[发明专利]商品识别及结算方法、装置、电子设备、存储介质

说明书

本说明书提供一种商品识别及结算方法、装置、电子设备、存储介质；该结算方法可以包括：接收实体门店的客户端上传的针对目标商品的待识别图像数据，所述目标商品包含至少一个单品和/或至少一个由多个单品组合得到的组合商品；对所述待识别图像数据进行划分得到所述目标商品包含的各个单品的图像数据，并将划分得到的各个单品的图像数据分别输入至商品识别模型；其中，所述商品识别模型的输出结果用于被按照相应的结算规则进行价格结算，结算规则包括对应于单品的第一结算规则和对应于组合商品的第二结算规则。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种商品识别及结算方法、装置、电子设备、存储介质。

背景技术

在相关技术中，机器学习技术可利用算法从已有数据中学习，对现实世界的情况作出判断和决策。机器学习技术包括有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等等。

针对有监督学习的训练过程，输入的样本数据被称为“训练集”，训练集中的样本数据有一个明确的标识或结果（即样本标签），在利用有监督学习算法建立预测模型时，有监督学习算法建立一个学习过程，将预测结果与“训练集”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。

有监督学习的常见应用场景包括分类问题、回归问题等，常见算法包括逻辑回归、神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等等。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例提供一种商品识别及结算方法、装置、电子设备、存储介质。

为实现上述目的，本说明书一个或多个实施例提供技术方案如下：

根据本说明书一个或多个实施例的第一方面，提出了一种商品识别模型的训练方法，包括：

获取样本数据集合，所述样本数据集合中的各个样本数据包含至少一个单品和/或至少一个由多个单品组合得到的组合商品的图像数据；其中，单品的图像数据被标注有相应的单品类别信息，组合商品的图像数据被标注有相应的组合类别信息；

针对所述样本数据集合中的任一样本数据，对所述任一样本数据进行划分以得到所述任一样本数据中各个单品的图像数据，所述任一样本数据包含的组合商品的图像数据被划分为组成所述组合商品的各个单品的图像数据；

将划分得到的图像数据分别作为编解码网络的编码器中各个时间步对应的编码网络的输入参数，并将所述任一样本数据中标注的单品类别信息和组合类别信息分别作为所述编解码网络的解码器中各个时间步对应的解码网络的输出参数，以对所述编解码网络进行训练得到商品识别模型。

可选的，所述编码器的时间步长与划分所述任一样本数据得到的单品数量相匹配。

可选的，所述解码器的时间步长与所述任一样本数据中标注的单品类别信息和组合类别信息的数量之和相匹配；

或者，所述解码器的时间步长为预设时间步长。

可选的，所述任一样本数据通过对相应的原始图像数据进行主体检测得到；

所述方法还包括：确定划分得到的各个图像数据对应的单品在所述原始图像数据中的位置信息，按照针对所述原始图像数据的预设方向和所述位置信息对划分得到的各个图像数据进行排序；

所述将划分得到的图像数据分别作为编解码网络的编码器中各个时间步对应的编码网络的输入参数，包括：将划分得到的图像数据按照排序依次作为所述编码器中各个时间步对应的编码网络的输入参数。

根据本说明书一个或多个实施例的第二方面，提出了一种商品识别方法，应用于服务端；所述方法包括：