RU2020124183A - Система идентификации свежих продуктов для кассового терминала розничной торговли - Google Patents

Система идентификации свежих продуктов для кассового терминала розничной торговли Download PDF

Info

Publication number
RU2020124183A
RU2020124183A RU2020124183A RU2020124183A RU2020124183A RU 2020124183 A RU2020124183 A RU 2020124183A RU 2020124183 A RU2020124183 A RU 2020124183A RU 2020124183 A RU2020124183 A RU 2020124183A RU 2020124183 A RU2020124183 A RU 2020124183A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
images
image
neural network
classification model
training
Prior art date
Application number
RU2020124183A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2769888C2 (ru
RU2020124183A3 (ru
Inventor
Марсель ХЕРЦ
Кристофер САМПСОН
Original Assignee
ТИЛИТЕР ПиТиУай ЛТД
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from AU2017905146A external-priority patent/AU2017905146A0/en
Application filed by ТИЛИТЕР ПиТиУай ЛТД filed Critical ТИЛИТЕР ПиТиУай ЛТД
Publication of RU2020124183A publication Critical patent/RU2020124183A/ru
Publication of RU2020124183A3 publication Critical patent/RU2020124183A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2769888C2 publication Critical patent/RU2769888C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/0464—Convolutional networks [CNN, ConvNet]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/40—Analysis of texture
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/40—Analysis of texture
    • G06T7/41—Analysis of texture based on statistical description of texture
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
    • G06V10/449—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters
    • G06V10/451—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters with interaction between the filter responses, e.g. cortical complex cells
    • G06V10/454—Integrating the filters into a hierarchical structure, e.g. convolutional neural networks [CNN]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/774—Generating sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07G—REGISTERING THE RECEIPT OF CASH, VALUABLES, OR TOKENS
    • G07G1/00—Cash registers
    • G07G1/0036—Checkout procedures
    • G07G1/0045—Checkout procedures with a code reader for reading of an identifying code of the article to be registered, e.g. barcode reader or radio-frequency identity [RFID] reader
    • G07G1/0054—Checkout procedures with a code reader for reading of an identifying code of the article to be registered, e.g. barcode reader or radio-frequency identity [RFID] reader with control of supplementary check-parameters, e.g. weight or number of articles
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07G—REGISTERING THE RECEIPT OF CASH, VALUABLES, OR TOKENS
    • G07G1/00—Cash registers
    • G07G1/0036—Checkout procedures
    • G07G1/0045—Checkout procedures with a code reader for reading of an identifying code of the article to be registered, e.g. barcode reader or radio-frequency identity [RFID] reader
    • G07G1/0054—Checkout procedures with a code reader for reading of an identifying code of the article to be registered, e.g. barcode reader or radio-frequency identity [RFID] reader with control of supplementary check-parameters, e.g. weight or number of articles
    • G07G1/0063—Checkout procedures with a code reader for reading of an identifying code of the article to be registered, e.g. barcode reader or radio-frequency identity [RFID] reader with control of supplementary check-parameters, e.g. weight or number of articles with means for detecting the geometric dimensions of the article of which the code is read, such as its size or height, for the verification of the registration
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07G—REGISTERING THE RECEIPT OF CASH, VALUABLES, OR TOKENS
    • G07G1/00—Cash registers
    • G07G1/12—Cash registers electronically operated
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47F—SPECIAL FURNITURE, FITTINGS, OR ACCESSORIES FOR SHOPS, STOREHOUSES, BARS, RESTAURANTS OR THE LIKE; PAYING COUNTERS
    • A47F9/00—Shop, bar, bank or like counters
    • A47F9/02—Paying counters
    • A47F9/04—Check-out counters, e.g. for self-service stores
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20076—Probabilistic image processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20112—Image segmentation details
    • G06T2207/20132—Image cropping
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30128—Food products
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/68—Food, e.g. fruit or vegetables

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Cash Registers Or Receiving Machines (AREA)

Claims (92)

