智能识别标签打印主机检测到所述人工智能识别标签打印主机中所述待命内存缓存区中没有存储所述识别结果时，则对所有所述秤台的重量测量值进行巡检，直至所述秤台检测到非零的稳定重量。
进一步，当重量测量值没有清零，则判断所述工作秤台上放有待识别计量商品，且待识别计量商品没有与其相对应的结果时，用户还可以通过所述触摸显示屏进行重新识别操作，所述人工智能识别标签打印主机重新获取所述工作秤台上待识别计量商品的图片信息，并所述图片信息进行识别，并将识别结果存储至所述人工智能识别标签打印主机中的工作内存缓存区中，同时将所述识别结果显示在所述触摸显示屏上。
进一步，当所述工作秤台重量测量值没有清零，用户还可以通过所述触摸显示屏进行强制切换操作，关闭所述工作秤台的标记并将所述工作内存缓存区切换为待命内存缓存区，将之前所述待命秤台的标记切换为工作秤台的标记并将之前所述待命内存缓存区切换为工作内存缓存区，所述人工智能识别标签打印主机检测当前所述工作内存缓存区是否存储有识别结果，当所述人工智能识别标签打印主机检测到当前所述工作内存缓存区中存储有识别结果时，则将当前所述工作内存缓存区中的识别结果展示在所述触摸显示屏上，继续等待用户选择待识别计量商品相对应的识别结果后，打印所述待识别计量商品的条码标签；当所述人工智能识别标签打印主机检测到当前所述工作内存缓存区中没有存储的识别结果时，则检测当前所述工作秤台输入的所述重量测量值是否有非零的稳定重量，当所述工作秤台出现非零稳定重量时，则开始进行新一轮的商品识别及标签打印流程；当所述工作秤台的重量测量值为零时，则对所有所述秤台的重量测量值进行巡检，直至所述秤台检测到非零的稳定重量。
附图说明
图1为本发明一种带多秤台的人工智能识别秤管理系统基于图像识别的流程框图；
图2为本发明一种带多秤台的人工智能识别秤管理系统基于商品音头简码或生鲜码检索识别的流程框图；
图3为本发明一种带多秤台的人工智能识别秤管理系统基于语音识别的流程框图；
图4为本发明获取商品识别结果的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，本发明提供了一种带多秤台的人工智能识别秤管理系统，包括人工智能识别标签打印主机及与之分别通信连接的秤台和人机交互系统，所述秤台至少包括两个秤台，多个所述秤台用于测量物体重量和输出重量测量值，每个所述秤台输出的所述重量测量值都能够上传至所述人工智能识别标签打印主机；所述人机交互系统包括触摸显示屏，所述触摸显示屏用于将所述人工智能识别标签打印主机对所述秤台进行协调管理的过程进行可视化展示以及将所有所述秤台的运行状态进行标记并显示，提供给用户可交互操作的门户；所述人工智能识别标签打印主机用于接收所述秤台的输出重量测量值并对多个所述秤台进行协调管理，打印对应的商品条码标签。
本发明利用排队等候打秤时，客户会主动将商品放置到秤台上并在贴完标签计量结束后，客户会主动取回商品的主动分工的现象，将放置计量商品及取走计量商品的动作交由客户操作，节省操作员的这个动作，使操作员专心于商品计量、条码标签打印及贴标签动作，可以同时兼顾两个秤台对商品进行计量。通过“一人一机多秤台”的AI标签秤实现多进程并行左右开弓地倍增完成商品计量打条码标签的过程，可以明显提高商品计量打标签的效率，降低超市近半的用工成本和近半的设备成本，减半了客户的排队等待时间，加倍了计量打秤效率。
在本实施例中具体地，所述人工智能识别标签打印主机接收所述输出重量测量值及所述图片信息并对多个所述秤台进行协调管理。如图1步骤101中所述人工智能识别标签打印主机将每个秤台输入的所述重量测量值都与第一阈值进行比对，当任一秤台输入的所述重量测量值超过第一阈值且呈现稳定状态的时间超过时间阈值时，跳转步骤102，确定秤台上放有待识别计量商品并将该秤台标记为工作秤台，对当前工作秤台上待识别计量商品的重量测量值进行读取。
