JP7464129B2 - 商品検知装置、商品検知システム、商品検知方法および商品検知プログラム - Google Patents
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Description
商品を陳列する棚の画像を取得する画像取得部と、
前記画像から、前記棚の形状、前記商品の形状または前記陳列の体様の少なくともいずれか一つを含む商品陳列情報を判断する判断部と、
判断された前記商品陳列情報に基づき、前記画像の検知に使用すべきモデルを選択する選択部と、
選択された前記モデルを用いて、前記画像から前記棚に陳列された前記商品の陳列の状態を検知する検知部と
を備える。
上記に記載の商品検知装置と、
前記画像を撮影し、前記商品検知装置に向けて送信するカメラと、
前記商品検知装置から前記検知に関する通知を受信する端末と、
を備える。
商品を陳列する棚の画像を取得し、
前記画像から、前記棚の形状、前記商品の形状または前記陳列の体様の少なくともいずれか一つを含む商品陳列情報を判断し、
判断された前記商品陳列情報に基づき、前記画像の検知に使用すべきモデルを選択し、
選択された前記モデルを用いて、前記画像から前記棚に陳列された前記商品の陳列の状態を検知する。
商品を陳列する棚の画像を取得し、
前記画像から、前記棚の形状、前記商品の形状または前記陳列の体様の少なくともいずれか一つを含む商品陳列情報を判断し、
判断された前記商品陳列情報に基づき、前記画像の検知に使用すべきモデルを選択し、
選択された前記モデルを用いて、前記画像から前記棚に陳列された前記商品の陳列の状態を検知する
ことをコンピュータに実現させる。
(商品検知システム)
図1は、本開示の第1実施形態に係る商品検知システム100の構成例を概念的に示すブロック図である。商品検知システム100は、商品検知装置1と、店舗端末2と、カメラ3と、を含む。カメラ3および店舗端末2と商品検知装置1との間はインターネット、イントラネット等の通信ネットワーク4を介して接続されている。尚、店舗内に商品検知装置1を備えさせ、有線ケーブル等でカメラ3と接続させてもよい。
次に、図2を参照して商品検知装置1の内部構造の例について説明する。
次に、店舗端末2について図8を用いて説明する。店舗端末2は、店員が商品管理などのために使用する端末である。店舗端末2は、例えば、読み取り部21、通信部22、出力部23、入力部24および制御部25を備える。
商品検知システム100における商品検知装置1の動作を図9に示すフローチャートを参照して説明する。尚、前提として、棚情報記憶部13には棚情報が格納され、商品情報記憶部14には商品情報が格納され、モデル記憶部15にはモデルが格納されているものとする。
本開示の第1実施形態によると、店舗における商品の陳列状態に適したモデルを使用して、検知精度を向上させることができる。これは、画像取得部11が商品を陳列する棚の画像を取得し、判断部16が、棚の形状、商品の形状または陳列の体様の少なくともいずれか一つを含む商品陳列情報を判断し、選択部17が判断された商品陳列情報に基づき画像の検知に使用すべきモデルを選択し、検知部18が選択されたモデルを用いて、当該画像から、棚に陳列された商品の陳列の状態を検知するからである。
本開示の第1実施形態においては、商品は棚台上に平置き(重ね置き無し)されることを前提としていた。しかしながら、店舗においてはスペースを有効活用するために商品を重ね置きすることがある。よって第2実施形態においては、商品の形状に一段に置かれた商品の形状および複数段に重ねて置かれた商品の形状を含め、積み重ね状態も考慮に入れて商品の異常を検知するための手法について説明する。
図10は、本開示の第2実施形態に係る商品検知システム200の構成例を概念的に示すブロック図である。商品検知システム200は、商品検知装置1aと、店舗端末2と、カメラ3と、を含む。
商品検知システム200における商品検知装置1aの動作を図14に示すフローチャートを参照して説明する。尚、前提として、棚情報記憶部13には棚情報が格納され、商品情報記憶部34には商品情報が格納され、モデル記憶部35にはモデルが格納されているものとする。