1. Способ категоризации изображений, включающий
предобработку, при этом предобработка включает в себя
получение множества изображений фонов, на которых должны быть определены отдельные наименования продуктов, в качестве набора фоновых изображений,
получение исходного ряда изображений отдельных наименований продуктов, которые должны быть определены в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов,
маскирование фона изображений в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов для создания набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов,
цифровую аугментацию набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов для создания расширенного набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов, который включает больший ряд изображений маскированных отдельных наименований продуктов, чем набор маскированных изображений отдельных наименований продуктов,
наложение каждого изображения расширенного набора изображений отдельных наименований продуктов на каждое из изображений набора фоновых изображений для создания множества новых обучающих изображений как части набора обучающих изображений, набор обучающих изображений, таким образом, обеспечивающий достаточную количественную изменчивость для обучения нейронной сети,
выделение признаков из набора обучающих изображений, и
создание модели классификации путем обучения нейронной сети на наборе обучающих изображений, где модель классификации обеспечивает прогнозирование категоризации изображения;
реализацию модели классификации в процессоре; и
получение изображения для категоризации, где процессор связан с системой кассовых терминалов, процессор использует модель классификации на полученном изображении для обеспечения выходных данных прогнозирования категоризации изображения для системы кассовых терминалов.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в предобработке предварительно обученная сверточная нейронная сеть (СНС), обученная на больших несвязанных или отдельных наборах данных, применяется в качестве детектора признаков.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что нейронная сеть включает полносвязную нейронную сеть.
4. Способ по п. 2, отличающийся тем, что выделение признаков включает
a) предварительно обученную СНС;
b) гистограмму цветового пространства;
c) текстурные признаки по числовому вектору признаков и
d) доминирующую цветовую сегментацию.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что система кассовых терминалов принимает форматированную взаимосвязь выходных данных посредством модели классификации, форматированные выходные данные, включающие протокол для обеспечения оценок для процентной вероятности категории изображения для системы кассовых терминалов.
6. Внешняя система обработки и классификации изображений для создания модели классификации и классифицирования изображений, внешних по отношению к системе кассовых терминалов, в которой система обработки и классификации изображений включает процессор, выполненный с возможностью
предобработки, при этом предобработка включает в себя
получение множества изображений фонов, на которых должны быть определены отдельные наименования продуктов, в качестве набора фоновых изображений,
получение исходного ряда изображений отдельных наименований продуктов, которые должны быть определены в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов,
маскирование фона изображений в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов для создания набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов,
цифровую аугментацию набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов для создания расширенного набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов, который включает больший ряд изображений маскированных отдельных наименований продуктов, чем набор отдельных маскированных изображений,
наложение каждого изображения расширенного набора изображений отдельных наименований продуктов на каждое из изображений набора фоновых изображений для создания множества новых обучающих изображений как части набора обучающих изображений, набор обучающих изображений, таким образом, обеспечивающий достаточную количественную изменчивость для обучения нейронной сети;
выделения признаков из расширенного набора изображений для создания модели классификации путем обучения нейронной сети на расширенном наборе изображений; и
применения модели классификации, реализованной в процессе, для обеспечения в качестве выходных данных прогнозирования категории изображения; и
создания форматированной взаимосвязи в качестве выходных данных, включающих протокол для системы кассовых терминалов, где система кассовых терминалов принимает форматированную взаимосвязь выходных данных посредством модели классификации внешней системы.
7. Система по п. 6, отличающаяся тем, что модель классификации обеспечивает процентную вероятность категоризации изображения.
8. Система по п. 7, отличающаяся тем, что в предобработке нейронная сеть включает предварительно обученную сверточную нейронную сеть (СНС), обученную на больших несвязанных или отдельных наборах данных, используемую в качестве детектора формы и контура.
9. Система по п. 7, отличающаяся тем, что нейронная сеть включает полносвязную нейронную сеть.
10. Система по п. 8, отличающаяся тем, что выделение признаков включает
a. Предварительно обученную СНС;
b. Гистограмму цветового пространства;
c. Текстурные признаки по числовому вектору признаков и
d. Доминирующую цветовую сегментацию.
11. Способ обработки изображений для создания модели классификации изображений для категоризации изображений продуктов, включающий
получение множества изображений фонов, на которых должны быть определены отдельные наименования продуктов, в качестве набора фоновых изображений;
получение исходного ряда изображений отдельных наименований продуктов, которые должны быть определены в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов;
маскирование фона изображений в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов для создания набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов;
цифровую аугментацию набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов для создания расширенного маскированного набора изображений отдельных наименований продуктов, который включает больший рад изображений маскированных отдельных наименований продуктов, чем набор маскированных изображений отдельных наименований продуктов;
наложение каждого изображения расширенного набора изображений отдельных наименований продуктов на каждое из изображений набора фоновых изображений для создания множества новых обучающих изображений как части набора обучающих изображений, чтобы, таким образом, обеспечить достаточную количественную изменчивость для обучения нейронной сети;
выделение признаков из набора обучающих изображений, где выделение признаков включает использование предварительно обученной сверточной нейронной сети (СНС) в качестве высокоуровневого идентификатора контура и формы; и
