CN117152540A - 考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，通过空间变换结合光照度迁移、人工辅助校验机器初始分类结果，提高了机器对生鲜商品的分类准确率；通过在计价台设置生鲜货架编码按钮，机器以消费者按压按钮为指令，通过内置的算法，轻松实现了对生鲜商品的自助称重计价；通过是否满足第一阈值数量和第二阈值数量要求的判断，将建议陈列区域筛选精准性的评价回归到寻找两个关系，并以列表遍历的方式来寻找这两个关系，遍历过程简单，计算迅速，能够快速输出对每类生鲜商品在拟调整日的每个时段的建议陈列区域。

Description

考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法

技术领域

本发明涉及商品分类及销量预测技术领域，具体涉及一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法。

背景技术

商品的陈列位置是影响销量的重要因素。生鲜商品包括蔬果类、海鲜类、肉禽类等产品，不同的生鲜商品通常被陈列到处于不同位置的具有各种形状的生鲜货架的不同陈列区域中。生鲜商品相比较零食类等普通商品单价通常更高，各大商超更加希望将不同的生鲜商品陈列到合适的生鲜货架上的合适的陈列区域，以获得更大销量。

对于零食类等普通商品，寻找陈列位置与销量之间的关系相对比较简单，比如将某款零食放置到不同的陈列区域，然后在相同时期的相同时段内（比如周一的18:00-20:00），统计该款零食在不同陈列区域的销量，即可大致表征出该款零食的陈列位置与销量之间的关系。而对于普通商品的销量统计，通常以自助结账机对该款商品的计价记录为依据。而自助结账机的计价依赖于其对该款商品的精准图像分类结果，由于普通商品的外包装特征丰富，自助结账机对普通商品的分类精度较高，自助结账机能够相对轻易地产生作为销量统计依据的自助计价记录并较为准确地分析出普通商品的陈列位置与销量之间的关系。但生鲜商品的外包装通常为塑料袋，外包装的分类特征很少，且摆放在不同区域的生鲜货架通常具有不同的光照度，即便是同个生鲜货架的不同陈列区域通常也具有不同的光照度，在外包装分类特征本身就少的情况下，这些光照条件会加重影响现有的图像分类算法对生鲜商品的分类准确度，这也是目前难以利用图像分类算法对生鲜商品进行分类并根据分类结果进行自助称重计价的原因。因此对于生鲜商品，获取作为分析销量与陈列区域关系的数据依据的自助称重计价记录比较困难。

目前，对于生鲜商品的称重计价通常使用人工计价方式，比如生鲜售卖档口的工作人员人工对生鲜商品进行称重计价并在外包装上贴附上条码标签后，由自助结账机或人工扫取条码后形成计价记录，这样的计价方式高度依赖档口的人工称重计价行为，计价记录生成方式较普通商品复杂，智能化程度不高。另外，当生鲜区域客流量大幅增加时，人工称重计价方式还容易出现排队称重的现象。

所以综上，针对生鲜商品，如何提高图像分类准确率，如何基于高精度的生鲜商品图像分类结果，实现对生鲜商品的自助称重计价，以方便快捷地产生作为分析陈列区域与销量间关系的数据依据的自助称重计价记录，并如何基于获取到的自助称重计价记录，精准地寻找到生鲜商品陈列区域与销量之间的关系，是各大商超目前迫切期待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，通过空间变换结合光照度迁移、人工辅助校验机器初始分类结果，提高了机器对生鲜商品的分类准确率；通过在计价台设置生鲜货架编码按钮，机器以消费者按压按钮为指令，通过内置的算法，轻松实现了对生鲜商品的自助称重计价；通过是否满足第一阈值数量和第二阈值数量要求的判断，将建议陈列区域筛选精准性的评价回归到寻找两个关系，并以列表遍历的方式来寻找这两个关系，遍历过程简单，计算迅速，能够快速输出对每类生鲜商品在拟调整日的每个时段的建议陈列区域。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

提供一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，包括步骤：

S1，系统以用户输入陈列区域拟调整日为指令，获取每类生鲜商品在历史每日的每个时段在各大商超的相应生鲜货架的相应陈列区域陈列时的自助称重计价记录清单，计价记录通过空间变换结合光照度迁移并引入人工辅助校验计价台对所述生鲜商品的初始分类结果后得到；

S2，根据所述自助称重计价记录清单，以列表遍历形式寻找到第一关系和第二关系后，输出所述生鲜商品在所述拟调整日的每个所述时段的建议陈列区域并展示给所述用户；

所述第一关系为：所述生鲜商品在相同时段的历史每日在不同商超的相同或不同生鲜货架的相同或不同陈列区域的销量与所述生鲜商品在销量递增幅度最大的商超在相同时段的历史指定日的销量之间的关系；

所述第二关系为：具有相同陈列区域的同种所述生鲜商品在各大商超的相同时段的销量之间的关系。

作为优选，步骤S2中，计算每类所述生鲜商品在所述拟调整日的每个所述时段的所述建议陈列区域的方法包括步骤：

S21，识别出所述自助称重计价记录清单中记录的每个商超在历史每日的同个所述时段针对所述生鲜商品的计价次数的递升节点；

S22，从各所述递升节点中识别出发生陈列区域变化的节点，并标记为递升标记节点；

S23，计算每一所述递升标记节点的计价次数递增幅度，并按照幅度由高到低对每个所述递升标记节点表达的递升特征进行排序，形成递升特征列表；

S24，根据所述递升特征列表，并通过遍历算法筛选出产生所述自助称重计价记录清单的所述生鲜商品在所述拟调整日的所述时段的所述建议陈列区域。

作为优选，所述递升特征列表中的每一行表示一个所述递升标记节点，每行的所述递升标记节点包括分别表达递增后和递增前的计价次数的第一数值、第二数值，每行的各所述第一数值构成所述递升特征列表中的第一列，每行的各所述第二数值构成所述递升特征列表中的第二列。

