[发明专利]一种基于图像识别的货架商品离线识别方法、系统及装置在审
| 申请号： | 201810647864.0 | 申请日： | 2018-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN108875830A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 黄耀鸿;郭怡适;李晓杰;韩冉;陈城;洪键炜;贾鹏 | 申请（专利权）人： | 广州图匠数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06K9/40;G06K9/34 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉;何文聪 |
| 地址： | 510330 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 离线 图像识别 货架商品 系统及装置 训练图像集 货架 数据统计分析 图像 工作效率 模式训练 自动识别 训练机 拍摄 准确率 采集 返回 应用 | ||
1.一种基于图像识别的货架商品离线识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对货架中的商品进行拍摄并处理，进而将其输入至训练机中进行模式训练，得到具备图像识别能力的离线识别模型；
采集货架商品图像，并将其输入至离线识别模型中进行识别处理，得到识别结果并返回。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的货架商品离线识别方法，其特征在于：所述的对货架中的商品进行拍摄并处理，进而将其输入至训练机中进行模式训练，得到具备图像识别能力的离线识别模型，这一步骤具体包括：对货架中的商品进行拍摄，得到训练商品图像；
对训练商品图像中的商品进行标注，得到标注图像；
对标注图像进行预处理，得到训练图像集；
将训练图像集输入至训练机中进行模式训练，得到具备图像识别能力的离线识别模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的货架商品离线识别方法，其特征在于：所述的对标注图像进行预处理，得到训练图像集，这一步骤具体为：对标注图像依次进行颜色空间变换、水平校正、字符特征提取和二值化处理，得到文字识别结果，并结合训练商品图像得到训练图像集。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的货架商品离线识别方法，其特征在于：所述离线识别模型采用TensorFlow Lite框架和Core ML框架。
5.一种基于图像识别的货架商品离线识别系统，其特征在于，包括：
模型训练单元，用于对货架中的商品进行拍摄并处理，进而将其输入至训练机中进行模式训练，得到具备图像识别能力的离线识别模型；
识别单元，用于采集货架商品图像，并将其输入至离线识别模型中进行识别处理，得到识别结果并返回。
6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别的货架商品离线识别系统，其特征在于：所述的模型训练单元具体包括：
拍摄单元，用于对货架中的商品进行拍摄，得到训练商品图像；
标注单元，用于对训练商品图像中的商品进行标注，得到标注图像；
预处理单元，用于对标注图像进行预处理，得到训练图像集；
训练单元，用于将训练图像集输入至训练机中进行模式训练，得到具备图像识别能力的离线识别模型。
7.根据权利要求6所述的一种基于图像识别的货架商品离线识别系统，其特征在于：所述的预处理单元具体为用于对标注图像依次进行颜色空间变换、水平校正、字符特征提取和二值化处理，得到文字识别结果，并结合训练商品图像得到训练图像集。
8.根据权利要求5所述的一种基于图像识别的货架商品离线识别系统，其特征在于：所述离线识别模型采用TensorFlow Lite框架和Core ML框架。
9.一种基于图像识别的货架商品离线识别装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存放程序；
处理器，用于执行所述程序，所述程序使得所述处理器执行如权利要求1～4任一项所述的基于图像识别的货架商品离线识别方法。
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