JP2020077275A - Commodity settlement system, commodity conveying cart and commodity settlement method - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、商品の決済を行う商品決済システム、利用者が購入対象の商品の運搬に用いる商品運搬カート及び商品決済方法に関する。 The present invention relates to a product payment system for payment of a product, a product transportation cart used by a user to carry a product to be purchased, and a product payment method.
従来、スーパーマーケット等の店舗で商品の販売を行なう場合には、利用者である買い物客が購入対象の商品を買い物カゴや商品運搬カートに入れ、店員がPOS(Point Of Sale)レジスタを操作することで購入対象の商品の登録と精算とを行なっていた。 Conventionally, when a product is sold at a store such as a supermarket, a shopper who is a user puts a product to be purchased in a shopping cart or a product transportation cart, and a clerk operates a POS (Point Of Sale) register. Registered and settled the product to be purchased.
このように商品の登録と精算とをPOSレジスタで行なうこととすると、顧客の待ち時間が長くなる。そこで、利用者が選択した商品を識別して事前に登録することで、商品の決済を効率化する技術が考えられている。 If the POS register is used for product registration and settlement in this way, the customer's waiting time becomes long. Therefore, there has been considered a technology for improving the efficiency of settlement of products by identifying the products selected by the user and registering them in advance.
例えば、特許文献1は、店舗内を移動する買い物客やカゴ類等の移動物体を発見し、当該移動物体を領域定義し、移動物体の移動を追跡しながら撮像するとともに、棚内の状態を常時撮像し、棚内から物体が取り出された前後の撮像画像を比較し、認識される対象の商品を撮像画像から領域定義し、当該定義された画像領域から商品を特定して、精算対象とするシステムを開示している。
For example,
しかしながら、上記に代表される従来の技術では、商品を精度良く特定することができず、決済の効率化が実現できないケースが多いという問題点があった。例えば、上記の特許文献1に係るシステムでは、商品棚の近傍に複数の買い物カゴが存在する場合にどの買い物カゴに商品が入ったかを識別することができない。
However, the conventional techniques typified by the above have a problem in that the product cannot be specified with high accuracy and the settlement efficiency cannot be realized in many cases. For example, in the system according to
これらのことから、利用者が選択した商品を精度良く特定し、商品の決済を効率化することが重要な課題となっていた。 For these reasons, it has been an important issue to identify the product selected by the user with high accuracy and make the payment of the product efficient.
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであって、利用者が選択した商品を精度良く特定し、商品の決済を効率化することのできる商品決済システム、商品運搬カート及び商品決済方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and a product settlement system, a product transportation cart, and a product that can specify a product selected by a user with high accuracy and streamline the payment of the product. The purpose is to provide a payment method.
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、利用者が購入対象の商品の運搬に用いる商品運搬カートに載せた商品を認識する商品認識手段と、前記商品運搬カートの周辺の状態を認識する状態認識手段と、前記商品認識手段による認識結果と前記状態認識手段による認識結果とを用いて購入対象の商品を特定する購入対象商品特定手段と、前記購入対象商品特定手段により特定された商品の決済を行う決済処理手段とを備えたことを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the present invention provides a product recognizing means for recognizing a product placed on a product carrying cart used by a user for carrying a product to be purchased, and a peripheral part of the product carrying cart. A state recognition means for recognizing a state, a purchase target commodity specifying means for specifying a purchase target commodity by using the recognition result by the commodity recognition means and the recognition result by the state recognition means, and the purchase target commodity specifying means And a payment processing means for paying the settled product.
また、本発明は、上記発明において、前記状態認識手段は、前記商品運搬カートの周囲における商品の配置を画像処理により認識することを特徴とする。 Further, the present invention is characterized in that, in the above-mentioned invention, the state recognition means recognizes the arrangement of products around the product transportation cart by image processing.
また、本発明は、上記発明において、前記状態認識手段は、前記利用者が前記商品を前記商品運搬カートに載せる動作を画像処理により認識することを特徴とする。 Further, the present invention is characterized in that, in the above-mentioned invention, the state recognition means recognizes, by image processing, an operation in which the user places the product on the product transport cart.
また、本発明は、上記発明において、前記状態認識手段は、前記利用者が前記商品運搬カートに載せた商品を取り出して戻す動作を画像処理により認識することを特徴とする。 Further, the present invention is characterized in that, in the above-mentioned invention, the state recognition means recognizes, by image processing, an operation in which the user takes out and returns the product placed on the product transport cart.
また、本発明は、上記発明において、前記商品認識手段は、前記商品を画像処理により認識することを特徴とする。 Further, the invention is characterized in that, in the above invention, the product recognition means recognizes the product by image processing.
また、本発明は、上記発明において、前記商品認識手段は、予め生成された学習済みモデルに前記商品の画像を入力して前記商品の認識を行うことを特徴とする。 Further, the present invention is characterized in that, in the above-mentioned invention, the product recognizing unit recognizes the product by inputting an image of the product into a trained model generated in advance.