作为优选，分别通过是否满足第一阈值数量和第二阈值数量的判断寻找所述第一关系和所述第二关系，

步骤S24中，所述遍历算法寻找所述第一关系和所述第二关系以筛选所述建议陈列区域的方法包括步骤：

S241，从所述递升特征列表的所述第一列中提取排列最前且未做第二阈值数量判断的行作为筛选建议陈列区域的依据；

S242，计算所述第一列中除提取行外的每行与所述提取行分别记载的所述第一数值间的差值绝对值；

S243，对于所述差值绝对值大于预设的第一阈值的所述第一列中的每行记载的所述第一数值关联的第一陈列区域，判断与所述提取行中记载的所述第一数值关联的第二陈列区域为同个陈列区域的数量是否大于第二阈值，

若是，则将所述提取行关联的所述第二陈列区域作为筛选得到的对所述生鲜商品在所述拟调整日的所述时段的所述建议陈列区域并终止筛选流程；

若否，则将所述提取行列为第二阈值数量已判断对象，然后返回步骤S341直至完成对所述第一列中的所有行是否满足第二阈值数量的判断。

作为优选，当完成对所述递升特征列表中的所有行的遍历筛选但仍未筛选出针对所述生鲜商品在所述拟调整日的所述时段的所述建议陈列区域时，以所述第一列中的第一行关联的所述第二陈列区域作为最终确定的所述建议陈列区域。

作为优选，对所述生鲜商品的计价方法包括步骤：

S11，对所述生鲜货架进行空间变换结合光照度迁移并引入人工辅助校验计价台对所述生鲜商品的初始分类结果，得到对所述生鲜商品的最终分类结果；

S12，根据所述最终分类结果关联的单价，完成对所述生鲜商品的称重并计价。

作为优选，步骤S11中，计价台对所述生鲜商品进行初始分类识别的方法包括步骤：

L1，买家将所述生鲜商品置于所述计价台的称重区域后按压对应的生鲜货架编码按钮，所述计价台根据按压指令获取针对编码对应的生鲜货架而最新降维并更新的各虚拟陈列场景；

L2，提取各所述虚拟陈列场景中的每条虚拟线段绑定的场景信息；

L3，所述计价台根据所提取的各所述场景信息模拟第二光照信息后采集第一生鲜商品图像并存储；

L4，将所述第一生鲜商品图像与各所述虚拟陈列场景中每一所述虚拟线段绑定的第二生鲜商品图像进行相似度匹配，并判断匹配成功的结果数量是否唯一，

若是，则提取出匹配成功的所述虚拟线段所绑定的生鲜商品类型和单价，完成对所述生鲜商品的初始分类识别，然后称重后完成计价；

若否，则对所述计价台输出的所述初始分类结果进行校验后完成对所述生鲜商品的称重计价。

作为优选，所述生鲜货架上的各陈列区域连接为至少一条虚拟直线，每条所述虚拟直线由若干段表征相应陈列区域的所述虚拟线段构成，根据所构建的坐标转换关系，将各所述虚拟直线转换到虚拟三维空间后，对所述虚拟直线进行降维后得到所述虚拟成列场景的方法为：

在虚拟三维空间坐标系下，构成所述虚拟直线的各所述虚拟线段的三维坐标的维度对应但维度坐标值不相同的坐标维度数量为一个。

作为优选，步骤L4的“若否”条件下，通过光照度迁移并引入人工辅助对所述初始分类结果进行校验，具体方法包括步骤：

C1，将步骤L3模拟的所述第二光照信息发送给相似度匹配成功的每个所述虚拟线段所绑定的光照度生成设备，接收到所述第二光照信息的每个所述光照度生成设备实时采集对应监控的第三陈列区域的第三生鲜商品图像并做商品分类识别后输出第一商品分类结果，

并对步骤L1获取到的各所述虚拟陈列场景进行升维，并在升维得到的生鲜货架三维模型中对步骤L4中相似度匹配成功的每个所述虚拟线段表征的陈列区域进行标记并显示给所述买家；所述买家在标记区域中选定所购的所述生鲜商品的第二陈列区域后，系统读取表征所述第二陈列区域对应的所述虚拟线段所绑定的第二商品分类结果；

C2，判断各所述第一商品分类结果中是否存在与所述第二商品分类结果相同的分类，

若是，则提取出所述第二商品分类结果中携带的生鲜商品类别和单价，然后称重后完成计价；

若否，则提示报警。

本发明具有以下有益效果：

1、以空间变换结合光照度迁移、人工辅助下的结果校验为技术手段，提高了现有的图像分类算法对生鲜商品的分类准确度，使得消费者对生鲜商品进行自助称重计价成为可能，减少了生鲜商品称重计价的排队时间，提升了生鲜商品称重计价的智能化水平。基于智能化的称重计价产生的生鲜商品计价记录，并通过一套遍历算法能够针对每类生鲜商品快速且相对精准地寻找到生鲜商品陈列位置与销量之间的关系，并输出每类生鲜商品在每日的每个时段的建议陈列区域并展示给用户，有利于各大商超获得更高地生鲜商品销量。

2、执行遍历算法时，通过第一阈值数量的判断考虑了同种生鲜商品在相同时段的历史每日在不同商超的相同或不同生鲜货架的相同或不同陈列区域的销量与该生鲜商品在递增幅度最大的商超在相同时段的历史指定日的销量之间的第一关系，并通过第二阈值数量的判断，进一步考虑了具有相同陈列区域的同种生鲜商品在各大商超的相同时段的销量之间的第二关系，将建议陈列区域筛选精准性的评价回归到寻找第一关系和第二关系，不仅提升了建议陈列区域筛选的精准性，并且以列表形式并通过遍历的方式来寻找这两个关系，遍历过程简单，计算迅速，能够快速输出对每类生鲜商品在拟调整日的每个时段的建议陈列区域。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述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。

