[发明专利]一种商品盘点方法、存储介质及商品盘点系统

说明书

本发明提供一种商品盘点方法，用于获取无人货柜上的商品信息，该方法包括步骤，S1：对多种商品的特征进行编号；S2：识别无人货柜上所有的商品关键点；及S3：利用识别到的关键点及商品特征编号输出货柜上所有的商品信息。本发明还提供一种存储介质，用于承载商品盘点方法。本发明还提供一种商品盘点系统，其包括标记模块、识别模块及结果输出模块。

【技术领域】

本发明涉及无人货柜领域，尤其涉及一种商品盘点方法、存储介质及商品盘点系统。

【背景技术】

在自动售卖商品的无人货柜等产品中，由于其内的商品会被用户购买后取走，所以通常需要货柜中的商品进行盘点，以补充商品。

现有的无人货柜商品盘点主要是以基于目标检测方法的进行盘点，也即在拍照后，将图片中的商品先抓取商品边框再进行分类。该方法需要先提取商品的边框，也即检测框后，再对商品进行分类，消耗了大量时间，并且准确率的上限受到提取边框准确率的影响。

【发明内容】

为克服现有问题，本发明提供一种商品盘点方法、存储介质及商品盘点系统。

本发明解决技术问题的技术方案是提供一种商品盘点方法，用于获取无人货柜上的商品信息，该方法包括步骤，S1：对多种商品的特征进行编号，S2：识别无人货柜上所有的商品关键点及S3：利用识别到的关键点及商品特征编号输出货柜上所有的商品信息。

优选地，步骤S1对多种商品进行标注包括步骤，S11：采集多种商品的数据，S12：对采集到的商品数据进行特征点提取及S13：根据特征点对商品进行编号，将多种商品的数据进行采集，从采集到的信息中提取特征，根据提取到的特征对商品进行编号。

优选地，步骤S11采集多种商品的数据为分别采集多种商品的外观数据，包括形状和/或图案和/或颜色；

优选地，步骤S12对采集到的商品数据进行特征点提取为从采集到的数据中，分别提取不同的商品外观中的特征点。

优选地，特征点为商品外观中具有辨识度的特征。

优选地，步骤S1中特征编号为将不同的特征点分别进行编号，并对应具有该特征点的商品。

优选地，步骤S2识别无人货柜上所有的商品特征包括步骤S21：对无人货柜上的商品进行拍照，S22：抓取照片中的关键点。

优选地，步骤S22包括步骤S221：训练抓取图片关键点的模型。

优选地，步骤S221训练抓取图片关键点的模型前，还包括步骤S220：将图片的格式及大小统一。

优选地，步骤S3利用识别到的关键点输出货柜上所有的商品信息包括步骤S31：将关键点与商品的特征进行对比，S32：根据对比结果找到商品对应的编号，并根据编号输出无人货柜上的商品。

本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述商品盘点方法。

本发明还提供一种商品盘点系统，其包括：标记模块，用于对商品的特征进行编号，识别模块，用于将货柜上的商品拍摄成图片，并抓取关键点，结果输出模块，用于根据识别的关键点及编号刷出货柜上的商品信息。

与现有技术相比，本发明提供的一种模型训练方法具有以下优点：

1.通过提前对多种商品进行提取特征点及将特征点进行编号，再提取无人货柜上商品的关键点，将关键点与特征点对比，可以清点出无人货柜上的所有商品信息。

2.通过训练四阶hourglass网络模型进行图片关键点的抓取，可以捕捉更多的局部信息，且每一幅图片在GPU上的用时60ms，提高运算速度。