また、本発明は、上記発明において、前記商品認識手段は、前記商品に付された識別情報を取得した場合には、該識別情報をさらに用いて前記商品の認識を行うことを特徴とする。 Further, in the present invention according to the above-mentioned invention, when the product recognizing means acquires the identification information attached to the product, the product recognizing unit further recognizes the product by using the identification information.
また、本発明は、上記発明において、前記購入対象商品特定手段を前記商品運搬カートに設けたことを特徴とする。 Further, the present invention is characterized in that, in the above invention, the purchase target product specifying means is provided in the product transport cart.
また、本発明は、上記発明において、前記決済処理手段を前記商品運搬カートに設けたことを特徴とする。 Further, the invention is characterized in that, in the above-mentioned invention, the settlement processing means is provided in the commodity transport cart.
また、本発明は、利用者が購入対象の商品の運搬に用いる商品運搬カートであって、前記利用者により載せられた商品を認識する商品認識手段と、周辺の状態を認識する状態認識手段と、前記商品認識手段による認識結果と前記状態認識手段による認識結果とを用いて購入対象の商品を特定する購入対象商品特定手段と、前記購入対象商品特定手段により特定された商品の決済を行う決済処理手段とを備えたことを特徴とする。 Further, the present invention is a product transportation cart used by a user to carry a product to be purchased, the product recognition means for recognizing a product placed by the user, and a state recognition means for recognizing a peripheral condition. , A purchase target product specifying unit that specifies a purchase target product using the recognition result by the product recognition unit and the recognition result by the state recognition unit, and a payment that performs payment for the product specified by the purchase target product specifying unit And a processing means.
また、本発明は、利用者が購入対象の商品の運搬に用いる商品運搬カートに載せた商品を認識する商品認識ステップと、前記商品運搬カートの周辺の状態を認識する状態認識ステップと、前記商品認識ステップによる認識結果と前記状態認識ステップによる認識結果とを用いて購入対象の商品を特定する購入対象商品特定ステップと、前記購入対象商品特定ステップにより特定された商品の決済を行う決済処理ステップとを含むことを特徴とする。 Further, the present invention provides a product recognition step of recognizing a product placed on a product carrying cart used by a user to carry a product to be purchased, a state recognition step of recognizing a state around the product carrying cart, and the product. A purchase target product specifying step of specifying a purchase target product using the recognition result of the recognition step and the recognition result of the state recognition step; and a payment processing step of performing payment for the product specified by the purchase target product specifying step. It is characterized by including.
本発明によれば、利用者が選択した商品を精度良く特定し、商品の決済を効率化することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the product which the user selected can be pinpointed accurately and the payment of a product can be made efficient.
以下に、添付図面を参照して、本発明に係る商品決済システム、商品運搬カート及び商品決済方法の好適な実施例を詳細に説明する。 Hereinafter, preferred embodiments of a product payment system, a product transportation cart, and a product payment method according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
まず、本実施例に係る商品決済システムの概念について説明する。図1は、本実施例に係る商品決済システムの概念の説明図である。本実施例では、商品を商品棚に陳列しており、利用者である買い物客は、商品運搬カート10に購入対象の商品を入れて運搬する。
First, the concept of the product payment system according to the present embodiment will be described. FIG. 1 is an explanatory diagram of the concept of the product payment system according to the present embodiment. In the present embodiment, the products are displayed on the product shelves, and the shopper, who is the user, puts the products to be purchased in the