создание модели классификации путем обработки второго ряда изображений с помощью нейронной сети, где модель классификации обеспечивает прогнозирование категоризации изображения.
12. Способ по п. 11, отличающийся тем, что создание модели классификации дополнительно включает выделение предварительно обработанных признаков изображений в наборе обучающих изображений.
13. Способ по п. 11, отличающийся тем, что выделение признаков включает:
a) предварительно обученную СНС;
b) гистограмму цветового пространства;
c) текстурные признаки по числовому вектору признаков и
d) доминирующую цветовую сегментацию.
14. Способ по п. 11, отличающийся тем, что нейронная сеть включает полносвязную нейронную сеть.
15. Способ по п. 11, отличающийся тем, что модель классификации реализуется в процессоре, который является внешним относительно системы кассовых терминалов и который связан с системой кассовых терминалов.
16. Способ по п. 15, отличающийся тем, что способ включает в себя передачу форматированной взаимосвязи выходных данных посредством модели классификации системе кассовых терминалов, форматированные выходные данные, включающие протокол для обеспечения оценок для процентной вероятности категории изображения для системы кассовых терминалов.
17. Способ обработки набора обучающих изображений для создания модели классификации изображений, включающий
предобработку, при этом предобработка включает в себя
получение множества изображений сцен, в которых должны быть определены отдельные наименования продуктов, в качестве набора фоновых изображений;
получение исходного ряда изображений отдельных наименований продуктов, которые должны быть определены в исходном наборе изображений отдельных наименований;
маскирование фона изображений в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов для создания набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов;
цифровую аугментацию набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов для создания расширенного набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов, который содержит больший ряд маскированных изображений отдельных наименований продуктов, чем набор отдельных маскированных изображений;
наложение каждого из изображений расширенного набора изображений отдельных наименований продуктов на каждое из изображений набора фоновых изображений для создания множества новых обучающих изображений как части набора обучающих изображений, набор обучающих изображений, таким образом, обеспечивающий достаточную количественную изменчивость для обучения нейронной сети;
выделение признаков из расширенного набора изображений; и
обработку набора обучающих изображений с помощью нейронной сети для создания модели классификации для развертывания;
где сегментация изображения не осуществляется при развертывании.
18. Способ по п. 17, отличающийся тем, что при развертывании включает в себя
захват изображения,
выделение, по меньшей мере, одного признака из изображения, и
применение выделенного признака к нейронной сети модели классификации для создания прогнозирования категоризации изображения.
19. Способ по п. 17, отличающийся тем, что в предобработке, выделение признаков осуществляется предварительно обученной сверточной нейронной сетью (СНС), обученной на больших несвязанных или отдельных наборах данных, используемой в качестве детектора формы и контура.
20. Способ по п. 17, отличающийся тем, что нейронная сеть включает полносвязную нейронную сеть.
21. Способ по п. 19, отличающийся тем, что выделение признаков включает
a) предварительно обученную СНС;
b) гистограмму цветового пространства;
c) текстурные признаки по числовому вектору признаков и
d) доминирующую цветовую сегментацию.
22. Способ по п. 17, отличающийся тем, что для развертывания, модель классификации реализуется в процессоре, который является внешним относительно системы кассовых терминалов и который связан с системой кассовых терминалов.
23. Способ по п. 22, отличающийся тем, что система кассовых терминалов принимает форматированную взаимосвязь выходных данных посредством модели классификации, форматированные выходные данные, включающие протокол для обеспечения оценок для процентной вероятности категории изображения для системы кассовых терминалов.
24. Способ категоризации изображений, включающий
получение множества изображений сцен, в которых должны быть определены отдельные наименования продуктов, в качестве набора фоновых изображений;
получение исходного ряда изображений отдельных наименований продуктов, которые должны быть определены в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов;
маскирование фона изображений в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов для создания набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов;
цифровую аугментацию набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов для создания расширенного набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов, который включает больший ряд изображений маскированных отдельных наименований продуктов, чем набор маскированных изображений отдельных наименований продуктов;
наложение каждого изображения расширенного набора изображений отдельных наименований продуктов на каждое из изображений набора фоновых изображений для создания множества новых обучающих изображений как части набора обучающих изображений, чтобы, таким образом, обеспечить достаточную количественную изменчивость для обучения нейронной сети;
выделение признаков из изображений во втором наборе изображений в соответствии с:
a) предварительно обученной сверточной нейронной сетью (СНС), обученной на больших несвязанных или отдельных наборах данных, применяемой в качестве детектора признаков;
b) гистограммой цветового пространства;
c) текстурными признаками по числовому вектору признаков и
d) доминирующей цветовой сегментацией;
и обучение нейронной сети на выделенных признаках для создания модели классификации, где модель классификации обеспечивает прогнозирование категоризации изображения.
25. Способ по п. 24, отличающийся тем, что, дополнительно включает: реализацию модели классификации в процессоре; и
получение изображения для категоризации, где процессор связан с системой кассовых терминалов, процессор, использующий модель классификации для обеспечения выходных данных процентной вероятности категоризации изображения для системы кассовых терминалов.
26. Способ по п. 25, отличающийся тем, что система кассовых терминалов принимает форматированную взаимосвязь выходных данных посредством модели классификации, форматированные выходные, включающие протокол для обеспечения оценок для процентной вероятности категории изображения для системы кассовых терминалов.
RU2020124183A 2017-12-21 2018-12-20 Система идентификации свежих продуктов для кассового терминала розничной торговли RU2769888C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
AU2017905146 2017-12-21
AU2017905146A AU2017905146A0 (en) 2017-12-21 A retail checkout terminal fresh produce identification system
PCT/AU2018/051369 WO2019119047A1 (en) 2017-12-21 2018-12-20 A retail checkout terminal fresh produce identification system