在本实施例中具体地，所述带多秤台的人工智能识别秤管理系统还包括人机交互系统，所述人工智能识别标签打印主机与所述人机交互系统通讯连接，所述人机交互系统包括触摸显示屏，所述触摸显示屏用于将所述人工智能识别标签打印主机对所有所述秤台进行协调管理的过程进行可视化展示，提供给用户可交互操作的门户。并将所有所述秤台的运行状态进行标记，所述运行状态包括工作状态和待命状态，将处于工作状态的秤台标记为工作秤台，将处于待命状态的秤台标记为待命秤台，并在所述触摸显示屏上显示出所述工作秤台的标记以及所述待命秤台的标记。人机交互系统可以将各个秤台的称重过程通过触摸显示屏展示给用户，用户可以根据各个秤台的识别结果进行相应的点选操作。在步骤101中当人工智能识别标签打印主机将每个秤台输入的重量测量值与第一阈值进行比对且重量测量值稳定状态的时间超过时间阈值后，则判断该秤台处于工作状态，并跳转步骤102，将该处于工作状态的秤台标记为工作秤台，通过触摸显示屏对各个秤台当前运行状态的标记的显示使得用户可以知道哪个秤台现在处于称重待识别计量的工作状态，哪些秤台处于待命备选状态，执行步骤103获取所述工作秤台上待识别计量商品的图片信息，将所述待识别计量商品的信息图片输入预先训练好的基于卷积神经网络的商品识别算法模型中，跳转步骤104，所述人工智能识别标签打印主机对所述图片信息进行识别并得到可能的商品识别结果，在步骤105中将所述商品识别结果存入所述工作内存缓存区中，此时执行步骤106，所述触摸显示屏会将所述商品识别结果进行展示，通过步骤S03判断用户在触摸显示屏上点选对应商品的识别结果，并执行步骤107打印对应商品的标签，标签信息包括商品名称、含商品称量信息的条形码、商品重量、商品单价、商品总价、标签打印时间等信息。
比如当用户启动人工智能识别标签打印主机后，执行步骤101人机交互系统的交互界面上显示待命界面，多个所述秤台分别设有与之一一对应的工作标志，并通过所述触摸显示屏显示所有所述工作标志初始默认为灰暗状态，通过步骤S01判断当任一秤台输入的所述重量测量值出现非零的稳定重量时，执行步骤102，将与该秤台相对应的工作标志的状态变为绿色(亮起状态)且该秤台标记为工作秤台，其余秤台相对应的工作标志保持初始状态灰暗不变。所述人机交互系统触摸显示屏的上述技术方案仅为本发明的较优实施例，但本发明的保护范围并不局限于此，对于所述工作秤台还可以通过信号灯、或者文字、语音等提示信息进行工作秤台的标记，凡是通过标记工作秤台方便用户在使用秤台称量商品的过程中，对于正在进行商品称重计量的秤台进行区分辨别的方法均应落入本发明的保护范围之内。
在步骤104中当人工智能识别标签打印主机对所述工作秤台进行商品识别得到对应秤台上商品的识别结果后，需要执行步骤105，在人工智能识别标签打印主机中设置对应秤台的内存缓存区暂存该秤台上待识别计量商品的识别结果，方便对所有的识别结果根据与商品的匹配程度进行降序展示，所述内存缓存区可以节省秤台切换后才开始启动识别的三秒钟时间，等待工作秤台获取到的重量测量值清零后，完成当前工作秤台上待识别计量商品的称量工作并进行秤台运行状态切换时，人工智能识别标签打印主机可以直接将待命内存缓存区中已获取的识别结果提取并显示，进行人机交互并打印商品标签，省去了等待商品启动识别的三秒钟时间。亦即在本实施例中所述人工智能识别标签打印主机包括多个内存缓存区，其用于存储人工智能识别标签打印主机对图片信息进行识别后的识别结果，所述内存缓存区包括工作内存缓存区和待命内存缓存区，所述人工智能识别标签打印主机对所述秤台上待识别计量商品进行识别得到识别结果后将所述识别结果存储至所述人工智能识别标签打印主机中相对应的内存缓存区中待命。通过步骤S05判断所述人工智能识别标签打印主机通过获取到当前工作标志亮起的工作秤台的重量测量值是否清空为零来判断商品是否被取走，当检测到所述工作秤台的重量测量值为零(或者小于零)时商品被取走，则执行步骤109，清除显示在所述人机交互系统的交互界面上的所有识别结果及所述工作内存缓存区中所有识别结果，将所述工作秤台的工作标志(绿色)切换为待命秤台的工作标志(灰色)并将该工作内存缓存区切换为待命内存缓存区。
