CN115063078A - 基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法 - Google Patents

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CN115063078A CN202210724623.8A CN202210724623A CN115063078A CN 115063078 A CN115063078 A CN 115063078A CN 202210724623 A CN202210724623 A CN 202210724623A CN 115063078 A CN115063078 A CN 115063078A
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Abstract

本发明提供一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法，包括：通过智能购物车，实时接收拣货商品列表，并确定对应待拣商品位置；所述智能购物车至少包括质量传感器、条形码扫描器、摄像头和蓝牙接收装置；所述待拣商品位置上设有电子价签RFID标识；基于所述待拣商品位置，和待拣商品上预设的电子价签进行联动，就近提醒待拣货商品进行拣货，确定拣货商品；通过智能购物车，自动鉴定拣货商品的拣货状态，生成对应的拣货结果，并对拣货的结果进行展示。线上线下一体，极大的提升商超的拣货效率，特别能解决疫情时期线上订单大量增加拣货成为瓶颈的问题。

Description

基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法
技术领域
本发明属于人工智能、智能购物技术领域，具体涉及基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法。
背景技术
越来越多的人选择在商超线上无接触选中商品，线上付款下单，等待收货，这样的线上消费方式成为越来越多人日常生活的一个重要部分。商超在做好疫情防控的同时，线上线下齐发力保障生活必需品供应，商超拣货完成后会将商品最终运至骑手交接区，过程中既减少了卖场人员与配送骑手的接触，又提升了物流循环效率。大量线上订单的袭来，大订单的增多，商超如何正确快速拣货就成为影响商超运行效率的一个关键环节。
本发明主要是通过室内定位技术和电子价签技术，实现智能购物车高精度拣货及鉴定的方法。
发明内容
为了解决以上问题，本发明的主要目的在于提供基于室内定位和电子价签，包括步骤：获取拣货的商品列表；室内定位获取商品的大概位置；室内定位和电子价签联动提醒拣货商品；对拣货的商品进行自动鉴定，防止漏拣或错拣；对拣货的结果进行展示。高效且精准在智能购物车上拣货的方法，以解决大型商超拣货效率低，频发的错拣漏检换拣夹带拣等操作问题，以及由此可能引起客户投诉等问题。
本发明的有益效果是：
一、基于这种室内定位和电子价签的智能购物车高精度拣货及鉴定方法，拣货员可以在精度不高的室内定位情况下，高效、准确的进行线上订单的拣货，为商超的拣货管理提供了严格的重量鉴定、图像鉴定，防止人为无意或有意的漏拣、错拣、夹带拣、换拣操作，减少商超损失，减少客户投诉。
二、打通线上线下系统，线上订单直接拉取至线下拣货系统，拣货结果直接推送至线上订单系统，加快处理拣货效率，不用管理员，线上线下多渠道操作。
三、对于大型商超商品数量多，楼上楼下商品分散，如果拣货员不熟练，对于多商品的订单，正确快速拣货变的几乎不可能，通过本发明，即使新手拣货员，也能在智能购物车上通过本发明快速拣货，并且拣货结果非常正确。
四、无接触购物已经成为一种必须要求。用户在线上大量下单后，商超如何快速拣货完成订单成为商超急需解决的问题，本发明能为商超解决快速拣货短板，提升商超运行效率，提升客户满意度，提升商超疫情时期的民生保障能力。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法流程图；
图2为本发明实施例中一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