商品運搬カート10は、いわゆるショッピングカートであり、商品を入れるカゴ部と、利用者が把持するハンドル部と、車輪(キャスター)とを備える。さらに、商品運搬カート10は、利用者がカゴ部に載せた商品を撮像し、商品の認識を行うための商品認識カメラと、周辺を撮像して状態を認識するための状態認識カメラとを備える。
The
商品運搬カート10は、商品認識カメラにより撮像された商品の画像に対して画像処理を行い、外見的特徴に基づいて商品の認識を行う。また、バードコードなど、商品の特定に寄与する識別情報が画像に含まれていれば、識別情報を読み取って商品の認識に用いてもよい。
The
しかし、スーパーマーケット等の店舗は、多数の商品を取り扱うため、外見的特徴が類似する商品も多く、画像から商品を一意に特定することは困難である。そこで、商品運搬カート10は、周辺の状態の認識結果をさらに用いて、利用者がカゴ部に入れた商品、すなわち購入対象商品の特定を行う。
However, since a store such as a supermarket handles a large number of products, there are many products with similar external characteristics, and it is difficult to uniquely identify the product from the image. Therefore, the
具体的には、商品運搬カート10は、状態認識カメラにより利用者の顔、近傍の商品棚、利用者の動作、周囲の人物などを撮像する。利用者の顔の撮像結果は、利用者の認証などに用いることができる。近傍の商品棚の撮像結果は、どの商品を陳列した棚であるかを特定するために用いることができる。さらに、商品棚を連続して撮像した複数の画像を比較することで、商品棚からの商品の取り出しや、商品棚への商品の戻しを検知することができる。利用者の動作は、利用者による商品の取り出しや、商品棚への商品の戻しの検知に使用できる。周辺の人物の撮像結果は、利用者以外の第三者により行われたカゴ部への商品の追加や、カゴ部からの商品の抜き取りの検知に用いることができる。
Specifically, the
商品運搬カート10は、商品認識の結果と状態認識の結果とを用いて購入対象商品を特定すると、購入対象商品の決済処理を行う。商品運搬カート10は、カードリーダなどによりペイメントカード(クレジットカード、プリペイドカード、キャッシュカード)を読み取って、決済処理を行う機能を有する。また、顔認証によって利用者を識別して決済処理を行うことも可能である。この他、商品運搬カート10が特定した購入対象商品を近傍の装置に送信して決済処理を行わせることもできる。
When the
このように、商品運搬カート10は、利用者が載せた商品を認識するとともに周辺の状態を認識し、商品の認識結果と状態の認識結果とを用いて購入対象の商品を特定し、特定した商品の決済を行う。このため、利用者が選択した商品を精度良く特定し、商品の決済を効率化することができる。
In this way, the
次に、店舗の構成について説明する。図2は、店舗の構成についての説明図である。図2に示した構成では、複数の商品棚と、有人レジエリアと、セルフレジエリアと、出入り口近傍のカート置き場とが配置されている。 Next, the structure of the store will be described. FIG. 2 is an explanatory diagram of the configuration of the store. In the configuration shown in FIG. 2, a plurality of product shelves, a manned cashier area, a self cashier area, and a cart storage area near the doorway are arranged.
複数の商品棚は、利用者が商品運搬カート10を押しながら通行可能な通路を形成するよう配置される。入店した利用者は、カート置き場から商品運搬カート10の貸出をうけ、通路を移動しつつ所望の商品をカゴ部に入れる。その後、選択した商品の決済と商品運搬カート10の返却とを行って退店する。
The plurality of product shelves are arranged so as to form a passage through which the user can push while pressing the
ここで、利用者が商品運搬カート10の決済機能を用いて決済処理を行ったならば、有人レジエリアやセルフレジエリアに立ち寄ることなく退店することができる。しかし、商品運搬カート10で決済処理を行うためには、利用者が選択した商品を全て特定できていることと、ペイメントカードや顔認証による決済が可能であることが条件となる。
Here, if the user performs the payment process using the payment function of the
特定できていない商品が含まれている可能性がある場合には、商品運搬カート10は利用者を有人レジエリアに誘導し、店員による商品の特定と決済とを行わせる。
When there is a possibility that a product that cannot be specified is included, the
利用者が選択した商品を購入対象商品として全て特定できているが、ペイメントカードや顔認証による決済ができない場合には、セルフレジエリアで決済処理を行う。商品運搬カート10は、セルフレジエリアに設置された決済用のレジ端末装置に購入対象商品を通知する。したがって、セルフレジエリアで決済処理を行う場合には、商品の登録操作は不要となり、決済処理のみを行えばよい。
If all of the products selected by the user have been specified as purchase target products, but payment by payment card or face authentication is not possible, payment processing is performed in the self-checkout area. The
次に、商品決済システムのシステム構成について説明する。図3は、商品決済システムのシステム構成図である。図3に示す商品決済システムでは、商品運搬カート10が店舗管理サーバ20と無線通信により通信可能である。また、店舗管理サーバ20は、レジ端末装置30、店内カメラ40及びバックヤード端末装置50と通信可能に接続される。
Next, the system configuration of the product settlement system will be described. FIG. 3 is a system configuration diagram of the product settlement system. In the product settlement system shown in FIG. 3, the