在本实施例中具体地，在步骤107中用户通过所述人机交互系统选择与待识别计量商品相对应识别结果并打印对应的商品标签后，通过步骤S05判断所述人工智能识别标签打印主机检测到所述工作秤台的重量测量值清零，并通过步骤S07判断所述人工智能识别标签打印主机检测到所述人工智能识别标签打印主机中所述待命内存缓存区存储有所述识别结果时，则执行步骤110，将该待命秤台的工作标志(灰色)切换为工作秤台的工作标志(绿色)，并将该待命内存缓存区切换为工作内存缓存区，跳转步骤106，所述人工智能识别标签打印主机将当前所述工作内存缓存区中的所述识别结果根据与商品的匹配程度降序排列并通过触摸显示屏进行可视化展示，用户通过所述人机交互系统选择与待识别计量商品相对应的识别结果。通过在触摸显示屏上显示的工作秤台上商品相对应识别结果被用户点选打印标签后，所述人工智能识别标签打印主机开始对所有所述秤台的重量测量值进行巡检，通过执行步骤S04判断所述秤台的重量测量值是否有非零的稳定重量，若所述人工智能识别标签打印主机检测到所述秤台的重量测量值有非零的稳定重量时，则执行步骤108，将该秤台标记为待命秤台并获取该待命秤台上待识别计量商品的图片信息，并跳转步骤104，将所述待识别计量商品的信息图片输入预先训练好的基于卷积神经网络的商品识别算法模型中，得到待识别计量商品的识别结果，通过步骤105并将所述识别结果存储至所述人工智能识别标签打印主机中的待命内存缓存区中待命。在步骤107中当所述工作秤台计量打印标签进程完成后，且所述工作秤台的重量测量值清空为零时，将所述工作秤台的标记切换为待命秤台的标记并将所述工作内存缓存区切换为待命内存缓存区，然后将之前的待命内存缓存区中提前存储好的待命识别结果通过人机交互系统展示给用户进行点选并打印标签，实现了“一人一机多秤台”的AI标签秤多进程并行的称重打标签管理方法，明显提高商品计量打标签的效率，降低超市近半的用工成本和近半的设备成本，减半了客户的排队等待时间，加倍了计量打秤效率。
在本实施例中具体地，如图1步骤106中所述人工智能识别标签打印主机执行步骤107完成点选商品相对应的识别结果及完成标签打印后，当前所述工作秤台的重量测量值是否清零来判断是否清除触摸显示屏上所有识别结果。通过步骤S05判断当所述工作秤台重量测量值是否清零，若所述工作秤台重量测量值清零，则执行步骤109，关闭所述人机交互系统交互界面上的所述工作秤台的标志并清除所述人工智能标签打印主机中所述工作内存缓存区中的所有识别结果及触摸显示屏上显示的所有识别结果，通过步骤S07来判断所述人工智能识别标签打印主机是否检测到所述人工智能识别标签打印主机中所述待命内存缓存区中存储有所述识别结果，当所述人工智能识别标签打印主机检测所述人工智能识别标签打印主机中所述待命秤台的待命内存缓存区中没有存储所述识别结果时，回到流程初始状态，并通过步骤101人机交互系统的交互界面上显示待命界面所述工作秤台的重量测量值进行监测，直至所述秤台检测到稳定非零重量。通过S05判断所述工作秤台重量测量值是否清零，当所述工作秤台重量测量值没有清零，且所述触摸显示屏上待点选的识别结果没有与待识别计量商品相对应的结果时，用户还可以通过所述触摸显示屏执行步骤S02，是否进行重新识别操作，当进行重新识别操作时，清除所述触摸屏上显示的所有所述识别结果及所述人工智能识别标签打印主机中所述工作内存缓存区中的所有所述识别结果，所述人工智能识别标签打印主机重新获取待识别计量商品的图片信息进行识别，并将重新识别的结果在触摸显示屏上展示出来，等待用户点选识别结果，完成待识别计量商品的计量打印标签。