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2020124183A true RU2020124183A (ru) 2022-01-21
RU2020124183A3 RU2020124183A3 (ru) 2022-01-21
RU2769888C2 RU2769888C2 (ru) 2022-04-07

Family

ID=66992404

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020124183A RU2769888C2 (ru) 2017-12-21 2018-12-20 Система идентификации свежих продуктов для кассового терминала розничной торговли

Country Status (7)

Country Link
US (1) US11720939B2 (ru)
EP (1) EP3729375A4 (ru)
JP (1) JP2021508398A (ru)
CN (1) CN111587450A (ru)
CA (1) CA3086248A1 (ru)
RU (1) RU2769888C2 (ru)
WO (1) WO2019119047A1 (ru)

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11995800B2 (en) * 2018-08-07 2024-05-28 Meta Platforms, Inc. Artificial intelligence techniques for image enhancement
US11011257B2 (en) * 2018-11-21 2021-05-18 Enlitic, Inc. Multi-label heat map display system
US20200364491A1 (en) * 2019-05-15 2020-11-19 Getac Technology Corporation Image detection scanning method for object surface defects and image detection scanning system thereof
US11244443B2 (en) * 2019-07-28 2022-02-08 Advantest Corporation Examination apparatus, examination method, recording medium storing an examination program, learning apparatus, learning method, and recording medium storing a learning program
US20210042528A1 (en) * 2019-08-09 2021-02-11 Malay Kundy System and method for loss prevention at a self-checkout scanner level
US11205094B2 (en) * 2019-10-29 2021-12-21 Accel Robotics Corporation Multi-angle rapid onboarding system for visual item classification
US11743418B2 (en) 2019-10-29 2023-08-29 Accel Robotics Corporation Multi-lighting conditions rapid onboarding system for visual item classification
US11275972B2 (en) * 2019-11-08 2022-03-15 International Business Machines Corporation Image classification masking
EP3862962A1 (en) * 2020-02-10 2021-08-11 Mettler-Toledo (Albstadt) GmbH Method and appartus for identifying an item selected from a stock of items
US20210300433A1 (en) * 2020-03-27 2021-09-30 Washington University Systems and methods for defending against physical attacks on image classification
US11720650B2 (en) 2020-10-30 2023-08-08 Tiliter Pty Ltd. Methods and apparatus for training a classification model based on images of non-bagged produce or images of bagged produce generated by a generative model
US11341698B1 (en) * 2020-12-18 2022-05-24 Tiliter Pty Ltd. Methods and apparatus for simulating images of produce with markings from images of produce and images of markings
WO2022177947A1 (en) * 2021-02-17 2022-08-25 Accel Robotics Corporation Multi-lighting conditions rapid onboarding system for visual item classification
US20230100172A1 (en) * 2021-09-30 2023-03-30 Toshiba Global Commerce Solutions Holdings Corporation Item matching and recognition system
US20230297990A1 (en) * 2022-03-18 2023-09-21 Toshiba Global Commerce Solutions Holdings Corporation Bi-optic object classification system