商品運搬カート10は、既に説明したように、商品認識カメラと状態認識カメラとを備え、商品の認識処理、状態の認識処理、購入対象商品の特定処理、決済処理などが可能である。また、商品運搬カート10は、各種処理の結果などを店舗管理サーバ20に送信することができる。さらに、商品運搬カート10は、特定した購入対象商品をレジ端末装置30に送信することができる。
As described above, the
レジ端末装置30は、有人レジエリアやセルフレジエリアに設置される端末装置である。有人レジエリアに設置されるレジ端末装置30は、商品の登録処理と決済処理とが可能であり、店員により操作される。セルフレジエリアに設置されるレジ端末装置30は、商品運搬カート10が特定した購入対象商品を受信し、決済処理を行う装置であり、利用者により操作される。また、有人レジエリアやセルフレジエリアに設置されたレジ端末装置30は、各種処理の結果などを店舗管理サーバ20に送信することができる。
The
店内カメラ40は、店舗の各所に適宜設置され、利用者と商品棚とを撮像し、店舗管理サーバ20に送信する。バックヤード端末装置50は、店員がバックヤードで操作する端末装置であり、店内カメラ40が撮像した画像の表示などを行うことができる。
The in-
店舗管理サーバ20は、店舗全体の管理を行う装置である。具体的には、店舗管理サーバ20は、店舗の在庫、販売実績、売上、店員の勤務状態などを管理する。さらに、店舗管理サーバ20は、商品運搬カート10による各種処理の結果、レジ端末装置30による各種処理の結果、店内カメラ40による撮像の結果などを管理する。
The
次に、商品運搬カート10の機能構成について説明する。図4は、商品運搬カート10の機能構成を示す機能ブロック図である。図4に示すように、商品運搬カート10は、商品認識カメラ11、状態認識カメラ12、通信部13、カードリーダライタ14、記憶部15及び制御部16を有する。
Next, the functional configuration of the
商品認識カメラ11は、利用者がカゴ部に載せた商品を撮像し、撮像結果を制御部16に出力する。状態認識カメラ12は、周辺を撮像し、撮像結果を制御部16に出力する。通信部13は、店舗管理サーバ20やレジ端末装置30との通信を行う通信インタフェースである。カードリーダライタ14は、利用者を識別するためのユーザカードや、決済に用いるペイメントカード(クレジットカード、プリペイドカード、キャッシュカード等)を受け付けてデータの読み書きを行うデバイスである。
The product recognition camera 11 images the product placed on the basket portion by the user, and outputs the imaging result to the
記憶部15は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等からなる記憶デバイスであり、学習済モデル15a、商品データ15b、決済履歴データ15cなどを記憶する。学習済モデル15aは、学習用の商品画像を用い、教師有りの機械学習を行うことで、商品を識別するよう調整された多層ニューラルネットワークの構造とパラメータを示すデータである。商品データ15bは、利用者がカゴ部に入れた商品である購入対象商品を示す。決済履歴データ15cは、商品運搬カート10が行った決済処理の履歴を示すデータである。
The
制御部16は、商品運搬カート10の全体を制御する制御部であり、商品認識部16a、状態認識部16b、購入対象商品特定部16c及び決済処理部16dを有する。
The
商品認識部16aは、商品認識カメラ11により撮像された商品の画像に対して画像処理を行い、外見的特徴に基づいて商品の認識を行う。具体的には、商品認識部16aは、商品の画像を学習済モデル15aに入力する。学習済モデル15aは、入力された画像から商品の外見的特徴を抽出し、該当する商品を識別結果として出力する。もしくは、入力された画像から商品を一意に識別できない場合には、識別結果は、「不明」となる。
The
また、商品認識部16aは、バーコードなど、商品の特定に寄与する識別情報が画像に含まれていれば、識別情報を読み取って商品の認識に用いる。
If the image includes identification information that contributes to the identification of the product, such as a barcode, the
状態認識部16bは、状態認識カメラ12による撮像結果を用い、周辺の状態を認識する処理を行う。状態認識カメラ12は、利用者の顔、近傍の商品棚、利用者の動作、周囲の人物などを撮像している。利用者の顔の撮像結果は、利用者の認証などに用いることができる。近傍の商品棚の撮像結果は、どの商品を陳列した棚であるかを特定するために用いることができる。さらに、商品棚を連続して撮像した複数の画像を比較することで、商品棚からの商品の取り出しや、商品棚への商品の戻しを検知することができる。利用者の動作は、利用者による商品の取り出しや、商品棚への商品の戻しの検知に使用できる。周辺の人物の撮像結果は、利用者以外の第三者により行われたカゴ部への商品の追加や、カゴ部からの商品の抜き取りの検知に用いることができる。
The
購入対象商品特定部16cは、商品認識部16aによる認識結果と状態認識部16bによる認識結果とを用いて購入対象商品を特定する処理を行う。具体的には、商品認識部16aが商品を識別したならば、識別した商品を購入対象商品として商品データ15bに追加する。
The purchase target
また、商品認識部16aによる認識結果が「不明」であっても、利用者が商品を商品運搬カートに載せる動作を認識し、その前後で商品棚の商品が減っていれば、商品棚に陳列されていた商品を購入対象商品として商品データ15bに追加する。また、利用者が商品を商品運搬カートに載せる動作を認識し、その前後で商品棚の商品が減っていれば、商品棚に陳列されていた商品を購入対象商品として商品データ15bに追加する。
Even if the recognition result by the
また、利用者が商品運搬カートから商品を取り出して戻す動作を認識したならば、その前後で商品棚の商品が増加していれば、商品データ15bから該当する商品を選択し、削除する。
Further, if the user recognizes the operation of taking out and returning the product from the product transport cart, and if the number of products on the product shelf increases before and after that, the corresponding product is selected from the
購入対象商品特定部16cは、商品認識部16aによる認識結果と状態認識部16bによる認識結果とを用いても特定できない商品が存在する場合には、「有人レジ誘導フラグ」をセットする。このフラグは、選択可能な決済方法に影響を与える。
The purchase target
また、利用者以外の第三者により行われたカゴ部への商品の追加や、カゴ部からの商品の抜き取りを検知した場合にも、購入対象商品特定部16cは、「有人レジ誘導フラグ」をセットする。利用者が意図しない商品が含まれていたり、商品が不足しているなど、購入対象商品に過不足が生じている可能性があるため、有人レジエリアで商品の特定を改めて行うことが望ましいからである。なお、第三者による商品の追加や抜き取りを検知した時点で、利用者に報知を行う構成としてもよい。また、第三者による商品の追加や抜き取りに関するデータをレジ端末装置30や店舗管理サーバ20に送信することも可能である。