在步骤S05中，当所述工作秤台的重量测量值没有清零，用户还可以通过所述触摸显示屏执行步骤S06，是否强制切换操作，当执行强制切换操作时，清除所述触摸显示屏上显示的所有所述识别结果，跳转步骤111，将所述工作秤台的标记切换为待命秤台的标记并将之前的工作内存缓存区切换为待命内存缓存区，同时将原待命秤台的标记切换为工作秤台的标记并将原待命内存缓存区切换为工作内存缓存区，判断S08所述人工智能识别标签打印主机检查当前所述工作内存缓存区中是否存储有识别结果，若当前所述工作秤台的工作内存缓存中存储有识别结果，则执行步骤106，将当前所述识别结果在触摸显示屏上展示出来，等待用户点选完成当前所述工作秤台上的商品计量打印标签的流程；若当前所述工作秤台的工作内存缓存中没有存储识别结果，则通过步骤S09来检测当前所述工作秤台是否有非零的稳定重量，当所述人工智能识别标签打印主机检测到当前所述工作秤台的重量测量值有非零的稳定重量时，则开始获取当前所述工作秤台上商品的图片信息并进行识别及展示流程，当所述人工智能识别标签打印主机检测到当前所述工作秤台的重量测量值为零时，则回到流程初始状态。
在实际应用过程中，对工作秤台上放的商品A完成商品识别后，用户需要对商品A的识别结果进行点选确认完成计量打印标签。当触摸显示屏上的识别结果中没有与商品A相对应的识别结果时，用户可以通过触摸显示屏上的“重新识别”按键对商品A进行重新识别完成计量打印标签，或者通过触摸显示屏强制切换当前操作的工作秤台为待命秤台并将原工作内存缓存区切换为待命内存缓存区，暂时跳过商品A的识别转而进行将原待命秤台切换为工作秤台并将原待命内存缓存区切换为工作内存缓存区，人工智能识别标签打印主机对当前所述工作秤台上的商品B的进行识别，等待用户选择确认商品B的识别结果，完成商品B识别计量打印标签。当对商品A的识别结果进行点选确认完成计量打印标签后，所述工作秤台重量测量值清零时，则清除触摸显示屏上的商品A的所有识别结果，同时检查之前的待命内存缓存区中是否存储有识别结果，若之前的待命内存缓存区中存储有识别结果，则将该待命秤台的标记切换为工作秤台的标记，将之前的待命内存缓存区切换为工作内存缓存区，人工智能识别标签打印主机对当前所述工作秤台上的商品B的进行识别及展示并完成计量打印标签。
在本实施例中具体地，如图2步骤201中所示当所述人工智能识别标签打印主机接收到所述秤台输入的重量测量值有非零的稳定重量时，执行步骤201，所述秤台被标记为工作秤台，步骤203中用户可以通过在所述人工智能标签打印主机上输入待计量商品的音头简码或编码信息检索商品，执行步骤204，在所述触摸显示屏上直接展示出检索后查找到的相对应的待计量商品，用户点选该商品并完成步骤205打印该商品的计量标签，或者如图3步骤301中所示当所述人工智能识别标签打印主机接收到所述秤台输入的重量测量值有非零的稳定重量时，执行步骤302，所述秤台被标记为工作秤台，步骤303中所述人机交互系统还可以通过用户念出商品信息经过语音识别引擎算法模型得到所述待识别计量商品的识别结果，执行步骤305，所述触控显示屏将识别结果进行展示，用户通过所述触摸显示屏选择与所述工作秤台上待识别计量商品相对应的识别结果，并执行步骤306打印对应的商品条码标签。同时对其他所述秤台的重量测量值进行进行检测，对所有秤台预设有相对应的秤台编号，根据所述秤台编号依次对所有秤台是否出现非零的稳定重量进行巡检，在步骤206和步骤307中当其他任一所述秤台的重量测量值出现非零的稳定重量时，则将该秤台对应的秤台编号存入待命内存缓存区中。在步骤205和步骤306中当完成待识别计量商品相对应商品条码标签打印，且所述工作秤台重量测量值没有清零时，用户可以强制切换工作秤台，然后分别执行步骤209和步骤310，关闭当前所述工作秤台的标记并将当前所述工作内存缓存区切换为待命内存缓存区，同时将原待命秤台的标记切换为工作秤台的标记并将原待命内存缓存区切换为工作内存缓存区，检测当前所述工作秤台重量测量值是否有非零的稳定重量，若当前所述工作秤台重量测量值有非零的稳定重量，进而继续进行当前所述工作秤台上商品计量打印标签流程；若当前所述工作秤台重量测量值没有非零的稳定重量，则回到流程初始状态分别执行步骤201和步骤301。