CN115631585A - 一种用于商品结算的智能自助称重系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电子商务技术领域，尤其是一种用于商品结算的智能自助称重系统，包括影像获取模块、重量获取模块、种类识别模块和总价分析模块；所述影像获取模块，用于获取待称重商品的影像；所述重量获取模块，用于获取待称重商品的重量；所述种类识别模块，用于根据待称重商品的影像，识别待称重商品的种类，并生成种类识别结果；所述总价分析模块，用于根据待称重商品的重量和种类识别结果，生成总价分析结果。采用本方案，能够降低人工成本、提升结算效率、增加商品结算准确性。

Description

一种用于商品结算的智能自助称重系统

技术领域

本发明涉及电子商务技术领域，特别涉及一种用于商品结算的智能自助称重系统。

背景技术

现代社会中，超市的商品称重一般是依靠人工来完成，其人工成本较高且结算效率较低。操作员需要记住各种商品的价格，或是输入商品的内部编码进行价格调取，以完成称重操作，但超市商品众多，且商品的价格还存在一定的起伏，从而对于操作员的记忆及数据更新能力要求较高，操作员容易在价格输入或编码输入过程中出现记错、输错的情况，影响商品结算准确性。

发明内容

本发明提供了一种用于商品结算的智能自助称重系统，能够降低人工成本、提升结算效率、增加商品结算准确性。

为了达到上述目的，本发明的基础方案如下：

一种用于商品结算的智能自助称重系统，包括影像获取模块、重量获取模块、种类识别模块和总价分析模块；

所述影像获取模块，用于获取待称重商品的影像；

所述重量获取模块，用于获取待称重商品的重量；

所述种类识别模块，用于根据待称重商品的影像，识别待称重商品的种类，并生成种类识别结果；

所述总价分析模块，用于根据待称重商品的重量和种类识别结果，生成总价分析结果。

本发明的原理及优点在于：获取待称重商品的影像，通过待称重商品的影像识别其种类，然后根据待称重商品的种类和重量，生成总价分析结果，由此，无需专业的操作员进行单价或商品内部编码的输入，可以直接通过待称重商品的外观进行种类的自动识别，降低了人工成本，且由于无需人工输入商品信息，从而提升了结算效率，也因不存在人工记忆错误或人工输入错误的情况，提升了商品结算的准确性。综上，采用本方案，能够降低人工成本、提升结算效率、增加商品结算准确性。

进一步，所述种类识别模块包括影像识别模块、特征比对模块和识别结果生成模块；

所述影像识别模块，采用图像识别技术对待称重商品的影像进行识别，并生成特征识别结果；

所述特征比对模块，用于将特征识别结果与预存商品种类库中的商品特征数据进行比对，并生成特征比对结果；所述预存商品种类库包括若干商品的种类及各商品对应的商品特征数据；

所述识别结果生成模块，用于根据特征比对结果，生成种类识别结果。

有益效果：通过预存商品种类库对各商品的特征数据进行存储，从而可以在影像识别模块对待称重商品的影像进行特征识别后，将特征识别结果与预存的商品特征数据进行比对，以自动识别商品种类。

进一步，所述预存商品种类库还包括各商品对应的单价；

所述总价分析模块包括单价获取模块和总价计算模块；

所述单价获取模块，用于根据种类识别结果和预存商品种类库，获取待称重商品的单价；

所述总价计算模块，用于根据待称重商品的重量和单价，计算待称重商品的总价，并生成总价分析结果。

有益效果：在预存商品种类库中存储各商品对应的单价，从而可以根据待称重商品的重量和单价进行总价的计算。

进一步，还包括收款信息生成模块，用于根据总价分析结果，生成收款额，并根据收款额生成用于收款的收款信息。

有益效果：根据总价分析结果生成收款额，并根据收款额生成用于收款的收款信息，从而可以在称重完成后直接进行自动收款，由此，用户可以直接在结算时进行商品称重，无需在选购过程中单独进行称重，解决了现有称重装置功能单一的问题。例如，根据收款额，生成收款二维码，并设定好相应的收款额，即可直接进行收款。