In addition, when it is detected that a third party other than the user adds a product to the basket part or removes a product from the basket part, the purchase target
決済処理部16dは、購入対象商品特定部16cにより特定された購入対象商品の決済処理を行う。決済処理部16dは、利用者が選択した商品を全て特定できており、かつペイメントカードや顔認証による決済が可能であることを条件に、ペイメントカードや顔認証による決済を許可する。例えば、ユーザカードの読取や顔画像の認証によって利用者を認証済みであり、ペイメントカードや顔認証による決済を許可する設定がなされていれば、ペイメントカードや顔認証による決済が可能となる。
The
決済処理部16dは、ペイメントカードや顔認証による決済処理を行った場合には、決済完了を利用者に報知し、決済の内容を決済履歴データ15cに追加するとともに店舗管理サーバ20に送信し、商品データ15bをクリアする。
When the
一方、特定できていない商品が含まれている可能性がある場合には、決済処理部16dは、利用者を有人レジエリアに誘導する報知を行い、店員による商品の特定と決済とを行わせる。この場合には、有人レジでの決済完了時に、商品データ15bをクリアし、有人レジ誘導フラグをリセットする。
On the other hand, if there is a possibility that an unspecified product is included, the
また、利用者が選択した商品を購入対象商品として全て特定できているが、ペイメントカードや顔認証による決済ができない場合には、決済処理部16dは、セルフレジエリアで決済処理を行う。決済処理部16dは、セルフレジエリアに設置された決済用のレジ端末装置30に商品データ15bを送信する。そして、レジ端末装置30での決済完了時に、商品データ15bをクリアする。
Further, if all the products selected by the user have been specified as purchase target products, but if payment by payment card or face authentication cannot be performed, the
次に、商品運搬カート10の処理手順について説明する。図5は、商品運搬カート10の処理手順を示すフローチャートである。処理が開始されると、まず、商品運搬カート10の状態認識部16bは、利用者の認証を行う(ステップS101)。この利用者の認証は、状態認識カメラ12により撮像された利用者の顔画像を用いた顔認証や、カードリーダライタ14によるユーザカードの読取りにより行う。
Next, a processing procedure of the
その後、購入対象商品特定部16cが購入商品特定処理を行い(ステップS102)、決済処理部16dは決済開始の操作を受け付けたか否かを判定する(ステップS103)、決済開始の操作を受け付けていなければ(ステップS103;No)、ステップS102に移行し、購入商品特定処理を繰り返す。
After that, the purchase target
決済開始の操作を受け付けたならば(ステップS103;Yes)、決済処理部16dが決済処理を実行し(ステップS104)、処理を終了する。
When the payment start operation is accepted (step S103; Yes), the
図6は、図5に示した購入対象商品特定処理の詳細を示すフローチャートである。購入対象商品特定処理が開始されると、購入対象商品特定部16cは、商品の追加や取出しが行われたか否かを判定する(ステップS201)。具体的には、商品認識部16aが商品の増加を検知した場合や、状態認識部16bが商品をカゴ部に入れる動作を認識した場合に、「商品の追加」と判定する。同様に、商品認識部16aが商品の減少を検知した場合や、状態認識部16bが商品を商品棚に戻す動作を認識した場合に、「商品の取出し」と判定する。
FIG. 6 is a flowchart showing details of the purchase target product specifying process shown in FIG. When the purchase target product specifying process is started, the purchase target
商品の追加や取出しを検知していなければ(ステップS201;No)、そのまま元の処理に戻る。一方、商品の追加又は取出しを検知したならば(ステップS201;Yes)、商品認識部16aが商品の認識を行い(ステップS202)、状態認識部16bが状態の認識を行う(ステップS203)。
If the addition or removal of the product is not detected (step S201; No), the process directly returns to the original process. On the other hand, when the addition or removal of the product is detected (step S201; Yes), the
商品の認識と状態の認識のいずれでも商品を特定できなければ(ステップS204;No)、購入対象商品特定部16cは、詳細チェックを実行する(ステップS206)。この詳細チェックは、例えば店舗管理サーバ20に詳細チェック依頼を送信し、店舗管理サーバ20が店内カメラ40による撮像結果を画像処理して商品を特定し、商品運搬カート10に通知することで行えばよい。または、店舗管理サーバ20が詳細チェック依頼を受信した場合に、担当の店員がバックヤード端末装置50を操作して店内カメラ40の撮像結果を確認して商品を特定し、商品運搬カート10に通知してもよい。
If the product cannot be identified by either the product recognition or the state recognition (step S204; No), the purchase target
詳細チェックでも商品を特定できなければ(ステップS207;No)、購入対象商品特定部16cは、有人レジ誘導フラグをセットして(ステップS208)、元の処理に戻る。
If the product cannot be specified even by the detailed check (step S207; No), the purchase target
商品の認識又は状態の認識から商品を特定できた場合(ステップS204;Yes)、若しくは詳細チェックにより商品を特定できた場合(ステップS207;Yes)、購入対象商品特定部16cは、特定された商品の追加又は削除を行って商品データ15bを更新し(ステップS205)、元の処理に戻る。
