[发明专利]一种识别商品的方法、计算机可读介质及识别系统

说明书

本发明涉及一种识别商品的方法，用于识别统计货架上的商品，该方法包括以下步骤，步骤S1：将货架上的商品拍摄成视频；步骤S2：检测视频每一帧图片中的商品特征，并去除相邻两帧图片中的重复部分；步骤S3：统计去除重复部分后的结果，得到货架上的商品。本发明还提供一种计算机可读介质。本发明还提供一种识别系统。

【技术领域】

本发明涉及无人零售领域，提供了一种识别商品的方法、计算机可读介质及识别系统。

【背景技术】

现有的无人商店盘点货架上的商品，一般都是通过将货架上的商品拍摄成多张互相有重合的图片，然后通过检测图片中的商品特征，并去除相邻图片中重合部分的商品特征，最后对图片进行拼接实现对货架上商品的盘点，由于这种方法难以判断出相邻图片中的重合部分，因此会导致最终统计结果出错。

【发明内容】

为克服现有技术存在的问题，本发明提供一种识别商品的方法、计算机可读介质及识别系统。

本发明解决技术问题的方案是提供一种识别商品的方法，用于识别统计货架上的商品，该方法包括以下步骤，步骤S1：将货架上的商品拍摄成视频；步骤S2：检测视频每一帧图片中的商品特征，其中，商品特征包括外观特征和位置特征，对检测的商品特征进行跟踪，跟踪每一帧图片中商品的外观特征在下一帧图片中的位置特征变化，获得相邻两帧图片中的重复部分；并去除相邻两帧图片中的重复部分；步骤S3：存储商品的外观特征，通过将去除相邻两帧图片中的重复部分后的外观特征与存储的外观特征逐一对比，以确定得到货架上的商品，并根据位置特征确定每个商品处于货架上的位置。

优选地，所述外观特征为商品的形状、颜色及图案，所述位置特征为外观特征在每一帧图片中所处的位置。

优选地，所述商品特征包括商品的外观特征和位置特征，步骤S22包括步骤S221，识别相邻两帧图片中相同的外观特征；步骤S222，计算相邻两帧图片中相同外观特征的位置特征的变化距离；步骤S223，将相邻两帧图片中变化距离小于阈值的外观特征当作重复部分。

优选地，所述阈值为视频拍摄时每帧图片的时间内移动的距离。

优选地，所述视频为沿货架中商品的摆放顺序拍摄，以确保相邻两帧图片与货架上商品的摆放顺序相同。

优选地，将货架上的商品拍摄成视频之前，先标记商品信息，商品信息包括商品的外观特征、名称和单价。

优选地，在识别出的商品后，根据商品信息获得商品在货架上的分布情况、所占比例及商品总价。

本发明还提供一种计算机可读介质，所述计算机可读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上述的识别商品的方法。

本发明还提供一种识别系统，所述基于视频的货架商品识别系统包括拍摄模块，用于将货架上的商品拍摄成视频；检测模块，用于检测视频每一帧图片中的商品特征，商品特征包括外观特征和位置特征，对检测的商品特征进行跟踪，跟踪每一帧图片中商品的外观特征在下一帧图片中的位置特征变化，获得相邻两帧图片中的重复部分；并去除相邻两帧图片中的重复部分；统计模块，用于统计去除重复部分后的结果，得到货架上的商品；其中，具体包括存储商品的外观特征，通过将去除相邻两帧图片中的重复部分后的外观特征与存储的外观特征逐一对比，以确定得到货架上的商品，并根据位置特征确定每个商品处于货架上的位置。与现有技术相比，本发明的识别商品的方法具有以下优点：

1.由于通过拍摄多张图片识别商品的方法难以判断出相邻图片中的重合部分，因此会导致最终统计结果出错，本发明通过视频的形式拍摄货架上的商品，然后使用跟踪算法对视频中的每一帧图片中的商品特征进行跟踪，获得相邻两帧图片中的重复部分，继而去除重复部分，最后根据去重后的视频识别货架上全部的商品，使最终统计的结果更准确。