需说明的是，当部件被称为“固定于”或“设置于”另一个部件，它可以直接在另一个部件上或者间接在该另一个部件上。当一个部件被称为是“连接于”另一个部件，它可以是直接或者间接连接至该另一个部件上。
需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
本发明提供一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法，其特征在于，包括：
通过智能购物车，实时接收拣货商品列表，并确定对应待拣商品位置；其中，
所述智能购物车至少包括质量传感器、条形码扫描器、摄像头和蓝牙接收装置；
所述待拣商品位置上设有电子价签RFID标识；
基于所述待拣商品位置，和待拣商品上预设的电子价签进行联动，就近提醒待拣货商品进行拣货，确定拣货商品；
通过智能购物车，自动鉴定拣货商品的拣货状态，生成对应的拣货结果，并对拣货的结果进行展示。
本技术方案的工作原理和有益效果在于：该智能购物车上需要配备有用于实时监测智能购物车中商品中总的质量传感器，用于读取待拣商品条码信息的扫描器、用于采集商品视频图像的摄像头和智能移动终端，智能移动终端包含但不限于包含用于接收蓝牙Beacon信号的蓝牙接收装置；智能购物车拣货系统打通商超线上订单系统，通过 API接口获取商超线上购物订单，以及订单中的商品信息，所述商品信息至少包括订单id、订单时间、订单金额、商品名称、商品价格、商品条码、商品数量、商品图片和商品位置等；
作为本技术方案的一种实施例，智能购物车上配备用于实时监测智能购物车中商品中总的质量传感器，用于读取待拣商品条码信息的扫描器、用于采集商品视频图像的摄像头和智能移动终端(智能移动终端包含用于接收蓝牙Beacon信号的蓝牙接收装置)，室内定位技术包括蓝牙、超宽带(ultra wideband，UWB)、WiFi等方法，在这诸多的方法中，蓝牙定位是可行性以及实用性较高的方法，蓝牙通讯是一种短距离低功耗的无线传输技术，在室内安装适当的蓝牙局域网接入点后，将网络配置成基于多用户的基础网络连接模式，并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微网络的主设备。这样通过检测信号强度就可以获得用户的位置信息，低功耗蓝牙具有成本低、功耗低、连接快等特点。
作为本技术方案的一种实施例，所述确定对应待拣商品位置，包括：
通过智能购物车上蓝牙接收装置，采集室内待拣商品位置电子价签RFID标识发出的RSSI信号；其中，
所述RSSI信号至少为室内环境内的三个信号点；
对所述RSSI信号进行有效筛选，确定有效RSSI信号；
通过所述有效RSSI信号的强度和融合加权最小二乘算法，判定对应智能购物车的距离信息，根据所述距离信息，对不同的所述距离信息赋予对应的权重；
通过所述权重，同步采集智能购物车的定位信息。
所述对所述RSSI信号进行有效筛选，包括：
记录室内环境下智能购物车上蓝牙接收装置为接收端，并通过接收端，确定第一信号点m0；
任意接收信号并确定对应的发射端，记录为第二信号点m1和未知信号点m2；
记录第一信号点m0发出信号的信号强度
Figure BDA0003710460330000051
第一信号点m0到第二信号点m1发出信号的信号强度
Figure BDA0003710460330000052
从第一信号点m0到未知信号点 m2发出信号的信号强度
Figure BDA0003710460330000053
确定记录结果；
通过所述记录结果，计算接收端与发射端之间的距离；
Figure BDA0003710460330000061
其中，X为RSSI信号的环境衰减系数，d1为第一信号点m0和第二信号点m1之间的距离。
通过所述距离，对所述RSSI信号进行有效筛选。
本技术方案的工作原理和有益效果在于：目前大多数室内定位通过测距的方式来实现的，因此，室内定位的精度直接取决于测距精度的高低。但是由于室内环境较为复杂，低功耗蓝牙信号的传播受到反射、多路径、天线增益、非视距等因素的影响，导致利用接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)进行测距出现了较大的误差。本发明要求的室内定位只需要满足3-4米的定位即可，因此为商场尽可能降低在室内定位成本和技术的投入。本发明采用定位算法是基于蓝牙Beacon的融合加权三角形质心算法，特点是投入低，稳定可靠，满足本发明精度需求。在自由空间中，RSSI信号的能量损耗E与距离d的关系满足，RSSI信号的衰减程度随着距离的增加会变更更快，无线电信号强度，又称RSSI(Radio Signal Strength lndicator)。已知发射功率，接受节点通过接收功率，计算传播损耗，再通过理论或者经验的传播模型将传播损耗转换为距离。