图1是本发明一实施例计价台对生鲜商品进行初始分类识别的方法的实现步骤图；

图2是“圆排型”的生鲜货架的示例图；

图3是“岛柜形”的生鲜货架的示例图；

图4是图3所示的“岛柜形”生鲜货架在虚拟三维空间下的虚拟陈列场景的示例图；

图5为设置在计价台上的顶升设备的示例图；

图6是本发明一实施例提供的考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法的实现步骤图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若出现术语“上”、“下”、“左”、“右”、“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，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“连接”等指示部件之间的连接关系，该术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个部件内部的连通或两个部件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

本发明实施例提供的一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，如图6所示，包括步骤：

S1，系统以用户输入陈列区域拟调整日为指令，获取历史每日的各时段所有类生鲜商品在各大商超的相应生鲜货架的相应陈列区域陈列时的第一自助称重计价记录清单，然后从第一自助称重计价记录清单中提取出每类生鲜商品在历史每日的每个时段的第二自助称重计价记录清单；这里需要说明的是，一类生鲜商品在历史每日的单个时段的自助称重计价记录形成为相应的一份第二自助称重计价记录清单（如下表1所示）。

下表1所示为在周一到周末的历史每日的上午6:00-7:00这一时段，生鲜商品A在各大商超的销量情况（自助称重计价的次数记录）：

表1

对于上表1，需要交代的是，比如表1中的第二行第二列的数值“10”，第二行第三列的数值“12”，产生数值“10”“12”自助称重计价记录的生鲜商品A可能陈列在商超1的相同或不同生鲜货架上的相同或不同的陈列区域中，表1中的各数值并非所有均作为后续遍历算法针对该生鲜商品分析其建议陈列区域的依据，目的是为了提高遍历算法的数据分析的针对性并减少遍历时间。不同于自助结账机对零食类等外包装特征丰富的普通商品的基于常规的图像分类算法的计价方法，本实施例中，对生鲜商品的计价方法包括如下步骤：

S11，对生鲜货架进行空间变换结合光照度迁移并引入人工辅助校验计价台对生鲜商品的初始分类结果（初始分类结果如何获得在后续内容中将重点阐述），得到对生鲜商品的最终分类结果；

S12，根据最终分类结果关联的单价，完成对生鲜商品的称重并计价。

自助称重计价记录的生成是生鲜商品分类识别及称重计价智能化的结果体现，也是本实施例寻找生鲜商品陈列位置与销量之间关系，分析输出每类生鲜商品在拟调整日的每个时段的建议陈列区域的数据依据，以下对本实施例如何通过智能化手段得到生鲜商品的自助称重计价记录进行具体说明。

对于生鲜商品的自助称重计价，本发明想要达到的技术效果是，在不需要依赖或减少依赖商超工作人员人工操作的条件下，实现机器对生鲜商品的自动或半自动的精准分类，提高生鲜商品分类识别并称重计价的智能化水平。

为达到上述技术效果，首先对本发明采取的技术的原理及操作方法简述如下：

商家在生鲜售卖区域摆设的每个生鲜货架的上方悬挂该生鲜货架对应的生鲜货架编码，这个生鲜货架编码是唯一的，比如对于用于陈列蔬果类生鲜商品的生鲜货架SG-SXHJ-1、SG-SXHJ-2、SG-SXHJ-3，可以分别赋予相对应的生鲜货架编码①、②、③。而对于用于陈列海鲜类生鲜商品的生鲜货架比如为HX-SXHJ-1、HX-SXHJ-2，可以编码为④、⑤。计价台上排布有分别绑定相应编码的按钮，如按钮①、按钮②、按钮③，即按钮①与生鲜货架编码①相绑定。

消费者在选购生鲜商品后，需要记住这个生鲜货架编码，并在将生鲜商品放置到计价台上后，需要按压编码对应的按钮，如在SG-SXHJ-1的生鲜货架上选购的生鲜商品若需要称重计价，需要按压计价台上的按钮①。

获取到按压指令后，计价台首先模拟编码对应的生鲜货架在当前时刻的光照度，然后在该模拟光照度下采集放置于计价台上的生鲜商品图像，并通过内嵌的生鲜商品分类算法对计价台上的生鲜商品进行自动识别分类，分类结果若唯一，直接称重计价并输出计价结果，但若分类结果不唯一，比如，机器识别到当前放置于计价台上的商品疑似为生鲜商品A或生鲜商品B，则进入分类结果检验流程。

这里需要说明的是，计价台在获取到按压指令后，同步获取系统针对编码对应的生鲜货架而最新降维并更新的各虚拟陈列场景（降维更新方法在下述内容中将着重阐述），降维更新的主要目的是：当机器识别到的商品类型的数量大于“1”时，能够快速提升维度，并将识别到的每个类型的商品在当前时刻所陈列的陈列区域，在升维后的生鲜货架三维模型中以陈列区域“点闪”的方式突出显示给消费者，以提示消费者辅助进入分类结果校验流程。这里需要说明的是，这里的“降维”指的是对生鲜货架在虚拟三维空间下的虚拟陈列场景进行降维，虚拟陈列场景指的是将物理空间下的生鲜货架上能够连接为一条直线的各陈列商品连接起来构成一条虚拟直线，将该虚拟直线在虚拟三维空间下进行维度下降后（降维）形成为对应的虚拟陈列场景。