本開示の第2実施形態によると、店舗の陳列状態に適したモデルを使用して、第1実施形態よりもさらに検知精度を向上させることができる。これは、画像取得部11が商品を陳列する棚の画像を取得し、判断部36が、棚の形状、商品の形状(商品の積み重ね状態を含む)または陳列の体様の少なくともいずれか一つを含む商品陳列情報を判断し、選択部17が判断された商品陳列情報に基づき、画像の検知に使用すべきモデルを選択し、検知部18が選択されたモデルを用いて、当該画像から、棚に陳列された商品の陳列の状態を検知するからである。具体的には、判断部36が、商品の積み重ね状態(一段に置かれた商品の形状か複数段に重ねて置かれた商品の形状か)を含めた情報を基に商品の形状を判断するからである。
本開示の第3実施形態に係る商品検知装置40について図15を参照して説明する。商品検知装置40は、第1実施形態および第2実施形態の最小構成態様である。商品検知装置40は、画像取得部41、判断部42、選択部43および検知部44を備える。
本開示の各実施形態において、商品検知システム100、200に含まれる各装置(商品検知装置1、1a、40など)の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図16に示すような情報処理装置(コンピュータ)500とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。情報処理装置500は、一例として、以下のような構成を含む。
・ROM(Read Only Memory)502
・RAM(Random Access Memory)503
・RAM503にロードされるプログラム504
・プログラム504を格納する記憶装置505
・記録媒体506の読み書きを行うドライブ装置507
・通信ネットワーク509と接続する通信インターフェース508
・データの入出力を行う入出力インターフェース510
・各構成要素を接続するバス511
各実施形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム504をCPU501が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム504は、例えば、予め記憶装置505やRAM503に格納されており、必要に応じてCPU501が読み出す。なお、プログラム504は、通信ネットワーク509を介してCPU501に供給されてもよいし、予め記録媒体506に格納されており、ドライブ装置507が当該プログラムを読み出してCPU501に供給してもよい。
[付記1]
商品を陳列する棚の画像を取得する画像取得部と、
前記画像から、前記棚の形状、前記商品の形状または前記陳列の体様の少なくともいずれか一つを含む商品陳列情報を判断する判断部と、
判断された前記商品陳列情報に基づき、前記画像の検知に使用すべきモデルを選択する選択部と、
選択された前記モデルを用いて、前記画像から前記棚に陳列された前記商品の陳列の状態を検知する検知部と
を備える商品検知装置。
[付記2]
前記商品陳列情報に対応する、前記画像から前記商品を検知するために学習された前記モデルを一つ以上記憶するモデル記憶部を更に備え、
前記選択部は、前記商品陳列情報に合致する前記モデルを前記モデル記憶部から選択する
付記1に記載の商品検知装置。
[付記3]
前記商品の形状は、複数の角度から撮影された当該商品の形状を含む
付記1または付記2に記載の商品検知装置。
[付記4]
前記商品の形状は、一段に置かれた当該商品の形状および複数段に重ねて置かれた当該商品の形状を含む
付記1乃至付記3のいずれかに記載の商品検知装置。
[付記5]
前記モデルは、
ある商品における、前記商品を陳列する棚の第1の画像における前記商品を陳列することができる陳列可能領域と前記第1の画像取得後に取得された第2の画像における前記陳列可能領域との第1差分が学習された第1モデルを含む
付記1または付記2に記載の商品検知装置。
[付記6]
前記モデルは、
前記ある商品における、前記第1差分と、前記第1の画像に写る前記商品の数と前記第2の画像に写る前記商品の数との第2差分と、の関連付けが学習された第2モデルを含む
付記5に記載の商品検知装置。
[付記7]
前記検知部から前記商品の陳列の状態の異常が検知されると、当該検知の結果を外部の端末に通知する通知部
を更に備える付記1に記載の商品検知装置。
[付記8]
付記1乃至付記7のいずれかに記載の商品検知装置と、
前記画像を撮影し、前記商品検知装置に向けて送信するカメラと、
前記商品検知装置から前記検知に関する通知を受信する端末と、
を備える商品検知システム。
[付記9]