可见，RSSI信号的衰减程度随着距离的增加会变更更快。环境衰减系数为X。
在室内环境下有两个信号点m0、m1和一个未知信号点m2，m0与 m1和m0与m2均可相互通信。m0、m1间距为d1，且已知m0发出的信号强度为
Figure BDA0003710460330000062
，传输到m1时，信号强度降为
Figure BDA0003710460330000063
；从m0传输到m2时，信号强度降为
Figure BDA0003710460330000064
，需测m0到m2的距离d：
Figure BDA0003710460330000065
Figure BDA0003710460330000073
由以上式子得出
Figure BDA0003710460330000071
减去环境衰减系数影响得到：
Figure BDA0003710460330000072
X为环境衰减指数，是一个与环境相关的值；环境衰减系数X对传播模型影响很大，X值越小，其对应的改进RSSI曲线越平缓，节点信号衰减得越慢，节点定位误差越小。反之，X值越大，信号衰减得越快，定位误差越大，通过测量接收信号的强度，利用这个公式即可计算收发节点之间的大概距离。
作为本技术方案的一种实施例，所述根据所述距离信息，对不同的所述距离信息赋予对应的权重赋值方式至少包括三边测量法、最大似然估计法和最小二乘算法。
本技术方案的工作原理和有益效果在于：
当采集到参考节点(已知商品位置的信号发射点)与未知节点(商品位置不清楚的信号发射点)之间的距离信息，就可以采用三边测量法或者最大似然估计法计算出未知节点(商品位置不清楚的信号发射点)的位置，三边测量法是指在三维空间己知一个未知节点(商品位置不清楚的信号发射点)到三个以上参考节点(已知商品位置的信号发射点)的距离，就可以确定该点的坐标；三边测量法在二维空间里可以用几何图形表示为。
如图2所示，当得到未知节点(商品位置不清楚的信号发射点) 到一个参考节点(已知商品位置的信号发射点)的距离时，就可以确定，此未知节点(商品位置不清楚的信号发射点)在以此参考节点(已知商品位置的信号发射点)为圆心，以距离为半径的圆上；如果得到未知节点(商品位置不清楚的信号发射点)到3个参考节点(已知商品位置的信号发射点)的距离，则3个圆的交点就是该未知节点(商品位置不清楚的信号发射点)的位置。
智能购物车上的RSSI信号接收装置在同一时刻可能会收到多个 RSSI值，在此种情况下，将能收集到的有效RSSI信号进行融合，对于距离近的则精度比较高给予高的权值比重，距离远的则误差比较大，给予低的权值，加权后总和考虑，才能获得更精准的定位位置，本发明使用的融合加权最小二乘算法，设有m(m≥3)个锚节点(未知节点和已知节点)，其坐标为(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xm，ym)和坐标为 (x，y)的待计算的节点，Q为不同距离的权值，得到：
Figure BDA0003710460330000081
第一个m-1方程减去第m个方程，得到线性方程：AZ＝b，dm代表第一信号点m0(x，y)到第m个信号点m的间距；Z为智能购物车的位置；代表关于权重赋值融合后的矩阵，b代表关于权重的矩阵系数；
Figure BDA0003710460330000082
Figure BDA0003710460330000083
最后得到购物车的位置(Z)：
Z＝(ATA)-1AT b
第一个m-1方程减去第m个方程，得到线性方程：AZ＝b；最后得到智能购物车的位置(Z)：在具体计算的时候，分别将Beacon的数量和RSSI距离进行限制，先将智能购物车收到的rssi的Beacon进行分组，Beacon的数量在4-5个精度比较高，只有3个或者大于5个由于累计误差的原因导致Beacon数量增多整体误差反而增大，得到融合C(5，3)个Beacon的组合，对于商超室内环境中，控制RSSI大于-70dm。