通常情况下，在一个生鲜货架的一个陈列区域陈列一种相应类型的生鲜商品，即同一生鲜货架上的不同陈列区域陈列不同类型的生鲜商品。当消费者按压生鲜货架编码按钮后，机器已经知道当前需要称重计价的生鲜商品所来源的生鲜货架，已经从所有生鲜货架中作了生鲜商品所陈列的生鲜货架的初步筛选，商品分类算法的分类识别对象此时已经是指定的生鲜货架上的各陈列区域上的生鲜商品，分类范围已然大幅缩小，因此常规的商品分类算法已经可以取得较高的生鲜商品分类精度。因此，在大多数情况下（即机器的分类结果唯一），不需要利用降维、升维等操作对机器分类结果进行校验。但由于生鲜商品外包装的分类特征较少且不同的光照条件会对分类结果产生影响，进而可能发生机器分类结果不唯一的情况，此时，本实施例中还需要向消费者呈现生鲜货架三维模型，模型呈现需要获取生鲜货架的三维数据，但各生鲜货架上的每个陈列区域所陈列的商品并非是固定不变的，比如当图2中所示的陈列区域D中的生鲜商品售空时，商超工作人员习惯将陈列区域A等区域的生鲜商品陈列到陈列区域D中，以方便消费者的拿取，因此，针对同个生鲜货架进行三维模型构建的数据是动态在变化的，若对不同时刻的三维模型数据进行存储，存储数据量非常大，在校验流程中，计价台基于大量的三维数据重建三维模型需要耗费更长的时间，这在需要连续称重各类生鲜商品时，会极大影响计价台的生鲜商品分类识别效率，进而影响计价速度，这是不可被接受的。因此，本发明中，对于生鲜货架的三维数据进行降维后存储，这有利于后续的三维模型重建速度，进而提升称重计价速度。而当需要升维时，只要根据降维和升维间的坐标映射关系直接从低维度映射到高纬度即可，因此只要存储降维后的低维数据和高、低维度的映射关系即可，对于每个更新时刻产生的三维模型数据的存储量大幅减少。另外，生鲜货架三维模型的升维构建的目的是在所升维的三维模型中对初始分类识别到的生鲜商品所陈列的陈列区域以“点闪”方式呈现给用户，以此引入人工辅助校验的流程（系统以买家在点闪区域中选定所购买的生鲜商品的陈列区域为指令进入校验流程）。

以下简述计价台对机器分类结果的校验流程：

在结果校验流程中，计价台首先对先前获取的针对编码对应的生鲜货架而最新降维并更新的各虚拟陈列场景进行维度提升，生成生鲜货架在虚拟三维空间下的三维模型，然后对计价台针对当前所称重的生鲜商品识别到的各疑似类型，将每个疑似类型的生鲜商品的陈列区域在生鲜货架三维模型中以“点闪”方式呈现给消费者，以提示消费者在“点闪”区域中选定所购生鲜商品的陈列区域。最后，机器根据人为选定指令，通过一套内置的检验算法，实现对前期机器对生鲜商品的初始分类结果的二次校验。

简而言之，本发明结合光照度迁移、图像分类算法实现了对生鲜商品的初始分类。对于现有的商品分类算法难以对生菜、青菜等外观特征相似或受光照度条件影响较重的生鲜商品作出精准分类的问题，通过对生鲜货架在虚拟三维空间中进行降维、升维以及在机器分类识别中引入人为商品选定等操作，实现了对机器的初始分类结果的二次校验，确保了分类精度。总体而言，对于生鲜商品的自助称重计价过程，只需要消费者记忆生鲜货架编码并按压计价台上的相应编码按钮即可，当机器初始分类结果唯一即输出称重计价结果，不唯一时则通过校验流程输出校验后的称重计价结果，自动化程度高，使用方便且计价不容易出错。

以下对计价台如何实现对生鲜商品的初始分类进行具体阐述。

如图1所示，计价台对生鲜商品进行初始分类识别包括步骤：

L1，买家将生鲜商品置于计价台称重区域后按压对应的生鲜货架编码按钮，计价台根据按压指令获取针对编码对应的生鲜货架而最新降维并更新的各虚拟陈列场景；

对于步骤L1，需要交代的是，商超内的生鲜商品售卖区域通常具有形状不一的生鲜货架用于陈列不同种类的生鲜商品，比如图2所示的“圆排形”和图3所示的“岛柜形”生鲜货架。同一生鲜货架上的不同陈列区域又可以陈列不同或相同种类的生鲜商品。比如，图2中所示的定义为“圆排形”的生鲜货架具有两个陈列面：陈列面1和陈列面2，每个陈列面可以由多个陈列区域组成，比如陈列面1上具有陈列区域A、B、C，陈列面2上具有陈列区域D、E、F，陈列区域A-F中的每一个可以陈列不同或相同类型的生鲜商品。

步骤L1中，对生鲜货架的虚拟陈列场景进行降维并更新的方法包括步骤：

A1，系统以商超工作人员在时刻按压生鲜货架的场景更新按钮为指令，采集该生鲜货架上各陈列区域的区域图像（优选由设置在生鲜货架的每个陈列区域的上方位置处的图像采集设备对相应的陈列区域进行区域图像采集），并获取/>时刻针对生鲜货架生成的第一虚拟陈列场景，/>，/>为商超工作人员上一次按压该生鲜货架的场景更新按钮的时间点；

这里需要说明的是，生鲜货架的场景更新按钮的按压时机为：相比较时刻，/>时刻生鲜商品陈列在该生鲜货架上的陈列区域有变动，或者该生鲜货架上空置的陈列区域数量有变动。例如，商超工作人员在/>时刻对生鲜货架进行整理，将原本在/>时刻陈列在该生鲜货架上的陈列区域A中的生鲜商品转换陈列到陈列区域B中，以方便消费者更方便地从陈列区域B中拿取生鲜商品。或者，/>时刻，该生鲜货架上空置的陈列区域的数量相比较/>时刻有变动。

场景更新按钮优选设置在每个生鲜货架上，商超工作人员完成对生鲜货架上的生鲜商品的整理后，只要按下该生鲜货架上的按钮，系统便会根据按压指令更新该生鲜货架在虚拟三维空间下的虚拟陈列场景。

A2，对各区域图像进行生鲜商品识别，并根据不同的识别结果采取不同策略将时刻生成的第一虚拟陈列场景更新为/>时刻的第二虚拟陈列场景；

这里需要说明的是，步骤A2中的识别结果包括第一识别结果和第二识别结果，第一识别结果为：在时刻采集的区域图像中未识别到生鲜商品；第二识别结果为：在/>时刻采集的区域图像中识别到生鲜商品，

