[发明专利]基于神经网络识别商品的收银方法以及自助收银台

说明书

本发明公开了一种基于神经网络识别商品的收银方法，该方法包括：获得待检测商品的图像和重量；将含有待检测商品的图像输入基于神经网络的识别系统，基于神经网络的识别系统输出待检测商品信息；神经网络识别系统根据待检测商品信息和重量信息输出结账信息；顾客结账后解码商品的防盗码。该方法充分利用神经网络对商品进行识别，并对所得多幅图像所得商品信息进行判断，提高了对商品识别的准确性，结账的过程中，顾客只需要将商品放置在收银桌面上，自助收银台自动对商品进行快速结算，结账方法简单、省时、便于操作，尤其适用于生鲜类商品的结账过程。

技术领域

本发明涉及一种基于神经网络识别商品的收银方法以及自助收银台，属于图像识别领域。

背景技术

在超市中或者无人便利店中，对生鲜类物品结账的方式为人工结账机和自动结账机。

在使用自动结账机结账时，首先将生鲜类物品放置在称重台上，客户在与称重台电连接的显示屏上选择生鲜种类，然后称重台的输出商品的二维码价单，之后客户再扫描二维码进行结账。

在生鲜类结账过程中，顾客需要在存储了很多种类的生鲜菜单中选择出所需要商品，需要耗费很多时间；而且再称量第二生鲜物品时，往往需要退出现有界面，进入主菜单重新选择，并且而且顾客在选择生鲜菜单中的生鲜类别时经常不能一次性选择正确，需要反复进入不同界面中，因此对生鲜类商品进行自助结账时非常不便利；而且结账过程中还会出现由于商品类别选择不准确，还会导致顾客受到损失。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于神经网络识别商品的收银方法，该方法操作简单，对商品识别的准确性高，缩短了顾客的结账时间。

一种基于神经网络识别商品的收银方法，包括：

包括S100、获得含有待检测商品的图像；

其中，所述含有待检测商品的图像至少为二维图像；

所述含有待检测商品的图像至少包括角度和/或景深不同第一图像至第N图像；N≥2；

S200、将所述含有待检测商品的图像输入基于神经网络的识别系统，所述基于神经网络的识别系统输出待检测商品信息并且称量所述待检测商品重量；

其中，所述神经网络的识别系统包括基于区域卷积神经网络的第一神经网络；

所述步骤S200包括：

S211、将所述第一图像输入所述第一神经网络，所述第一神经网络输出含有所述待检测商品的第一商品信息；将所述第N图像输入所述第一神经网络，所述第一神经网络输出含有所述待检测商品的第N商品信息；

S212、判断含有所述待检测商品的第N商品信息是否包含在含有所述待检测商品的的第一商品信息中，

如判断结果为是，则将含有所述待检测商品的第一商品信息作为所述待检测商品信息输出，

如判断结果为否，则输出反馈提示；

S213、称量所述待检测商品重量；

S300、根据所述待检测商品信息和所述待检测商品的重量输出成结账信息；

S400、客户根据所述结账信息完成支付或者客户根据所述反馈提示操作，然后重复上述步骤直到输出结账信息。

可选的，所述获得含有待检测商品的图像至少包括不同角度和/或不同景深的第一图像至第N图像；N＝2～4；

所述第一图像为所述待检测商品的正面图像。

可选的，所述步骤S212中判断含有所述待检测商品的第N商品信息是否包含在含有所述待检测商品的第一商品信息中的方法为，判断所述第N商品信息中的商品种类是否与所述第一商品信息中的商品种类相同。