作为本技术方案的一种实施例，所述基于所述待拣商品位置，和待拣商品上预设的电子价签进行联动，就近提醒待拣货商品进行拣货，确定拣货商品，包括：
在智能购物车获取拣货订单时，需要获取订单中商品的电子价签 RFID标识；
通过所述电子价签RFID标识，检测附近的电子价签的RFID信号；
当智能购物车接收到的RFID信号包含订单中商品的RFID信号，且所述RFID信号持续输出超过最低阈值信号时，智能购物车拣货系统通过接口和电子价签系统连接，向电子价签系统发送命令，让指定附近商品的电子价签持续闪烁，高亮显示。
本技术方案的工作原理和有益效果在于：
本技术方案的室内定位到待拣商品的大概位置后，就可以将室内定位和电子价签进行联动准确获取待拣商品，此步骤分为两种情况，一种是商超内商品都明确标记了货架和位置的，另一种是商超内商品没有明确标记货架和位置。商超内商品都明确标记了货柜和位置，对于精细管理和货柜位置较稳定的商超，所有商品都清楚记录其所在的货柜编号，在室内地图上标注出每个货柜的位置，将货柜位置作为商品的位置。当智能购物车运动至货柜位置时，就可以计算出智能购物车距离商品货柜的位置，根据此距离确定订单中哪些待拣货物在智能购物车“附近”；商超内商品没有明确标记货架和位置。无法精确记录商品所在的货柜位置，货物在摆放未知的商超，本发明通过电子价签RFID信号获取“附近”商品信息，智能购物车上安装有电子价签 RFID射频信号接收器，在智能购物车获取拣货订单时，也需要获取订单中商品的电子价签RFID标识。智能购物车运动过程中，会不停的检测附近的电子价签的RFID信号，当智能购物车接收到的RFID信号包含订单中商品的RFID信号，且短时间持续较强信号时，则认为此商品在智能购物车“附近”，获取到附近的商品后，智能购物车拣货系统通过接口和电子价签系统连接，向电子价签系统发送命令，让指定附近商品的电子价签持续闪烁，高亮显示，拣货员根据闪烁的电子价签可以准确拣货。
作为本技术方案的一种实施例，所述通过智能购物车，自动鉴定拣货商品的拣货状态，包括：
通过初始化后的智能购物车摄像头，读取待选购商品的条码信息，并获得对应的商品预存信息；其中，
所述商品预存信息包括待选购商品的标准重量m0；
通过对应的商品预存信息，连续检测并计算智能购物车内商品总重Mn+1与前次选购行为完成后获取的商品总重Mn进行对比，得到商品总重量的变化值ΔM；
通过变化值ΔM，判断所述待选购商品执行的动作信息：其中，
所述动作信息至少包括向智能购物车内放入待选购商品的动作信息、从智能购物车内取出待选购商品的动作信息或者未进行任何操作的动作信息。
作为本技术方案的一种实施例，所述通过初始化后的智能购物车摄像头，读取待选购商品的条码信息，并获得对应的商品预存信息，还包括：
通过预设的加权方差法，获取质量传感器稳定值：
Figure BDA0003710460330000111
其中，i＝1，2，3...n，n代表质量传感器采集到的总采集周期个数，
Figure BDA0003710460330000112
为质量传感器获取的瞬时重量的平均值，Mi为不同采集周期的加权值；
利用设置在智能购物车内的摄像头装置，获取智能购物车内的图像信息，记录智能购物车内商品放入前的图像P1；
当放入商品后，采集智能购物车内的图像P2。
基于预设的图像采集分析算法，对图像P1和图像P2进行处理；其中，
所述处理包括从含有目标物品的至少两幅图像中减去所述主场景图像，获取关于目标商品的至少两个区域；
通过预设的meanshift算法，逐帧分析所述至少两个区域中是否为商品库里的商品，确定图片鉴定结果。
作为本技术方案的一种实施例，所述智能购物车还包括鉴定结构模块；其中，
当所述鉴定结构模块显示模块重量鉴定结果和图片鉴定结果均鉴定拣货商品放入购物装置内无误时，将所述拣货商品加入触屏式电脑显示的已拣货商品清单中；
当所述鉴定结构模块显示重量鉴定结果和图片鉴定结果均鉴定拣货商品从购物装置取出正常时，将所述拣货商品从触屏式电脑显示的已拣货商品清单中删除，增加至未拣货商品清单；
当所述鉴定结构模块显示重量鉴定结果和图片鉴定结果不一致时，监测并跟踪含异常行为的商品图像，并将所述商品图像上传至后控制终端进行信息提醒；其中，