When the product can be specified from the recognition of the product or the recognition of the state (step S204; Yes), or the product can be specified by the detailed check (step S207; Yes), the purchase target
図7は、図5に示した決済処理の詳細を示すフローチャートである。決済処理部16dは、決済処理を開始すると、まず、有人レジ誘導フラグがセットされているか否かを判定する(ステップS301)。有人レジ誘導フラグがセットされていれば、決済処理部16dは、利用者を有人レジに誘導する報知を行う(ステップS308)。そして、有人レジエリアのレジ端末装置30に商品データ15bを送信する(ステップS307)。
FIG. 7 is a flowchart showing details of the settlement process shown in FIG. When the
有人レジ誘導フラグがセットされていなければ(ステップS301;No)、決済処理部16dはカート決済(ペイメントカード又は顔認証による決済)が可能であるか否かを判定する(ステップS302)。カート決済ができなければ(ステップS306;No)、決済処理部16dは、利用者をセルフレジに誘導する報知を行う(ステップS306)。その後、セルフレジエリア又は有人レジエリアのレジ端末装置30に商品データ15bを送信する(ステップS307)。
If the manned cash register guidance flag is not set (step S301; No), the
また、カート決済が可能である(ステップS302;Yes)が、カート決済を選択されなかったならば(ステップS303;No)、セルフレジエリア又は有人レジエリアのレジ端末装置30に商品データ15bを送信する(ステップS307)。
Further, although cart payment is possible (step S302; Yes), if cart payment is not selected (step S303; No), the
カート決済が可能であり(ステップS302;Yes)、カート決済を選択されたならば(ステップS303;Yes)、決済処理部16dは、ペイメントカードや顔認証による決済を実行する(ステップS304)。
If the cart payment is possible (step S302; Yes) and the cart payment is selected (step S303; Yes), the
ステップS304又はステップS307の後、決済処理部16dは決済を終了し(ステップS305)、元の処理に戻る。
After step S304 or step S307, the
次に、各種処理のバリエーションについて説明する。図8は、各種処理のバリエーションについての説明図である。まず、商品認識を行う方法としては、深層学習による識別や、バーコード等の識別情報の読取を用いることができる。また、状態認識では、商品棚の状態と変化、利用者の動作(商品を取る、戻す)、利用者の顔、利用者の位置、周囲の人物と動作などを認識することができる。なお、利用者の位置は、例えば周囲の状況から推測することができる。利用者の位置を推測することで、利用者がどの商品カテゴリのエリアに居るのかが分かり、商品の画像認識の候補を絞り込むことが可能となる。 Next, variations of various processes will be described. FIG. 8 is an explanatory diagram of variations of various processes. First, as a method of recognizing a product, identification by deep learning or reading of identification information such as a barcode can be used. Further, in the state recognition, it is possible to recognize the state and change of the product shelf, the user's action (picking up and returning the item), the user's face, the user's position, the surrounding person and action and the like. The position of the user can be inferred from the surrounding situation, for example. By estimating the position of the user, it is possible to know which product category the user is in, and narrow down the candidates for image recognition of the product.
また、購入対象商品の特定は、商品運搬カート10で行ってもよいし、外部の装置、例えば店舗管理サーバ20に依頼して行わせてもよい。また、決済は、商品運搬カート10で顔認証による決済を行う、商品運搬カート10でペイメントカードによる決済を行う、レジ端末装置30に決済を依頼する、などのバリエーションがある。
Further, the product to be purchased may be specified by the
ここで、深層学習を用いた学習済モデルについて説明する。図9は、学習済モデルの構造についての説明図である。図9に示すように、学習済モデルは、入力層、複数の中間層、出力層を有する多層ニューラルネットワークである。入力層に存在する複数の入力ノードは、例えば商品の画像が有する複数の画素に対応し、画素値が入力ノードへの入力値となる。出力層は、商品の識別結果に対応し、識別結果毎に1つの出力ノードが与えられる。 Here, a learned model using deep learning will be described. FIG. 9 is an explanatory diagram of the structure of the learned model. As shown in FIG. 9, the learned model is a multilayer neural network having an input layer, a plurality of intermediate layers, and an output layer. The plurality of input nodes existing in the input layer correspond to a plurality of pixels included in the image of the product, for example, and the pixel value becomes an input value to the input node. The output layer corresponds to the product identification result, and one output node is provided for each identification result.