当识别到第一识别结果后，更新第一虚拟陈列场景的第一策略为：首先在第一虚拟场景中将表征在时刻未识别到生鲜商品的陈列区域的虚拟线段的呈现状态维持或改变为非激活状态，以将第一虚拟陈列场景替换为第二虚拟陈列场景，然后更新第二虚拟陈列场景中各虚拟线段绑定的场景信息；这里需要进一步说明的是，虚拟线段的激活或非激活状态实际一个标记，以提示系统非激活状态下的该虚拟线段所表征的陈列区域是“空”的，激活状态下的该虚拟线段所表征的陈列区域是“非空”的。比如在/>时刻，虚拟线段的激活状态为空（即非激活状态），且在/>时刻，同条虚拟线段对应的陈列区域同样为“空”，则在时刻，在第二虚拟陈列场景中，同样保持表征该虚拟线段所表征的陈列区域为“空”的标记，比如保持该虚拟线段的标记为“灰度”，“灰度”表示该虚拟线段表征的陈列区域当前为空置状态。而若在/>时刻为非空状态，而/>时刻为空置状态，则将该虚拟线段由“黑色”标记为“灰度”，“黑色”比如表示虚拟线段表征的陈列区域当前为非空置状态（即陈列有生鲜商品）。

当识别到第二识别结果后，更新第一虚拟陈列场景的第二策略为：

当在时刻采集的区域图像中识别到生鲜商品时，更新第一虚拟陈列场景的第二策略为：

在第一虚拟陈列场景中直接更新表征在时刻识别到生鲜商品的陈列区域的虚拟线段所绑定的场景信息（比如，将该虚拟线段所表征的陈列区域在/>时刻所绑定的该陈列区域的光照信息更新为/>时刻的光照信息，将陈列在该陈列区域的生鲜商品的单价信息由时刻更新为/>时刻的单价信息等），完成对第一虚拟陈列场景中所有虚拟线段绑定的场景信息的更新后，得到第二虚拟陈列场景。

图4示出了图3所示的“岛柜形”的生鲜货架在虚拟三维空间中的虚拟陈列场景的示例图。以下结合图4对本发明生成生鲜货架对应的虚拟陈列场景的方法进行具体说明：

生成生鲜货架对应的虚拟陈列场景具体包括如下步骤：

B1，完成对每类生鲜货架在物理空间和虚拟三维空间的坐标转换关系的构建后，将生鲜货架上的各陈列区域连接为至少一条虚拟直线，每条虚拟直线由若干段表征相应陈列区域的虚拟线段构成。

生鲜货架在物理空间和虚拟三维空间的坐标转换关系的构建采用的是现有的空间转换关系构建方法，比如，生鲜货架上的某个陈列区域为矩形，该矩形的4个顶点和中心点在物理空间下具有相应的坐标值，这5个点的坐标值构成为该矩形即该陈列区域在物理空间下的坐标值。然后在虚拟三维空间中定义生鲜货架位置的参考原点比如为，/>分别为参考原点在x、y、z轴上的坐标值，然后对每个陈列区域的坐标值与参考原点进行求和，得到该陈列区域在虚拟三维空间中的坐标值。

同个生鲜货架具有至少一条以上虚拟直线，比如如图3所示的“岛柜形”的生鲜货架，其陈列面1、陈列面2、陈列面3等陈列面由左往右比如设置有若干个陈列区域，每个陈列面上的各陈列区域串联起来可以构成一条虚拟的直线（虚拟直线的构建方法有许多，比如可将每个陈列区域的中心点串联起来构成一条虚拟直线等），本实施例中对其定义为“虚拟直线”。比如图3中的3个陈列面分别对应一条“虚拟直线”。

将生鲜货架的各陈列区域连接为虚拟直线后，生成生鲜货架对应的虚拟陈列场景的方法转入步骤：

B2，根据所构建的坐标转换关系，将各虚拟直线转换到虚拟三维空间（如何转换在上述内容中已做了交代，不再赘述），并降低处于虚拟三维空间中的虚拟直线的维度后，得到生鲜货架的虚拟陈列场景。图3所示的“岛柜形”的生鲜货架在虚拟三维空间降维后的虚拟陈列场景如图4所示。

降低处于虚拟三维空间中的虚拟直线的维度的方法具体为：在虚拟三维空间坐标系下，构成虚拟直线的各虚拟线段的三维坐标的维度对应但维度坐标值不相同的坐标维度数量为一个。

计价台根据消费者的按压指令获取到针对按压编码对应的生鲜货架而最新降维并更新的虚拟陈列场景后，计价台对生鲜商品进行初始分类识别转入步骤：

L2，提取各虚拟陈列场景中的每条虚拟线段绑定的场景信息，包括虚拟线段所表征的陈列区域在买家按压生鲜货架编码按钮的当前时刻的第一光照信息（光照度）、计价台在/>时刻根据各第一光照信息模拟的第二光照信息、陈列区域唯一编码（后续能够根据这个编码快速找到在生鲜货架三维模型中需要“点闪”的陈列区域）、陈列区域形状特征（如陈列区域为矩形，可用矩形的4个顶点和中心位点的坐标表达陈列区域的形状特征）、陈列在陈列区域的生鲜商品的类别信息、单价信息、对虚拟线段表征的陈列区域产生第一光照信息的光照度生成设备的设备唯一编号（为了在后续光照度迁移时能够根据这个唯一编号快速查询到对应的光照度生成设备）、对虚拟线段的标记信息（比如上面所述的表示陈列区域“空置”状态的“灰度”标记，或者表示陈列区域陈列状态正常的“黑色”标记）、虚拟线段归属的虚拟陈列场景的生成时间（根据这个生成时间来识别所获取的虚拟陈列场景是否为最新更新），以及虚拟线段归属的虚拟直线在虚拟三维空间下的降维信息（将处于虚拟三维空间下的虚拟直线从三维降低到一维的降低方法）。