所述信息提醒至少包括商品名称、条码和放入商品连续图片。
本技术方案的工作原理和有益效果在于：
拣货过程中，防止商品漏拣错拣(特别是称重商品)，防止可能的夹带或偷换商品，需要对已拣商品进行鉴别校验，智能购物车拣货系统鉴别拣货商品应用两种算法：称重鉴别算法和图像鉴别商品算法，通过这两种算法，拣货员在拣货时进行双向核实，确保商品鉴定结果准确无误。智能购物车拣货系统的商品鉴别系统包括：初始化、称重、重量鉴定、照相、图像鉴别、鉴定结果。以初始化智能购物车相机，读取待选购商品的条码信息并获得对应的商品预存信息，商品预存信息包括：待选购商品的标准重量m0；以连续检测并得到智能购物车内商品总重Mn+1，将商品总重Mn+1与前次选购行为完成后获取的商品总重Mn进行对比，得到商品总重量的变化值ΔM，通过变化值ΔM可以判断出对所述待选购商品执行的动作信息：向智能购物车内放入待选购商品、从智能购物车内取出待选购商品或者未进行任何操作。此模块中，如何尽可能快准确获取智能购物车内商品的稳定重量算法是一个关键。拣货员放入商品时有可能会轻拿轻放，也有可能会“掷入”商品，这就造成商品可能在智能购物车有“落下”的重力，以及可能在智能购物车内跳动或滚动，长时间无法获得稳定的重量。
本申请使用的是加权方差法快速获取稳定值，距离当前时间越近的，加权值越大，代表数据的准确度越高。算出来的加权方差用于数据离散程度的度量，数据过于离散，则代表数据还在剧烈变动中，此时的数据不建议使用，当数据离散程度快速收敛至设置的重量时，则认为从称传感器上获取的瞬时重量可信。将商品总重量的变化值的绝对值|ΔM|与标准重量M0进行对比：如果|ΔM|与M0相符，则获得的商品预存信息与待选购商品一致，且判断的动作信息正确；如果|ΔM| 与M0不符，则获得的商品预存信息与待选购商品不一致，判断的动作信息错误。经过综合分析后，可以准确鉴别出获得的商品预存信息是否与待拣商品一致，对商品的拣货动作信息是否判断正确。例如，放入智能购物车的商品是否有错漏、夹带等情况，并可以提示拣货员重新扫码并通过智能购物车的灯光、声音等方式进行预警。持续利用设置在智能购物车内的摄像头获取智能购物车内的图像信息，并且在内存中保留一张图片P1，当放入商品后，再利用摄像头再采集车筐一幅图像P2。利用图像采集分析算法识别对P1图片和P2图片进行处理，从含有目标物品的至少两幅图像中减去所述主场景图像，得到目标商品的至少两个区域，最后逐帧使用meanshift算法分析所述至少两个区域中是否为商品库里的商品。也就是说，当拣货员向智能购物车内放入商品时，安装在智能购物车上的摄像头捕捉此刻至少一幅图像中的特定物品图像P2，使用含有目标商品的画面P2减去未放入前的图像P1，取出目标商品多个区域R1。将多个区域R1与图像库里收集存储的类似图像和自学习规律进行比对，逐帧使用meanshift算法分析得出该商品为库里哪种称重商品。本申请中的meanshift算法，又称为均值漂移算法，是聚类，图像平滑、分割以及视频跟踪等领域中的通用算法，在此不对其进行详细描述。如果拣货商品图像包含在所述图像P2中，则认为此拣货商品图片鉴定算法通过，否则认为不通过。当重量算法和图像算法均鉴定商品放入购物装置内时，拣货商品加入触屏式电脑显示的已拣货商品清单中；当重量算法和图像算法均鉴定商品从购物装置取出时，商品从触屏式电脑显示的已拣货商品清单中删除，增加至未拣货商品清单。当重量算法和图像算法鉴定结果不一致时，触屏式电脑提示拣货员重新操作；以此杜绝商品错放、商品夹带的情况发生，当监测到异常行为后，还会跟踪图像，当商品预存信息库存储的商品图像特征数据不是很充足时，智能购物车比较计算模块不能很准确的判断商品是否放入正确。具体地，若后台服务器配置商品不一致时，直接进行拦截，智能购物车针对上述情况会进行操作锁定，提示拣货员商品核检不通过，需取出商品重新拣货。若后台服务器配置商品一致时，允许拣货员进行拣货，但通知同步后台该智能购物车发生一条商品报警，并等待管理员后台鉴别处理。其中，报警信息中包含：商品名称、条码、放入商品连续图片。后台管理员根据报警信息最后确认该商品是否拣货正确。
作为本技术方案的一种实施例，所述鉴定结果模块还用于通过重量记录停止图像记录，包括：