在完成所述工作秤台待识别计量商品相对应商品条码标签打印，且所述工作秤台重量测量值清零时，通过步骤207和步骤308则清除触摸显示屏上所有检索商品和识别结果及当前工作内存缓存区中的秤台编号并关闭当前工作秤台的工作标志，所述人工智能识别标签打印主机检查待命内存缓存区中是否存储有秤台编号，若所述待命内存缓存区中有秤台编号，则分别执行步骤208和步骤309，将所述秤台编号对应的待命秤台切换为工作秤台，将该待命秤台的标记切换为工作秤台的标记，并将待命内存缓存区切换为工作内存缓存区，将原工作内存缓存区切换为待命内存缓存区，进而继续进行所述工作秤台上商品的检索识别并完成计量标签打印流程。上述方案仅为本发明的较佳实施例并不对本发明的保护范围做限定，凡是对商品进行识别计量后，基于多秤台对识别结果进行管理交互的方法都应落入本发明的保护范围。
具体地，当工作秤台上放的商品A，用户通过在人工智能识别标签打印主机上输入商品A的音头简码或生鲜码(商品速记码)查找到商品A相对应的检索识别结果，并对商品A的检索识别结果进行点选确认完成计量标签打印或者对工作秤台上放的商品A，用户念出商品A的信息，通过人工智能识别标签打印主机将用户念出关于商品A的语音信息输入预先训练好的语音识别引擎算法模型中，得到商品A相对应的识别结果，用户对商品A的识别结果进行点选确认完成计量标签打印。所述工作秤台重量测量值清零时，则清除触摸显示屏上的商品A的所有检索识别结果及当前工作内存缓存区并关闭当前工作秤台的工作标记。当人工智能识别标签打印主机检测到待命内存缓存区中有物品B对应的秤台编号，则将物品B对应的的待命秤台切换为工作秤台并点亮工作标记，将该待命秤台对应的内存缓存区切换为工作内存缓存区，同时将原工作内存缓存区切换为待命内存缓存区，用户通过输入商品B的音头简码或生鲜码或念出商品B的信息通过语音识别引擎算法模型进完成商品B的识别，人工智能识别标签打印主机将商品B的识别结果展示在触摸显示屏上，等待用户点选并并完成物品B的计量标签打印。
在本实施例中具体地，如图4所示所述秤台还包括，每个所述秤台还包括能够拍摄待识别计量商品的摄像模块，所述秤台还用于将所述图像获取模块所获取的商品图片输出至所述人工智能识别标签打印主机，所述人工智能识别标签打印主机接收所述输出重量测量值及所述图片信息并对多个所述秤台进行协调管理。获取所述待命秤台中待识别计量商品的图片信息；将所述待识别计量商品的信息图片输入预先训练好的基于卷积神经网络的商品识别算法模型中，得到待识别计量商品的识别结果，并将所述识别结果存储至人工智能识别标签打印主机中相对应的内存缓存区中。当秤台输入至人工智能识别标签打印主机的数据(图片信息)较大时，在人工智能识别标签打印主机中设置多个内存缓存区，并与多个秤台的运行状态相对应，当图像获取模块获取到所述商品图片信息时，将所述商品图片信息存储至与所述人工智能识别标签打印主机中相对应的内存缓存区中，人工智能识别标签打印主机根据获取到的商品图片信息对所述秤台的商品进行商品识别，防止由于人工智能识别标签打印主机接受的数据量过大导致数据堵塞。
当人工智能识别标签打印主机确定秤台上放有待识别计量商品后，通过所述摄像获取模块获取商品图片信息，所述人工智能识别标签打印主机根据所述商品图片信息进行商品识别。将所述待识别计量商品的图片信息输入预先训练好的图像识别算法模型中，得到待识别计量商品的识别结果，并将所述识别结果存储至所述人工智能识别标签打印主机中相对应的内存缓存区中。上述训练好的图像识别算法模型，是通过卷积神经网络模型训练得到。还可以通过语音识别引擎算法模型得到商品的识别结果，或者通过商品对应的过音头简码或者生鲜码等手动输入销售指定商品。
所述系统/电子设备集成的模块/单元如果以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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Onny Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。