L3，计价台根据所提取的各场景信息模拟第二光照信息后采集第一生鲜商品图像并存储；

第二光照信息的具体模拟方法为：

对关联同个生鲜货架的各第一光照信息中分别携带的光照度取均值后，将取值结果作为第二光照信息。

虽然计价台在称重时作了光照度模拟，以尽可能在生鲜商品陈列环境的光照度条件下进行生鲜商品分类识别，以降低分类出错率，但生鲜商品称重时通常被透明塑料袋等外包装包裹，这些透明材质的外包装容易反光，对分类准确率会产生一定影响。为了降低外包装对分类识别准确率的影响，本发明在计价台上还设置了如图5中所示的顶升设备b，顶升设备的工作过程为：在步骤L1中，当计价台接收到按压指令后同时顶升顶升设备，以将置于称重区域的生鲜商品的至少部分顶升到指定高度，以便于能够尽量降低反光对计价台采集第一生鲜商品图像的清晰度的影响。

生鲜商品被顶升后，计价台采集的第一生鲜商品图像至少包括3张，分别为处于顶升区域的顶升区域生鲜商品图像、处于顶升区域外的剩余区域生鲜商品图像，以及包括顶升区域生鲜商品图像和剩余区域生鲜商品图像的全局生鲜商品图像。

计价台完成光照度模拟并采集到第一生鲜商品图像后，计价台对生鲜商品进行初始分类识别转入步骤：

L4，将第一生鲜商品图像与各虚拟陈列场景中的每一虚拟线段所绑定的第二生鲜商品图像进行相似度匹配，并判断匹配成功的结果数量是否唯一，

若是，则提取出匹配成功的虚拟线段所绑定的生鲜商品类型和单价，然后称重后完成计价；

若否，则通过光照度迁移，以及对各虚拟陈列场景的筛选、升维并结合人工辅助完成对匹配结果的校验，然后依据校验结果完成对生鲜商品的称重计价。

步骤L4中，进行相似度匹配的方法具体为：

以先匹配顶升区域生鲜商品图像、再匹配剩余区域生鲜商品图像、最后匹配全局生鲜商品图像的顺序，对第一生鲜商品图像与各第二生鲜商品图像进行相似度匹配，任意当前顺序匹配成功，则不继续进入下一顺序的匹配并转入匹配成功的结果数量是否唯一的判断流程，若所有顺序均未匹配成功，则提示报警。

当判定相似度匹配成功的结果数量不唯一时，对匹配结果的校验流程包括步骤：

C1，将步骤L3模拟的第二光照信息发送给相似度匹配成功的每个虚拟线段所绑定的光照度生成设备，接收到第二光照信息的每个光照度生成设备实时采集对应监控的第一陈列区域的第三生鲜商品图像并作商品分类后输出第一商品分类结果；

并对步骤L1获取到的归属于生鲜货架的各虚拟陈列场景进行维度提升后，在升维的生鲜货架三维模型中以“点闪”方式（比如间隔指定时间在点亮和不点亮状态间切换）将步骤L4中相似度匹配成功的每个虚拟线段表征的陈列区域显示给买家，以提示买家在闪烁的各陈列区域中选定所购的生鲜商品的第二陈列区域，然后读取第二陈列区域对应的虚拟线段所绑定的第二商品分类结果（包括生鲜商品的类别、单价）；

C2，判断各第一商品分类结果中是否存在与第二商品分类结果相同的分类，

若是，则提取出第二商品分类结果中携带的生鲜商品类别和单价，然后称重后完成计价；

若否，则提示报警。

对步骤L1获取到的归属于生鲜货架的各虚拟陈列场景进行升维的方法为：

根据事先构建的生鲜货架所在的物理空间与虚拟三维空间的坐标转换关系，将各虚拟陈列场景下的各陈列区域从降维后的降维坐标值升维到虚拟三维空间下的升维坐标值，然后根据表征各陈列区域在虚拟三维空间下的所处位置的各升维坐标值，将归属于同个生鲜货架的各陈列区域加入到虚拟三维空间的指定位置，完成对生鲜货架三维模型的构建。

通过上述的步骤L1-L4，计价台通过空间变换并结合光照度迁移以及人工辅助下对机器输出的生鲜商品初始分类结果的校验，使得对生鲜商品的自助称重计价成为可能，确保了对生鲜商品的分类识别精度，提高了对生鲜商品称重计价的智能化水平，能够更为方便快捷地产生作为分析生鲜商品陈列位置与销量之间关系的数据依据的生鲜商品计价记录。

如何根据每类生鲜商品在各大商超产生的自助称重计价记录，快速且准确地的寻找到陈列位置与销量之间的关系是本发明所要解决的第二个技术问题。为了解决这个问题，如图6所示，本实施例提供的一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法转入步骤：

S2，系统依据第二自助称重计价记录清单，通过遍历算法寻找到第一关系和第二关系后，计算输出每类生鲜商品在拟调整日的每个时段的建议陈列区域并展示给用户。第一关系为：生鲜商品在相同时段的历史每日在不同商超的相同或不同生鲜货架的相同或不同陈列区域的销量与所述生鲜商品在销量递增幅度最大的商超在相同时段的历史指定日的销量之间的关系；第二关系为：具有相同陈列区域的同种所述生鲜商品在各大商超的相同时段的销量之间的关系。

本实施例采用的遍历算法计算每类生鲜商品在拟调整日的每个时段的建议陈列区域的方法具体包括步骤：

S21，识别出第二自助称重计价记录清单中记录的每个商超在历史每日的同个时段针对该生鲜商品的计价次数的递升节点；

以下以上表1表示的第二自助称重计价记录清单为例，对递升节点的定义解释如下：

上表1中，上午6:00-7:00，生鲜商品A在商超1的自助称重计价次数为：周一计价10次，周二计价12次，则次数“10”“12”构成一个递升节点，该递升节点比如表示为“10、12”。又比如，上表1中，上午6:00-7:00，生鲜商品A在商超3的自助称重计价次数为：周三计价28次，周四计价33次，则次数“28、33”构成另一个递升节点。需要说明的是，每个递升节点携带有节点信息，如节点中的每个计价次数绑定的信息，如节点“10、12”中的计价次数“10”绑定的信息为生鲜商品A的计价记录形成的时间为历史某日的周一的上午6:00-7:00这一时段，生鲜商品A所陈列的生鲜货架的唯一编号，陈列在生鲜货架中的陈列区域的区域唯一编号、售卖的超市名称等。需要指出的是，构成递升节点的两个计价次数的产生日期是先后连续的，比如周一和周二产生的计价次数。表1中的商超1在周五产生的计价次数相比较周三产生的计价次数虽同样为递升，但因为日期非连续，因此不能构成递升节点。

