CN115767250A - 一种基于云识别图像柜的省流量结算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于自动售货机技术领域，特指一种基于云识别图像柜的省流量结算方法。步骤1，在设备的门被打开时，启动摄像头开始视频采集；步骤2，设备开启本地的AI图像识别算法，检测手是否伸入；如果检测到手伸入，将摄像头采集的数据保存到本地；如果没有检测到手伸入，摄像头采集的数据不保存本地；步骤3，当用户关门后，关闭摄像头和本地AI图形识别算法，向云服务器上报关门并上传本地保存的视频文件；步骤4，云服务将接收的视频文件送入云AI图像识别算法进行商品识别；步骤5，根据识别结果，结算订单。本专利在视频采集中采用本地AI图像算法自动过滤无用数据，从而减少了视频文件的大小，令订单结算时长大大缩短。
Description
技术领域
本发明属于自动售货机技术领域，特指一种基于云识别图像柜的省流量结算方法。
背景技术
终端设备(自动售货柜)在用户扫码(或刷脸)开门后，打开摄像头开始录像并保存本地，直到用户关门后，终端设备关闭摄像头停止录像，然后向云服务上报关门并上传视频文件，云服务将视频文件送入AI算法识别，识别出结果后结算订单，如图1所示。
主要缺陷在于：
(1)用户从开门到关门期间的视频文件其实包含了很多无用数据，如用户购物期间无操作时数据；
(2)视频文件比较大，上传云服务时耗时长，消耗更多4G流量，同时也增加了云AI图像识别时间。
发明内容
本发明的目的是提供一种对本地数据进行分割优化，节省流量的基于云识别图像柜的省流量结算方法。
本发明的目的是这样实现的：
一种基于云识别图像柜的省流量结算方法，包括：
步骤1，在设备的门被打开时，启动摄像头开始视频采集；
步骤2，设备开启本地的AI图像识别算法，检测手是否伸入；
如果检测到手伸入，将摄像头采集的数据保存到本地；
如果没有检测到手伸入，摄像头采集的数据不保存本地；
步骤3，当用户关门后，关闭摄像头和本地AI图形识别算法，向云服务器上报关门并上传本地保存的视频文件；
步骤4，云服务将接收的视频文件送入云AI图像识别算法进行商品识别；
步骤5，根据识别结果，结算订单。
优选地，在所述摄像头采集的视频画面中设置算法识别区域，当识别到手进入该算法识别区域时，将采集的视频数据实时写入本地储存卡；当识别到手退出该算法识别区域时，停止将采集的视频数据写入本地储存卡。
优选地，所述设备为自动售货柜；所述摄像头设置在柜体的上部，并朝下拍摄；在自动售货柜的门打开时，门和柜体呈一定的夹角；所述摄像头采集该夹角区域的图像。
优选地，所述算法识别区域的一侧为自动售货柜的储物区域，算法识别区域的另一侧为外部站立区域；在一次取物的过程中，
将人体的手部从所述外部站立区域进入算法识别区域的过程标记为t1；
将人体的手部从算法识别区域进入所述储物区域的过程标记为t2；
将人体的手部从所述储物区域进入所述算法识别区域的过程标记为t3；
将人体的手部从所述算法识别区域进入外部站立区域的过程标记为t4；
自动售货柜通过本地的AI图像识别算法判断是t1过程中，手中是空手或握持商品；在空手的情况下，仅将t4过程的视频数据实时写入本地储存卡。
本发明相比现有技术突出且有益的技术效果是：
本专利在视频采集中采用本地AI图像算法自动过滤无用数据(如用户无操作部分)，从而减少了视频文件的大小，减少上传时长和4G流量的消耗，同时也缩短了云服务AI图像识别的耗时，令订单结算时长大大缩短。
附图说明
图1是现有技术中的订单结算过程示意图。
图2是本专利的订单结算过程示意图。
图3是本专利的一次取物的示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述：
一种基于云识别图像柜的省流量结算方法，包括：
步骤1，在设备的门被打开时，启动摄像头开始视频采集；
步骤2，设备开启本地的AI图像识别算法，检测手是否伸入；
如果检测到手伸入，将摄像头采集的数据保存到本地；
如果没有检测到手伸入，摄像头采集的数据不保存本地；
步骤3，当用户关门后，关闭摄像头和本地AI图形识别算法，向云服务器上报关门并上传本地保存的视频文件；