商品を陳列する棚の画像を取得し、
前記画像から、前記棚の形状、前記商品の形状または前記陳列の体様の少なくともいずれか一つを含む商品陳列情報を判断し、
判断された前記商品陳列情報に基づき、前記画像の検知に使用すべきモデルを選択し、
選択された前記モデルを用いて、前記画像から前記棚に陳列された前記商品の陳列の状態を検知する
ことを備える商品検知方法。
[付記10]
前記選択においては、前記商品陳列情報に対応する、前記画像から前記商品を検知するために学習された前記モデルを一つ以上記憶するモデル記憶手段から前記商品陳列情報に合致する前記モデルを選択する
付記9に記載の商品検知方法。
[付記11]
前記商品の形状は、複数の角度から撮影された当該商品の形状を含む
付記9または付記10に記載の商品検知方法。
[付記12]
前記商品の形状は、一段に置かれた当該商品の形状および複数段に重ねて置かれた当該商品の形状を含む
付記9乃至付記11のいずれかに記載の商品検知方法。
[付記13]
前記モデルは、
ある商品における、前記商品を陳列する棚の第1の画像における前記商品を陳列することができる陳列可能領域と前記第1の画像取得後に取得された第2の画像における前記陳列可能領域との第1差分が学習された第1モデルを含む
付記9または付記10に記載の商品検知方法。
[付記14]
前記モデルは、
前記ある商品における、前記第1差分と、前記第1の画像に写る前記商品の数と前記第2の画像に写る前記商品の数との第2差分と、の関連付けが学習された第2モデルを含む
付記13に記載の商品検知方法。
[付記15]
前記検知することにおいて、前記商品の陳列の状態の異常が検知されると、当該検知の結果を外部の端末に通知すること
を更に備える付記9に記載の商品検知方法。
[付記16]
商品を陳列する棚の画像を取得し、
前記画像から、前記棚の形状、前記商品の形状または前記陳列の体様の少なくともいずれか一つを含む商品陳列情報を判断し、
判断された前記商品陳列情報に基づき、前記画像の検知に使用すべきモデルを選択し、
選択された前記モデルを用いて、前記画像から前記棚に陳列された前記商品の陳列の状態を検知する
ことをコンピュータに実現させる商品検知プログラムを格納する記録媒体。
[付記17]
前記選択においては、前記商品陳列情報に対応する、前記画像から前記商品を検知するために学習された前記モデルを一つ以上記憶するモデル記憶手段から前記商品陳列情報に合致する前記モデルを選択する
付記16に記載の記録媒体。
[付記18]
前記商品の形状は、複数の角度から撮影された当該商品の形状を含む
付記16または付記17に記載の記録媒体。
[付記19]
前記商品の形状は、一段に置かれた当該商品の形状および複数段に重ねて置かれた当該商品の形状を含む
付記16乃至付記18のいずれかに記載の記録媒体。
[付記20]
前記モデルは、
ある商品における、前記商品を陳列する棚の第1の画像における前記商品を陳列することができる陳列可能領域と前記第1の画像取得後に取得された第2の画像における前記陳列可能領域との第1差分が学習された第1モデルを含む
付記16または付記17に記載の記録媒体。
[付記21]
前記モデルは、
前記ある商品における、前記第1差分と、前記第1の画像に写る前記商品の数と前記第2の画像に写る前記商品の数との第2差分と、の関連付けが学習された第2モデルを含む
付記20に記載の記録媒体。
[付記22]
前記検知することにおいて、前記商品の陳列の状態の異常が検知されると、当該検知の結果を外部の端末に通知すること
を更に備える付記16に記載の記録媒体。
1a 商品検知装置
2 店舗端末
3 カメラ
4 通信ネットワーク
11 画像取得部
12 画像記憶部
13 棚情報記憶部
14 商品情報記憶部
15 モデル記憶部
16 判断部
17 選択部
18 検知部
19 通知部
21 読み取り部
22 通信部
23 出力部
24 入力部
25 制御部
34 商品情報記憶部
35 モデル記憶部
35a 第1モデル記憶部
35b 第2モデル記憶部
36 判断部
37 選択部
37a 第1モデル選択部
37b 第2モデル選択部
40 商品検知装置
41 画像取得部
42 判断部
43 選択部
44 検知部
100 商品検知システム
200 商品検知システム
500 情報処理装置
501 CPU
502 ROM
503 RAM
504 プログラム
505 記憶装置
506 記録媒体
507 ドライブ装置