中間層に含まれる中間ノードは、それぞれ前後の層のノードと接続しており、このノード間接続のパラメータが学習処理によって最適化されている。そして、入力層に商品の画像が入力されると、入力値とノード間接続のパラメータに基づいて、各出力ノードの値が求められる。出力ノードの値は、その出力ノードに割り当てられた識別結果の特徴の強さを示す。そして、複数の出力ノードにより示された各々の識別結果の特徴の強さを比較し、特定の識別結果の特徴が他の識別結果の特徴よりも充分に強く現れているならば、その識別結果を出力する。 The intermediate nodes included in the intermediate layer are connected to the nodes in the layers before and after, respectively, and the parameters of this internode connection are optimized by the learning process. Then, when the image of the product is input to the input layer, the value of each output node is obtained based on the input value and the parameter of the inter-node connection. The value of the output node indicates the strength of the feature of the identification result assigned to the output node. Then, the strengths of the features of the identification results indicated by the plurality of output nodes are compared, and if the features of the particular identification result appear sufficiently stronger than the features of other identification results, the identification result Is output.
これまでの説明では、商品棚に陳列された現物の商品を購入する場合を例に説明を行ったが、ネット店舗の商品を購入し、現物の商品とともに決済することも可能である。図10は、現物の商品とネット店舗の商品の購入についての説明図である。図10では、商品棚には、ネット店舗の商品見本としての説明画像と二次元コードとが展示されている。 In the description so far, the case where the actual product displayed on the product shelf is purchased has been described as an example, but it is also possible to purchase the product at an online store and settle the payment together with the actual product. FIG. 10 is an explanatory diagram of purchase of actual products and products of online stores. In FIG. 10, an explanation image as a product sample of an online store and a two-dimensional code are displayed on the product shelf.
利用者が商品運搬カート10に紐付けられた端末装置で二次元コードを撮像すると、商品運搬カート10は、二次元コードを読取り、対応する商品をネット店舗の商品を商品データ15bに追加する。
When the user captures an image of the two-dimensional code with the terminal device linked to the
従って、商品データ15bの決済を行うと、カゴ部に入った現物の商品分の金額とネット店舗の商品分の金額との合計が決済金額となる。カゴ部に入った現物の商品は、そのまま利用者に渡され、ネット店舗の商品は後日配送する。配送先は、例えば利用者が予め登録しておくことも可能である。
Therefore, when the
図11は、店舗管理サーバ20が管理するデータの利用例についての説明図である。店舗管理サーバ20は、事業者に関する情報を事業者テーブルとして管理し、消費者に関する情報を消費者テーブルとして管理する。さらに、消費者について個人カスタマイズ情報を管理することができる。
FIG. 11 is an explanatory diagram of a usage example of data managed by the
事業者テーブルは、商品別の販売情報、仕入れ情報などのリストであり、販売の優先度、仕入れ値、売値、利益率、在庫数などが含まれる。消費者テーブルは、消費者の個人別の所有物品を示す。消費者の個人別の所有物品は、購入の実績と消費期限などから推定することができる。個人カスタマイズ情報は、個人に紐付けられた属性情報であり、好き嫌いなどの嗜好、アレルギー、家族構成、購入履歴、献立の履歴などを含む。 The business entity table is a list of sales information, purchase information, etc. for each product, and includes sales priority, purchase price, selling price, profit margin, inventory quantity, and the like. The consumer table shows the personal belongings of the consumer. Consumer-owned personal belongings can be estimated from the purchase record and expiration date. The personal customization information is attribute information associated with an individual and includes preferences such as likes and dislikes, allergies, family structure, purchase history, menu history, and the like.
店舗管理サーバ20はこれらの情報を用い、消費者の需要と事業者の供給を精度良く分析し、双方を高いレベルで満たす提案を行うことができる。具体的には、消費者向けには商品の提案や献立の提案を行い、事業者向けには仕入れ、品出しの提案を行う。
The
例えば、事業者にとって売りたい商品(在庫が十分で利益率の高い商品)を、必要とする消費者に提示したり、売りたい商品を使って消費者の属性に適合する献立を提案することができる。また、消費者の所有物品から購入対象商品を予測し、店舗への仕入れや品出しに反映させるよう提案を行うことができる。 For example, it is possible to present a product that the business wants to sell (a product with sufficient inventory and a high profit margin) to consumers who need it, or to propose a menu that matches the attributes of the consumer using the product that the business wants to sell. it can. In addition, it is possible to make a proposal to predict a purchase target product from a product owned by a consumer and reflect the product to be purchased in a store or put out.