步骤4，云服务将接收的视频文件送入云AI图像识别算法进行商品识别；
步骤5，根据识别结果，结算订单。
优选地，在所述摄像头采集的视频画面中设置算法识别区域，当识别到手进入该算法识别区域时，将采集的视频数据实时写入本地储存卡；当识别到手退出该算法识别区域时，停止将采集的视频数据写入本地储存卡。
优选地，所述设备为自动售货柜；所述摄像头300设置在柜体200的上部，并朝下拍摄；在自动售货柜的门100打开时，门100和柜体200呈一定的夹角；所述摄像头采集该夹角区域的图像。
优选地，所述算法识别区域A2的一侧为自动售货柜的储物区域A3，算法识别区域的另一侧为外部站立区域A1；在一次取物的过程中，
将人体的手部从所述外部站立区域A1进入算法识别区域A2的过程标记为t1；
将人体的手部从算法识别区域A2进入所述储物区域A3的过程标记为t2；
将人体的手部从所述储物区域A3进入所述算法识别区域A2的过程标记为t3；
将人体的手部从所述算法识别区域A2进入外部站立区域A1的过程标记为t4；
自动售货柜通过本地的AI图像识别算法判断是t1过程中，手中是空手或握持商品；在空手的情况下，仅将t4过程的视频数据实时写入本地储存卡。达到进一步减小视频文件的效果。
用户从开门到关门期间的视频文件其实包含了很多无用数据，如用户购物期间无操作时数据；视频文件比较大，上传云服务时耗时长，消耗更多流量，同时也增加了云AI图像识别时间；终端设备在用户扫码(或刷脸)开门后，打开摄像头开始录像，同时开启本地AI图像识别检测手是否伸入，当未检测到手伸入时摄像头采集的数据不保存本地，直到检测到手伸入后才将摄像头采集的数据保存到本地，如此重复循环上述步骤，直到用户关门，则关闭摄像头并上报关门和上传采集的视频文件，当云服务接收到关门和视频文件后，送入云AI图像识别计算，最后结算订单。通过本地AI图像识别检测手是否伸入，可使摄像头采集自动过滤无用数据，从而使保存本地的视频文件大小减小。
上述实施例仅为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于云识别图像柜的省流量结算方法，其特征在于，包括：
步骤1，在设备的门被打开时，启动摄像头开始视频采集；
步骤2，设备开启本地的AI图像识别算法，检测手是否伸入；
如果检测到手伸入，将摄像头采集的数据保存到本地；
如果没有检测到手伸入，摄像头采集的数据不保存本地；
步骤3，当用户关门后，关闭摄像头和本地AI图形识别算法，向云服务器上报关门并上传本地保存的视频文件；
步骤4，云服务将接收的视频文件送入云AI图像识别算法进行商品识别；
步骤5，根据识别结果，结算订单。
2.根据权利要求1所述的一种基于云识别图像柜的省流量结算方法，其特征在于，在所述摄像头采集的视频画面中设置算法识别区域，当识别到手进入该算法识别区域时，将采集的视频数据实时写入本地储存卡；当识别到手退出该算法识别区域时，停止将采集的视频数据写入本地储存卡。
3.根据权利要求2所述的一种基于云识别图像柜的省流量结算方法，其特征在于，所述设备为自动售货柜；所述摄像头设置在柜体的上部，并朝下拍摄；在自动售货柜的门打开时，门和柜体呈一定的夹角；所述摄像头采集该夹角区域的图像。
4.根据权利要求3所述的一种基于云识别图像柜的省流量结算方法，其特征在于，所述算法识别区域的一侧为自动售货柜的储物区域，算法识别区域的另一侧为外部站立区域；在一次取物的过程中，
将人体的手部从所述外部站立区域进入算法识别区域的过程标记为t1；
将人体的手部从算法识别区域进入所述储物区域的过程标记为t2；
将人体的手部从所述储物区域进入所述算法识别区域的过程标记为t3；
将人体的手部从所述算法识别区域进入外部站立区域的过程标记为t4；
自动售货柜通过本地的AI图像识别算法判断是t1过程中，手中是空手或握持商品；在空手的情况下，仅将t4过程的视频数据实时写入本地储存卡。
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2022
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