进一步，所述影像识别模块，还用于采用视觉测量技术对待称重商品的影像进行识别，并生成体积识别结果；

所述预存商品种类库还包括各商品对应的比重范围；

所述种类识别模块还包括比重计算模块、比重比对模块、盲区识别模块和整理提示生成模块；

所述比重计算模块，用于根据体积识别结果和待称重商品的重量，计算待称重商品的比重；

所述比重比对模块，用于根据种类识别结果和预存商品种类库，获取待称重商品的比重范围，并分析所述待称重商品的比重是否处于比重范围，生成比重分析结果；

所述盲区识别模块，用于比重识别结果为待称重商品的比重不处于比重范围，则对待称重商品的影像进行盲区识别，并生成盲区识别结果；

所述整理提示生成模块，用于根据盲区识别结果，生成商品整理提示。

有益效果：采用视觉测量技术对待称重商品的体积进行识别，从而可以根据体积识别结果和待称重商品的重量，计算出待称重商品的比重。由于同种类商品的比重趋于一致，故本方案中，将待称重商品的比重与其对应的比重范围进行比对，分析待称重商品的比重是否处于比重范围，从而可以分析出对于该待称重商品的种类识别是否存在偏差，若是，则对待称重商品的影像进行盲区识别，判断影像中是否存在盲区。

其原理在于，当用户堆放的待称重商品较多或堆放的方式使得影像采集时存在盲区时，可能出现多种商品同时堆放在称重区域进行称重而由于其他商品位于盲区无法识别到的情况，此时，通过比重比对结果可以分析出是否存在上述可能性，再综合盲区识别结果进行判断，若盲区识别结果为存在盲区，则生成商品整理提示，提示用户对商品进行位置调整，从而可以提升商品种类识别的准确性以及结算结果准确性。

附图说明

图1为本发明实施例一种用于商品结算的智能自助称重系统的逻辑框图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例1：

实施例1基本如附图1所示：

一种用于商品结算的智能自助称重系统，包括影像获取模块、重量获取模块、种类识别模块、总价分析模块、收款信息生成模块、商品库存储模块和显示模块。

所述商品库存储模块，用于存储预存商品种类库，并根据用户的商品库更新操作对预存商品种类库进行更新。所述预存商品种类库包括若干商品的种类、各商品对应的商品特征数据、各商品对应的单价及各商品对应的比重范围。

所述影像获取模块，用于获取待称重商品的影像，本实施例中，采用若干摄像头获取称重装置上待称重商品的影像，具体采用两个。

所述重量获取模块，用于获取待称重商品的重量，本实施例中，采用设有压式称重传感器的称重装置获取待称重商品的重量。

所述种类识别模块，用于根据待称重商品的影像，识别待称重商品的种类，并生成种类识别结果；所述种类识别模块包括影像识别模块、特征比对模块、识别结果生成模块、比重计算模块、比重比对模块、盲区识别模块和整理提示生成模块。

所述影像识别模块，用于采用图像识别技术对待称重商品的影像进行识别，并生成特征识别结果；还用于采用视觉测量技术对待称重商品的影像进行识别，并生成体积识别结果。本实施例中，识别待称重商品的颜色特征、形状特征、标签特征，并生成特征识别结果。

所述特征比对模块，用于将特征识别结果与预存商品种类库中的商品特征数据进行比对，并生成特征比对结果，本实施例中，所述预存商品种类库中的商品特征数据包括商品颜色特征、商品形状特征、商品标签特征(有无标签及标签上的文字信息)，然后将特征识别结果与各商品的商品特征数据进行比对，分析匹配度，输出各商品与待称重商品的匹配对为特征比对结果。在本申请的其他实施例中，还可以将待称重商品的影像输入商品类型识别模型，分析出商品的种类，所述商品类型识别模型为基于样本图像和神经网络模型预先训练获得的。

所述识别结果生成模块，用于根据特征比对结果，生成种类识别结果。本实施例中，将匹配度最高的商品判定为待称重商品的种类。

所述比重计算模块，用于根据体积识别结果和待称重商品的重量，计算待称重商品的比重；具体的，将待称重商品的重量除以体积识别结果中待称重商品的体积，即可得到待称重商品的比重。

所述比重比对模块，用于根据种类识别结果和预存商品种类库，获取待称重商品的比重范围，并分析所述待称重商品的比重是否处于比重范围，生成比重分析结果。

所述盲区识别模块，用于比重识别结果为待称重商品的比重不处于比重范围，则对待称重商品的影像进行盲区识别，并生成盲区识别结果；具体的，结合各摄像头采集的影像，分析影像中是否存在视野盲区，从而判断是否可能存在多种商品同时堆放在称重区域进行称重而由于其他商品位于盲区无法识别到的情况，若是，则生成存在盲区的盲区识别结果，否则生成不存在盲区的盲区识别结果；若比重识别结果为待称重商品的比重处于比重范围，则直接由影像识别模块对待称重商品的影像重新进行识别，且若新的种类识别结果与初次种类识别结果一致，则发出异常提示，若不一致，则继续进行比重分析。