上述してきたように、本実施例では、商品運搬カート10は、利用者が載せた商品を認識するとともに周辺の状態を認識し、商品の認識結果と状態の認識結果とを用いて購入対象の商品を特定し、特定した商品の決済を行う。このため、利用者が選択した商品を精度良く特定し、商品の決済を効率化することができる。
As described above, in the present embodiment, the
具体的には、商品運搬カート10は、画像処理を用い、周囲における商品の配置、利用者が商品を商品運搬カートに載せる動作、商品運搬カートに載せた商品を取り出して戻す動作などを認識することができる。
Specifically, the
また、商品運搬カート10は、商品を画像処理により認識することができる。画像処理による認識は、例えば、予め生成された学習済みモデルに商品の画像を入力することで行う。また、商品に付された識別情報を取得した場合には、該識別情報をさらに用いて商品の認識を行う。
Further, the
なお、本実施例では、購入対象商品の特定を商品運搬カート10が行なう構成を例示したが、購入対象商品の特定を外部の装置(例えば店舗管理サーバ20)が行う構成としてもよい。
Note that, in the present embodiment, the configuration in which the
また、本実施例では、購入対象商品の決済を商品運搬カート10が行なう構成を例示したが、購入対象商品の決済を外部の装置(例えばレジ端末装置30)が行う構成としてもよい。
Further, in the present embodiment, the configuration in which the
また、本実施例では、商品認識カメラ11と状態認識カメラ12とをそれぞれ設ける構成を例示したが、1つのカメラを商品認識と状態認識に共用する構成としてもよい。
Further, in the present embodiment, the configuration in which the product recognition camera 11 and the
また、図示した各構成は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の構成をされていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の形態は図示のものに限られず、その全部または一部を各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 In addition, each configuration shown in the drawings is a schematic function, and does not necessarily have to be physically configured as shown. That is, the form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part of them may be functionally or physically distributed / integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be configured.
以上のように、本発明に係る商品決済システム、商品運搬カート及び商品決済方法は、利用者が選択した商品を精度良く特定し、商品の決済を効率化することに適している。 As described above, the product payment system, the product transportation cart, and the product payment method according to the present invention are suitable for accurately specifying the product selected by the user and improving the efficiency of product payment.
10 商品運搬カート
11 商品認識カメラ
12 状態認識カメラ
13 通信部
14 カードリーダライタ
15 記憶部
15a 学習済モデル
15b 商品データ
15c 決済履歴データ
16 制御部
16a 商品認識部
16b 状態認識部
16c 購入対象商品特定部
16d 決済処理部
20 店舗管理サーバ
30 レジ端末装置
40 店内カメラ
50 バックヤード端末装置
10 Product Transport Cart 11
16b
Claims (11)
前記商品運搬カートの周辺の状態を認識する状態認識手段と、
前記商品認識手段による認識結果と前記状態認識手段による認識結果とを用いて購入対象の商品を特定する購入対象商品特定手段と、
前記購入対象商品特定手段により特定された商品の決済を行う決済処理手段と
を備えたことを特徴とする商品決済システム。 Product recognition means for recognizing the product placed on the product transport cart that the user uses to transport the product to be purchased,
A state recognition means for recognizing the state around the product transport cart,
Purchase target product specifying means for specifying a purchase target product using the recognition result by the product recognition means and the recognition result by the state recognition means;
And a payment processing unit that performs payment for the product specified by the purchase target product specifying unit.
前記利用者により載せられた商品を認識する商品認識手段と、
周辺の状態を認識する状態認識手段と、
前記商品認識手段による認識結果と前記状態認識手段による認識結果とを用いて購入対象の商品を特定する購入対象商品特定手段と、
前記購入対象商品特定手段により特定された商品の決済を行う決済処理手段と
を備えたことを特徴とする商品運搬カート。 A product transportation cart used by a user to transport products to be purchased,
Product recognition means for recognizing a product placed by the user,
A state recognition means for recognizing the surrounding state,
Purchase target product specifying means for specifying a purchase target product using the recognition result by the product recognition means and the recognition result by the state recognition means;
And a payment processing means for performing payment for the product specified by the purchase target product specifying means.
前記商品運搬カートの周辺の状態を認識する状態認識ステップと、
前記商品認識ステップによる認識結果と前記状態認識ステップによる認識結果とを用いて購入対象の商品を特定する購入対象商品特定ステップと、
前記購入対象商品特定ステップにより特定された商品の決済を行う決済処理ステップと
を含むことを特徴とする商品決済方法。 A product recognition step in which a user recognizes a product placed on a product carrying cart used for carrying a product to be purchased,
A state recognition step of recognizing a state around the product carrying cart,
A purchase target product specifying step of specifying a purchase target product using the recognition result of the product recognition step and the recognition result of the state recognition step;
A payment processing step of performing payment for the product specified by the purchase target product specifying step.
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