根据智能购物车内商品总重量的变化值，判断智能购物车是否放入了拣货商品，当所述智能购物车内放入或取出待拣商品清单的拣货商品后，停止图像记录。
作为本技术方案一种实施例，所述通过智能购物车，自动鉴定拣货商品的拣货状态；所述拣货状态至少包括待拣货商品清单和待拣货商品信息；其中，所述待拣货商品信息至少包括订单id、订单时间、订单金额、商品名称、商品价格、商品条码、商品数量、商品图片和商品位置。
本技术方案的工作原理和有益效果在于：
拿到待拣商品后，将待拣商品的条形码在智能购物车的扫码装置上扫描，智能购物车拣货系统将扫码商品和本次拣货订单中的商品进行对比，如果扫码商品在本次拣货订单中，则拣货系统将此商品的状态修改为“已拣货”，如果拣货商品不在待拣订单中，则认为拣货商品不对，扫码时会在智能购物车上提醒“订单不包含此商品，请重新拣货”，当然，拣货员也可以根据自己需求，在智能购物车的拣货系统上手动指定本次拣货订单中某个待拣商品，让其电子价签闪烁，高亮显示，提醒拣货员拣货，拣货员拣货完成后，对拣货的结果进行总体进行鉴定和展示。进行总重鉴定。总重鉴定通过则在智能购物车上亮绿灯，不通过亮红灯，并通过声音展示。当然，有时候存在库存不足的情况，也可以在此步骤对订单中的商品进行标识“库存不足”。同时将拣货成功的订单会发送给商超线上系统，线上系统根据拣货情况安排发货或退款。至此拣货完成，商超就可以打包发货了。
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、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
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和光学存储器等)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。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法，其特征在于，包括：
通过智能购物车，实时接收拣货商品列表，并确定对应待拣商品位置；其中，
所述智能购物车至少包括质量传感器、条形码扫描器、摄像头和蓝牙接收装置；
所述待拣商品位置上设有电子价签RFID标识；
基于所述待拣商品位置，和待拣商品上预设的电子价签进行联动，就近提醒待拣货商品进行拣货，确定拣货商品；
通过智能购物车，自动鉴定拣货商品的拣货状态，生成对应的拣货结果，并对拣货的结果进行展示。
2.如权利要求1所述的一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法，其特征在于，所述确定对应待拣商品位置，包括:
通过智能购物车上蓝牙接收装置，采集室内待拣商品位置电子价签RFID标识发出的RSSI信号；其中，
所述RSSI信号至少为室内环境内的三个信号点；
对所述RSSI信号进行有效筛选，确定有效RSSI信号；
通过所述有效RSSI信号的强度和融合加权最小二乘算法，判定对应智能购物车的距离信息，根据所述距离信息，对不同的所述距离信息赋予对应的权重；
通过所述权重，同步采集智能购物车的定位信息。
3.如权利要求2所述的一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法，其特征在于，所述对所述RSSI信号进行有效筛选，包括：
记录室内环境下智能购物车上蓝牙接收装置为接收端，并通过接收端，确定第一信号点m0；
任意接收信号并确定对应的发射端，记录为第二信号点m1和未知信号点m2；
记录第一信号点m0发出信号的信号强度
Figure FDA0003710460320000021
第一信号点m0到第二信号点m1发出信号的信号强度
Figure FDA0003710460320000022
从第一信号点m0到未知信号点m2发出信号的信号强度
Figure FDA0003710460320000023
确定记录结果；
通过所述记录结果，计算接收端与发射端之间的距离；
Figure FDA0003710460320000024
其中，X为RSSI信号的环境衰减系数，d1为第一信号点m0和第二信号点m1之间的距离。
通过所述距离，对所述RSSI信号进行有效筛选。