读者应理解，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的方法实施例仅仅是示意性的，例如，步骤的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个步骤可以结合或者可以集成到另一个步骤，或一些特征可以忽略，或不执行。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (13)

1.一种带多秤台的人工智能识别秤管理系统，包括人工智能识别标签打印主机及与之分别通信连接的秤台和人机交互系统，其特征在于：
所述秤台至少包括两个秤台，多个所述秤台用于测量商品重量和输出重量测量值，每个所述秤台输出的所述重量测量值都能够上传至所述人工智能识别标签打印主机；
所述人机交互系统包括触摸显示屏，所述触摸显示屏用于将所述人工智能识别标签打印主机对所有所述秤台进行协调管理的过程进行可视化展示以及将所有所述秤台的运行状态进行标记并显示，并提供给用户可交互操作的门户；
所述人工智能识别标签打印主机用于接收所述秤台的输出重量测量值并对多个所述秤台进行协调管理，打印对应的商品条码标签。
2.根据权利要求1所述的带多秤台的人工智能识别秤管理系统，其特征在于，每个所述秤台还包括能够拍摄待识别计量商品的摄像模块，所述摄像模块用于将所拍摄的待识别计量商品的图片信息输出至所述人工智能识别标签打印主机，所述人工智能识别标签打印主机接收所述秤台的输出重量测量值及所述图片信息并对多个所述秤台进行协调管理，打印对应的商品条码标签。
3.根据权利要求2所述的带多秤台的人工智能识别秤管理系统，其特征在于，所述触摸显示屏用于将所有所述秤台的运行状态进行标记并显示具体为，所述运行状态包括工作状态和待命状态，将处于工作状态的秤台标记为工作秤台，将处于待命状态的秤台标记为待命秤台，并在所述触摸显示屏上显示出所述工作秤台的标记以及所述待命秤台的标记。
4.根据权利要求3所述的带多秤台的人工智能识别秤管理系统，其特征在于，所述人工智能识别标签打印主机将每个秤台输入的所述重量测量值进行巡检，当任一秤台输入的所述重量测量值出现非零的稳定重量时，则确定秤台上放有待识别计量商品并将该秤台标记为工作秤台，所述人工智能识别标签打印主机获取所述工作秤台中的所述摄像模块拍摄的待识别计量商品的图片信息，并对所述图片信息进行识别得到所述待识别计量商品的识别结果。
5.根据权利要求3所述的带多秤台的人工智能识别秤管理系统，其特征在于，所述人工智能识别标签打印主机将每个秤台输入的所述重量测量值进行巡检，当任一秤台输入的所述重量测量值出现非零的稳定重量时，则确定秤台上放有待识别计量商品并将该秤台标记为工作秤台，所述人机交互系统通过用户在所述人工智能识别标签打印主机上输入待识别计量商品的音头简码或编码信息检索商品，或通过用户念出商品信息经过语音识别引擎算法模型得到所述待识别计量商品的识别结果，用户通过所述触摸显示屏选择所述工作秤台上待识别计量商品的识别结果，并打印对应的商品条码标签。
6.根据权利要求4所述的带多秤台的人工智能识别秤管理系统，其特征在于，所述人工智能识别标签打印主机包括多个内存缓存区，其用于存储所述人工智能识别标签打印主机对图片信息进行自动识别后的识别结果，多个所述内存缓存区包含工作内存缓存区和待命内存缓存区，并与多个所述秤台的运行状态相对应，所述人工智能识别标签打印主机将从所述摄像模块得到的所述图片信息输入预先训练好的基于卷积神经网络的商品识别算法模型中，得到待识别计量商品的识别结果，并将所述识别结果存储至所述人工智能识别标签打印主机中的工作内存缓存区中待命。
7.根据权利要求6所述的带多秤台的人工智能识别秤管理系统，其特征在于，当检测到所述人工智能识别标签打印主机中所述工作内存缓存区中存储有所述识别结果时，所述人工智能识别标签打印主机将所述识别结果通过所述触摸显示屏进行可视化展示后，用户通过所述触摸显示屏对各个秤台当前运行状态的标记的显示，确认当前处于工作状态的工作秤台，并通过所述触摸显示屏选择所述工作秤台上待识别计量商品的识别结果。