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5546475A (en) 1994-04-29 1996-08-13 International Business Machines Corporation Produce recognition system
JP3776500B2 (ja) * 1996-03-26 2006-05-17 オリンパス株式会社 多重化光学系及びそれを用いた特徴ベクトル変換装置、特徴ベクトル検出伝送装置、及び、それらを用いた認識分類装置
US6260023B1 (en) * 1999-06-14 2001-07-10 Ncr Corporation Transaction processing system including a networked produce recognition system
US8732025B2 (en) * 2005-05-09 2014-05-20 Google Inc. System and method for enabling image recognition and searching of remote content on display
KR20070023357A (ko) * 2005-08-24 2007-02-28 주식회사 케이티 사람 영역의 매스크 이미지를 이용한 배경 변조 장치 및 그방법
WO2009091353A1 (en) * 2008-01-14 2009-07-23 Henty David L Produce identification and pricing system for checkouts
RU2470363C2 (ru) * 2011-02-14 2012-12-20 Общество с ограниченной ответственностью "Адривер" Способ электронной продажи товаров и услуг
RU2453919C1 (ru) * 2011-03-28 2012-06-20 Закрытое акционерное общество "Лаборатория Касперского" Способ выявления спама в растровом изображении
CN102663780B (zh) * 2012-03-16 2015-04-15 安科智慧城市技术（中国）有限公司 遗留物属性的判断方法及系统
JP5707375B2 (ja) * 2012-11-05 2015-04-30 東芝テック株式会社 商品認識装置及び商品認識プログラム
US9147104B2 (en) * 2012-11-05 2015-09-29 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Systems and methods for processing low contrast images
US20160225053A1 (en) * 2015-01-29 2016-08-04 Clear Research Corporation Mobile visual commerce system
US10282722B2 (en) * 2015-05-04 2019-05-07 Yi Sun Huang Machine learning system, method, and program product for point of sale systems
CN106548127B (zh) * 2015-09-18 2022-11-04 松下电器（美国）知识产权公司 图像识别方法
CN106408562B (zh) * 2016-09-22 2019-04-09 华南理工大学 基于深度学习的眼底图像视网膜血管分割方法及系统
CN108460389B (zh) * 2017-02-20 2021-12-03 阿里巴巴集团控股有限公司 一种识别图像中对象的类型预测方法、装置及电子设备
US10607116B1 (en) * 2018-10-30 2020-03-31 Eyezon Ltd Automatically tagging images to create labeled dataset for training supervised machine learning models

Also Published As

Publication number Publication date
CA3086248A1 (en) 2019-06-27
JP2021508398A (ja) 2021-03-04
RU2769888C2 (ru) 2022-04-07
EP3729375A4 (en) 2021-09-22
US20200364501A1 (en) 2020-11-19
CN111587450A (zh) 2020-08-25
AU2018390987A1 (en) 2020-08-06
RU2020124183A3 (ru) 2022-01-21
WO2019119047A1 (en) 2019-06-27
EP3729375A1 (en) 2020-10-28
US11720939B2 (en) 2023-08-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2020124183A (ru) Система идентификации свежих продуктов для кассового терминала розничной торговли
Hossain et al. Automatic fruit classification using deep learning for industrial applications
US10282589B2 (en) Method and system for detection and classification of cells using convolutional neural networks
Yang et al. An emotion recognition model based on facial recognition in virtual learning environment
Burhan et al. Comparative study of deep learning algorithms for disease and pest detection in rice crops
US8379994B2 (en) Digital image analysis utilizing multiple human labels
Caroppo et al. Comparison between deep learning models and traditional machine learning approaches for facial expression recognition in ageing adults
Alharbi et al. Automatic counting of wheat spikes from wheat growth images
Montalbo et al. An Optimized Classification Model for Coffea Liberica Disease using Deep Convolutional Neural Networks
CN109002851A (zh) 一种基于图像多特征融合的水果分类方法及应用
WO2017221259A1 (en) Automatic recognition of indian prawn species
Khotimah et al. Tuna fish classification using decision tree algorithm and image processing method
Giovany et al. Machine learning and SIFT approach for Indonesian food image recognition
Ayyub et al. Fruit disease classification and identification using image processing
Başol et al. A deep learning-based seed classification with mobile application
Akinin et al. Image segmentation algorithm based on self-organized Kohonen's neural maps and tree pyramidal segmenter
CN116912739A (zh) 藕粉的加工控制系统及其方法
CN109583336A (zh) 一种建立运动物体模型的方法及装置
Pascual et al. Disease detection of Asian rice (Oryza Sativa) in the Philippines using image processing
Sreekanth et al. Fruit detection using improved K-means algorithm
Al Shuaeba et al. Marigold blooming maturity levels classification using machine learning algorithms
Hao et al. Improved bags-of-words algorithm for scene recognition
Peng et al. A ranking based attention approach for visual tracking
Elfakharany et al. Halalnet: a deep neural network that classifies the halalness slaughtered chicken from their images
Shruthishree Bird Species Identification Using Image Processing and CNN