S22，从各递升节点中识别出发生陈列区域变化的节点，并标记为递升标记节点；识别递升节点是否存在陈列区域变换，可以根据节点中的各计价次数绑定的陈列区域编号进行匹配实现。比如节点“10、12”中的计价次数“10”绑定的陈列区域编号为001，“20”绑定的陈列区域编号为002，则判定节点“10、12”发生陈列区域变化。

S23，计算每一递升标记节点的计价次数递增幅度，并按照幅度由高到低对每个递升标记节点表达的递升特征进行排序（幅度相同时按递增后的计价次数由大到小排序），形成递升特征列表；

比如，从表1中识别到的递升标记节点分别为“32、12”“42、12”“38、28”“29、23”“33、28”“22、17”“12、10”， “32、12”的递增幅度最大，为32-12=10，“12、10”的递增幅度最小，为12-10=2，则对这7个递升标记节点按递增幅度由高到低排列为如下表2表达的递增特征列表：

表2

S24，根据递升特征列表，并通过遍历算法筛选出产生第二自助称重计价记录清单的生鲜商品在拟调整日的该时段的建议陈列区域。

如上表2中所示，递升特征列表中的每一行表示一个递升标记节点，每行的递升标记节点包括分别表达递增后和递增前的计价次数的第一数值、第二数值，每行的各第一数值构成如表2中所示的递升特征列表中的第一列，每行的各第二数值构成递升特征列表中的第二列。

建议陈列区域的筛选方式具体包括如下步骤：

S241，从递升特征列表的第一列中提取排列最前且未做第二阈值数量判断的行作为筛选建议陈列区域的依据，比如当表2中的第一行即“32、12”未做第二阈值数量判断时，首先提取该行作为筛选建议陈列区域的依据。而当“32、12”做过第二阈值数量判断时，则提取未做第二阈值数量判断的第二行作为筛选依据。

S242，计算第一列中除提取行外的每行与提取行分别记载的第一数值间的差值绝对值；

比如，表2中记载的第一列的数值为：32、42、38、29、33、22、12，当前若提取了第一行“32、12”，则计算42、38、29、33、22、12中的每个与32的差值绝对值；

S243，对于差值绝对值大于预设的第一阈值的第一列中的每行记载的第一数值关联的第一陈列区域，判断与提取行中记载的第一数值关联的第二陈列区域为同个陈列区域的数量是否大于第二阈值，

若是，则将提取行关联的第二陈列区域作为筛选得到的对生鲜商品在拟调整日的该时段的建议陈列区域并终止筛选流程；

若否，则将提取行列为第二阈值数量已判断对象，然后返回步骤S341直至完成对第一列中的所有行是否满足第二阈值数量的判断。

举例而言，假设第一阈值为“5”，则差值绝对值大于第一阈值的第一列中的每行包括表2中的数值42、38、22、12。然后判断这4个数值关联的陈列区域与提取行中记载的数值即32所关联的陈列区域为同个陈列区域的数量是否大于第二阈值，比如第二阈值若设置为“3”。则大于第一阈值的数值数量为4，大于为“3”的第二阈值，则将“32”所关联的陈列区域作为筛选得到的对生鲜商品在拟调整日的该个时段（如上午6:00-7:00）的建议陈列区域。

当完成对递升特征列表中的所有行的遍历筛选但仍未筛选出针对该生鲜商品在拟调整日的该时段的建议陈列区域时，以第一列中的第一行关联的第二陈列区域作为最终确定的建议陈列区域。

在本实施例中，通过第一阈值数量的判断考虑了同种生鲜商品在相同时段的历史每日在不同商超的相同或不同生鲜货架的相同或不同陈列区域的销量与该生鲜商品在递增幅度最大的商超在相同时段的历史指定日的销量之间的第一关系，并通过第二阈值数量的判断，进一步考虑了具有相同陈列区域的同种生鲜商品在各大商超的相同时段的销量之间的第二关系，将建议陈列区域筛选精准性的评价回归到寻找第一关系和第二关系，不仅提升了建议陈列区域筛选的精准性，并且以列表形式并通过遍历的方式来寻找这两个关系，遍历过程简单，计算迅速，能够快速输出对每类生鲜商品在拟调整日的每个时段的建议陈列区域。

需要声明的是，上述具体实施方式仅仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员应该明白，还可以对本发明做各种修改、等同替换、变化等等。但是，这些变换只要未背离本发明的精神，都应在本发明的保护范围之内。另外，本申请说明书和权利要求书所使用的一些术语并不是限制，仅仅是为了便于描述。

Claims (9)

1.一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，其特征在于，包括步骤：

S1，系统以用户输入陈列区域拟调整日为指令，获取每类生鲜商品在历史每日的每个时段在各大商超的相应生鲜货架的相应陈列区域陈列时的自助称重计价记录清单，计价记录通过空间变换结合光照度迁移并引入人工辅助校验计价台对所述生鲜商品的初始分类结果后得到；

S2，根据所述自助称重计价记录清单，以列表遍历形式寻找到第一关系和第二关系后，输出所述生鲜商品在所述拟调整日的每个所述时段的建议陈列区域并展示给所述用户；

所述第一关系为：所述生鲜商品在相同时段的历史每日在不同商超的相同或不同生鲜货架的相同或不同陈列区域的销量与所述生鲜商品在销量递增幅度最大的商超在相同时段的历史指定日的销量之间的关系；