508 通信インターフェース
509 通信ネットワーク
510 入出力インターフェース
511 バス
Claims (10)
- 商品を陳列する棚の画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を画像認識することにより、前記棚の形状、前記商品の形状および前記陳列の体様のうち少なくともいずれか一つを含む商品陳列情報を判断する判断手段と、
判断された前記商品陳列情報に含まれる前記棚の形状、前記商品の形状および前記陳列の体様の組み合わせに合致するモデルを、前記画像の検知に使用すべきモデルとして選択する選択手段と、
選択された前記モデルを用いて、前記画像から前記棚に陳列された前記商品の陳列の状態を検知する検知手段とを備える商品検知装置。 - 前記商品陳列情報に対応する、前記画像から前記商品を検知するために学習された前記モデルを一つ以上記憶するモデル記憶手段を更に備え、
前記選択手段は、前記商品陳列情報に合致する前記モデルを前記モデル記憶手段から選択する請求項1に記載の商品検知装置。 - 前記商品の形状は、複数の角度から撮影された当該商品の形状を含む請求項1または請求項2に記載の商品検知装置。
- 前記商品の形状は、一段に置かれた当該商品の形状および複数段に重ねて置かれた当該商品の形状を含む請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の商品検知装置。
- 前記モデルは、
ある商品における、前記商品を陳列する棚の第1の画像における前記商品を陳列することができる陳列可能領域と前記第1の画像取得後に取得された第2の画像における前記陳列可能領域との第1差分が学習された第1モデルを含む請求項1または請求項2に記載の商品検知装置。 - 前記モデルは、
前記ある商品における、前記第1差分と、前記第1の画像に写る前記商品の数と前記第2の画像に写る前記商品の数との第2差分と、の関連付けが学習された第2モデルを含む請求項5に記載の商品検知装置。 - 前記検知手段から前記商品の陳列の状態の異常が検知されると、当該検知の結果を外部の端末に通知する通知手段を更に備える請求項1に記載の商品検知装置。
- 請求項1乃至請求項7のいずれかに記載の商品検知装置と、
前記画像を撮影し、前記商品検知装置に向けて送信するカメラと、
前記商品検知装置から前記検知に関する通知を受信する端末と、を備える商品検知システム。 - コンピュータが、
商品を陳列する棚の画像を取得し、
前記画像を画像認識することにより、前記棚の形状、前記商品の形状および前記陳列の体様のうち少なくともいずれか一つを含む商品陳列情報を判断し、
判断された前記商品陳列情報に含まれる前記棚の形状、前記商品の形状および前記陳列の体様の組み合わせに合致するモデルを、前記画像の検知に使用すべきモデルとして選択し、
選択された前記モデルを用いて、前記画像から前記棚に陳列された前記商品の陳列の状態を検知することを備える商品検知方法。 - 商品を陳列する棚の画像を取得し、
前記画像を画像認識することにより、前記棚の形状、前記商品の形状および前記陳列の体様のうち少なくともいずれか一つを含む商品陳列情報を判断し、
判断された前記商品陳列情報に含まれる前記棚の形状、前記商品の形状および前記陳列の体様の組み合わせに合致するモデルを、前記画像の検知に使用すべきモデルとして選択し、
選択された前記モデルを用いて、前記画像から前記棚に陳列された前記商品の陳列の状態を検知することをコンピュータに実現させる商品検知プログラム。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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WO2019065212A1 (ja) | 2017-09-29 | 2019-04-04 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、制御方法、及びプログラム |
WO2019087519A1 (ja) | 2017-10-30 | 2019-05-09 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 棚監視装置、棚監視方法、及び、棚監視プログラム |
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