8.根据权利要求7中所述的带多秤台的人工智能识别秤管理系统，其特征在于，用户通过所述人机交互系统选择与待识别计量商品相对应识别结果并打印对应的商品条码标签时，执行以下步骤，
对其他所述秤台的重量测量值开始进行巡检，当其他任一所述秤台的重量测量值出现非零的稳定重量时，则确定该秤台为待命秤台；
获取所述待命秤台上待识别计量商品的图片信息；
将所述待识别计量商品的信息图片输入预先训练好的基于卷积神经网络的商品识别算法模型中，得到待识别计量商品的识别结果，并将所述识别结果存储至所述人工智能识别标签打印主机中的待命内存缓存区中。
9.根据权利要求6所述的带多秤台的人工智能识别秤管理系统，其特征在于，所述人工智能识别标签打印主机检测当前所述工作秤台的重量测量值来判断所述工作秤台中是否有非零的稳定重量；
当重量测量值为零，则判断所述工作秤台上没有待识别计量商品；当重量测量值有非零的稳定重量，则判断所述工作秤台上放有待识别计量商品。
10.根据权利要求9所述的带多秤台的人工智能识别秤管理系统，其特征在于，当所述工作秤台的重量测量值为零，则判断所述工作秤台上没有待识别计量商品，并清除所述触摸显示屏上显示的所有所述识别结果以及所述人工智能识别标签打印主机中所述工作内存缓存区中的所有所述识别结果，所述工作秤台的标记切换为待命秤台的标记并将之前的工作内存缓存区切换为待命内存缓存区；
同时检查之前的待命内存缓存区中是否存储有识别结果，若之前的待命内存缓存区中存储有识别结果，则将该待命秤台的标记切换为工作秤台的标记，将之前的待命内存缓存区切换为工作内存缓存区，并通过所述人机交互系统对当前所述待命内存缓存区中的所述识别结果进行展示。
11.根据权利要求10所述的带多秤台的人工智能识别秤管理系统，其特征在于，当工作秤台的重量测量值为零，且所述人工智能识别标签打印主机检测到所述人工智能识别标签打印主机中所述待命内存缓存区中没有存储所述识别结果时，则对所有所述秤台的重量测量值进行巡检，直至所述秤台检测到非零的稳定重量。
12.根据权利要求9所述的带多秤台的人工智能识别秤管理系统，其特征在于，当所述工作秤台重量测量值没有清零，则判断所述工作秤台上放有待识别计量商品，且待识别计量商品没有与其相对应的结果时，用户可以通过所述触摸显示屏进行重新识别操作，所述人工智能识别标签打印主机重新获取所述工作秤台上待识别计量商品的图片信息，并对该图片信息进行识别，并将所述识别结果存储至所述人工智能识别标签打印主机中的工作内存缓存区中，同时将所述识别结果显示在所述触摸显示屏上。
13.根据权利要求12所述的带多秤台的人工智能识别秤管理系统，其特征在于，当所述工作秤台重量测量值没有清零，用户还可以通过所述触摸显示屏进行强制切换操作，关闭所述工作秤台的标记并将所述工作内存缓存区切换为待命内存缓存区，将之前的待命秤台的标记切换为工作秤台的标记并将之前的待命内存缓存区切换为工作内存缓存区，所述人工智能识别标签打印主机检测当前所述工作内存缓存区是否存储有识别结果，当所述人工智能识别标签打印主机检测到当前所述工作内存缓存区中存储有识别结果时，则将当前所述工作内存缓存区中的识别结果展示在所述触摸显示屏上，继续等待用户选择待识别计量商品相对应的识别结果后，打印所述待识别计量商品的条码标签；
当所述人工智能识别标签打印主机检测到当前所述工作内存缓存区中没有存储待命的识别结果时，则检测当前所述工作秤台输入的所述重量测量值是否有非零的稳定重量，当所述工作秤台出现非零稳定重量时，则开始进行新一轮的商品识别及标签打印流程；当所述工作秤台的重量测量值为零时，则对所有所述秤台的重量测量值进行巡检，直至所述秤台检测到非零的稳定重量。
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