4.如权利要求2所述的一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法，其特征在于，所述根据所述距离信息，对不同的所述距离信息赋予对应的权重赋值方式至少包括三边测量法、最大似然估计法和最小二乘算法。
5.如权利要求1所述的一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法，其特征在于，所述基于所述待拣商品位置，和待拣商品上预设的电子价签进行联动，就近提醒待拣货商品进行拣货，确定拣货商品，包括：
在智能购物车获取拣货订单时，需要获取订单中商品的电子价签RFID标识；
通过所述电子价签RFID标识，检测附近的电子价签的RFID信号；
当智能购物车接收到的RFID信号包含订单中商品的RFID信号，且所述RFID信号持续输出超过最低阈值信号时，智能购物车拣货系统通过接口和电子价签系统连接，向电子价签系统发送命令，让指定附近商品的电子价签持续闪烁，高亮显示。
6.如权利要求1所述的一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法，其特征在于，所述通过智能购物车，自动鉴定拣货商品的拣货状态，包括：
通过初始化后的智能购物车摄像头，读取待选购商品的条码信息，并获得对应的商品预存信息；其中，
所述商品预存信息包括待选购商品的标准重量m0；
通过对应的商品预存信息，连续检测并计算智能购物车内商品总重Mn+1，将商品总重Mn+1与前次选购行为完成后获取的商品总重Mn进行对比，得到商品总重量的变化值ΔM；
通过变化值ΔM，判断所述待选购商品执行的动作信息：其中，
所述动作信息至少包括向智能购物车内放入待选购商品的动作信息、从智能购物车内取出待选购商品的动作信息或者未进行任何操作的动作信息。
7.如权利要求6所述的一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法，其特征在于，所述通过初始化后的智能购物车摄像头，读取待选购商品的条码信息，并获得对应的商品预存信息，还包括：
通过预设的加权方差法，获取质量传感器稳定值：
利用设置在智能购物车内的摄像头装置，获取智能购物车内的图像信息，记录智能购物车内商品放入前的图像P1；
当放入商品后，采集智能购物车内的图像P2；
基于预设的图像采集分析算法，对图像P1和图像P2进行处理；其中，
所述处理包括从含有目标物品的至少两幅图像中减去所述主场景图像，获取关于目标商品的至少两个区域；
通过预设的meanshift算法，逐帧分析所述至少两个区域中是否为商品库里的商品，确定图片鉴定结果。
8.如权利要求1所述的一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法，其特征在于，所述智能购物车还包括鉴定结构模块；其中，
当所述鉴定结构模块显示重量鉴定结果和图片鉴定结果均鉴定拣货商品放入购物装置内无误时，将所述拣货商品加入触屏式电脑显示的已拣货商品清单中；
当所述鉴定结构模块显示重量鉴定结果和图片鉴定结果均鉴定拣货商品从购物装置取出正常时，将所述拣货商品从触屏式电脑显示的已拣货商品清单中删除，增加至未拣货商品清单；
当所述鉴定结构模块显示重量鉴定结果和图片鉴定结果不一致时，监测并跟踪含异常行为的商品图像，并将所述商品图像上传至后控制终端进行信息提醒；其中，
所述信息提醒至少包括商品名称、条码和放入商品连续图片。
9.权利要求8所述的一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法，其特征在于，所述鉴定结果模块还用于通过重量记录停止图像记录，包括：
根据智能购物车内商品总重量的变化值，判断智能购物车是否放入了拣货商品，当所述智能购物车内放入或取出待拣商品清单的拣货商品后，停止图像记录。
10.权利要求1所述的一种基于室内定位和电子价签的购物车高精度拣货及鉴定方法，其特征在于，所述通过智能购物车，自动鉴定拣货商品的拣货状态；所述拣货状态至少包括待拣货商品清单和待拣货商品信息；其中，所述待拣货商品信息至少包括订单id、订单时间、订单金额、商品名称、商品价格、商品条码、商品数量、商品图片和商品位置。
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