所述整理提示生成模块，用于根据盲区识别结果，生成商品整理提示。若盲区识别结果为存在盲区，则生成商品整理提示，提醒用户对商品进行整理。

所述总价分析模块，用于根据待称重商品的重量和种类识别结果，生成总价分析结果。所述总价分析模块包括单价获取模块和总价计算模块。

所述单价获取模块，用于根据种类识别结果和预存商品种类库，获取待称重商品的单价。

所述总价计算模块，用于根据待称重商品的重量和单价，计算待称重商品的总价，并生成总价分析结果。具体的，将待称重商品的重量乘以待称重商品的单价，即为待称重商品的总价。

所述显示模块，用于根据待称重商品的重量、单价及总价分析结果，控制显示屏进行显示，向用户展示智能称重结果，便于其进行确认。

所述收款信息生成模块，用于根据总价分析结果，生成收款额，并根据收款额生成用于收款的收款信息。具体的，所述收款信息为商家收款二维码，将收款额作为该收款码的应收金额，用户可以直接通过扫码进行支付，无需输入金额，进一步提升了结算效率。

实施例2：

实施例2基本原理与实施例1相同，其区别在于实施例2中，还包括称重装置本体，所述称重装置本体包括摄像头和称重装置，所述称重装置下方设置有震动装置。

所述系统还包括震动控制模块，用于盲区识别结果为存在盲区，则控制震动装置进行震动。由此，可以在可能存在多种商品同时堆放在称重区域进行称重而由于其他商品位于盲区无法识别到的情况时，通过震动使待称重商品的摆放更加平整，有利于进行影像识别，判断是否有多种商品在同时进行称重。

所述称重装置上还设有圆形卡环，所述摄像头设置在称重装置的正上方，所述影像获取模块，在装有商品的商品袋放置在圆形卡环内，且商品袋袋口卡在圆形卡环上后，获取待称重商品的影像，由此，商品袋不会妨碍摄像头的影像采集。所述圆形卡环的直径可以根据不同超市采用的商品袋大小进行调节。

所述圆形卡环下还设有封口装置，用于生成收款信息后对商品袋进行封口，由此，圆形卡环能够辅助封口装置对商品袋进行封口和打标，并防止用户在称重完成后更换或增加商品袋中的商品。

以上的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (5)

1.一种用于商品结算的智能自助称重系统，其特征在于：包括影像获取模块、重量获取模块、种类识别模块和总价分析模块；

所述影像获取模块，用于获取待称重商品的影像；

所述重量获取模块，用于获取待称重商品的重量；

所述种类识别模块，用于根据待称重商品的影像，识别待称重商品的种类，并生成种类识别结果；

所述总价分析模块，用于根据待称重商品的重量和种类识别结果，生成总价分析结果。

2.根据权利要求1所述的用于商品结算的智能自助称重系统，其特征在于：所述种类识别模块包括影像识别模块、特征比对模块和识别结果生成模块；

所述影像识别模块，采用图像识别技术对待称重商品的影像进行识别，并生成特征识别结果；

所述特征比对模块，用于将特征识别结果与预存商品种类库中的商品特征数据进行比对，并生成特征比对结果；所述预存商品种类库包括若干商品的种类及各商品对应的商品特征数据；

所述识别结果生成模块，用于根据特征比对结果，生成种类识别结果。

3.根据权利要求2所述的用于商品结算的智能自助称重系统，其特征在于：所述预存商品种类库还包括各商品对应的单价；

所述总价分析模块包括单价获取模块和总价计算模块；

所述单价获取模块，用于根据种类识别结果和预存商品种类库，获取待称重商品的单价；

所述总价计算模块，用于根据待称重商品的重量和单价，计算待称重商品的总价，并生成总价分析结果。

4.根据权利要求1所述的用于商品结算的智能自助称重系统，其特征在于：还包括收款信息生成模块，用于根据总价分析结果，生成收款额，并根据收款额生成用于收款的收款信息。

5.根据权利要求2所述的用于商品结算的智能自助称重系统，其特征在于：

所述影像识别模块，还用于采用视觉测量技术对待称重商品的影像进行识别，并生成体积识别结果；

所述预存商品种类库还包括各商品对应的比重范围；

所述种类识别模块还包括比重计算模块、比重比对模块、盲区识别模块和整理提示生成模块；

所述比重计算模块，用于根据体积识别结果和待称重商品的重量，计算待称重商品的比重；

所述比重比对模块，用于根据种类识别结果和预存商品种类库，获取待称重商品的比重范围，并分析所述待称重商品的比重是否处于比重范围，生成比重分析结果；

所述盲区识别模块，用于比重识别结果为待称重商品的比重不处于比重范围，则对待称重商品的影像进行盲区识别，并生成盲区识别结果；

所述整理提示生成模块，用于根据盲区识别结果，生成商品整理提示。

Images