所述第二关系为：具有相同陈列区域的同种所述生鲜商品在各大商超的相同时段的销量之间的关系。

2.根据权利要求1所述的一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，其特征在于，步骤S2中，计算每类所述生鲜商品在所述拟调整日的每个所述时段的所述建议陈列区域的方法包括步骤：

S21，识别出所述自助称重计价记录清单中记录的每个商超在历史每日的同个所述时段针对所述生鲜商品的计价次数的递升节点；

S22，从各所述递升节点中识别出发生陈列区域变化的节点，并标记为递升标记节点；

S23，计算每一所述递升标记节点的计价次数递增幅度，并按照幅度由高到低对每个所述递升标记节点表达的递升特征进行排序，形成递升特征列表；

S24，根据所述递升特征列表，并通过遍历算法筛选出产生所述自助称重计价记录清单的所述生鲜商品在所述拟调整日的所述时段的所述建议陈列区域。

3.根据权利要求2所述的一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，其特征在于，所述递升特征列表中的每一行表示一个所述递升标记节点，每行的所述递升标记节点包括分别表达递增后和递增前的计价次数的第一数值、第二数值，每行的各所述第一数值构成所述递升特征列表中的第一列，每行的各所述第二数值构成所述递升特征列表中的第二列。

4.根据权利要求3所述的一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，其特征在于，分别通过是否满足第一阈值数量和第二阈值数量的判断寻找所述第一关系和所述第二关系，

步骤S24中，所述遍历算法寻找所述第一关系和所述第二关系以筛选所述建议陈列区域的方法包括步骤：

S241，从所述递升特征列表的所述第一列中提取排列最前且未做第二阈值数量判断的行作为筛选建议陈列区域的依据；

S242，计算所述第一列中除提取行外的每行与所述提取行分别记载的所述第一数值间的差值绝对值；

S243，对于所述差值绝对值大于预设的第一阈值的所述第一列中的每行记载的所述第一数值关联的第一陈列区域，判断与所述提取行中记载的所述第一数值关联的第二陈列区域为同个陈列区域的数量是否大于第二阈值，

若是，则将所述提取行关联的所述第二陈列区域作为筛选得到的对所述生鲜商品在所述拟调整日的所述时段的所述建议陈列区域并终止筛选流程；

若否，则将所述提取行列为第二阈值数量已判断对象，然后返回步骤S341直至完成对所述第一列中的所有行是否满足第二阈值数量的判断。

5.根据权利要求4所述的一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，其特征在于，当完成对所述递升特征列表中的所有行的遍历筛选但仍未筛选出针对所述生鲜商品在所述拟调整日的所述时段的所述建议陈列区域时，以所述第一列中的第一行关联的所述第二陈列区域作为最终确定的所述建议陈列区域。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，其特征在于，对所述生鲜商品的计价方法包括步骤：

S11，对所述生鲜货架进行空间变换结合光照度迁移并引入人工辅助校验计价台对所述生鲜商品的初始分类结果，得到对所述生鲜商品的最终分类结果；

S12，根据所述最终分类结果关联的单价，完成对所述生鲜商品的称重并计价。

7.根据权利要求6所述的一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，其特征在于，步骤S11中，计价台对所述生鲜商品进行初始分类识别的方法包括步骤：

L1，买家将所述生鲜商品置于所述计价台的称重区域后按压对应的生鲜货架编码按钮，所述计价台根据按压指令获取针对编码对应的生鲜货架而最新降维并更新的各虚拟陈列场景；

L2，提取各所述虚拟陈列场景中的每条虚拟线段绑定的场景信息；

L3，所述计价台根据所提取的各所述场景信息模拟第二光照信息后采集第一生鲜商品图像并存储；

L4，将所述第一生鲜商品图像与各所述虚拟陈列场景中每一所述虚拟线段绑定的第二生鲜商品图像进行相似度匹配，并判断匹配成功的结果数量是否唯一，

若是，则提取出匹配成功的所述虚拟线段所绑定的生鲜商品类型和单价，完成对所述生鲜商品的初始分类识别，然后称重后完成计价；

若否，则对所述计价台输出的所述初始分类结果进行校验后完成对所述生鲜商品的称重计价。

8.根据权利要求7所述的一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，其特征在于，所述生鲜货架上的各陈列区域连接为至少一条虚拟直线，每条所述虚拟直线由若干段表征相应陈列区域的所述虚拟线段构成，根据所构建的坐标转换关系，将各所述虚拟直线转换到虚拟三维空间后，对所述虚拟直线进行降维后得到所述虚拟陈列场景的方法为：

在虚拟三维空间坐标系下，构成所述虚拟直线的各所述虚拟线段的三维坐标的维度对应但维度坐标值不相同的坐标维度数量为一个。

9.根据权利要求7所述的一种考虑陈列位置、销量和分类精度的生鲜商品智能计价方法，其特征在于，步骤L4的“若否”条件下，通过光照度迁移并引入人工辅助对所述初始分类结果进行校验，具体方法包括步骤：

C1，将步骤L3模拟的所述第二光照信息发送给相似度匹配成功的每个所述虚拟线段所绑定的光照度生成设备，接收到所述第二光照信息的每个所述光照度生成设备实时采集对应监控的第三陈列区域的第三生鲜商品图像并做商品分类识别后输出第一商品分类结果，

并对步骤L1获取到的各所述虚拟陈列场景进行升维，并在升维得到的生鲜货架三维模型中对步骤L4中相似度匹配成功的每个所述虚拟线段表征的陈列区域进行标记并显示给所述买家；所述买家在标记区域中选定所购的所述生鲜商品的第二陈列区域后，系统读取表征所述第二陈列区域对应的所述虚拟线段所绑定的第二商品分类结果；

C2，判断各所述第一商品分类结果中是否存在与所述第二商品分类结果相同的分类，

若是，则提取出所述第二商品分类结果中携带的生鲜商品类别和单价，然后称重后完成计价；

若否，则提示报警。