[发明专利]无人货柜上新后的取出商品识别方法和装置

说明书

本说明书提供一种无人货柜上新后的取出商品识别方法，包括：获取无人货柜的交易前图像、以及交易后图像；将无人货柜的交易前图像和新商品支持集、以及交易后图像和新商品支持集分别输入检测模型，得到交易前图像中每个商品的检测区域、以及交易后图像中每个商品的检测区域；检测模型采用小样本学习算法；将交易前图像中每个商品的检测区域、以及交易后图像中每个商品的检测区域分别输入分类模型，得到交易前图像中每个商品的类别、以及交易后图像中每个商品的类别；分类模型采用所有商品的样本图片进行训练；基于交易前图像中每个商品的类别、和交易后图像中每个商品的类别，确定取出商品的类别和数量。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及数据处理领域，尤其涉及一种无人货柜上新后的取出商品识别方法和装置。

背景技术

无人货柜采用开门取货、自动结算的方式进行商品售卖，顾客好像是从自己家里的冰箱取走商品一样。方便快捷和良好的用户体验，使得无人货柜越来越受市场认可，以极快的节奏在各大中城市中铺开。

无人货柜的一个关键技术点在于如何准确判断顾客拿走了哪些商品。其中，基于视觉的无人货柜通常采用基于监督学习的检测模型和分类模型，来根据交易前图像和交易后图像来识别出取出商品(即被拿走的商品)的类别和数量。检测模型用来分离出交易前图像和交易后图像中的每个商品，检测模型的训练需要巨量的样本图片和长时间的训练过程，才能达到符合无人货柜需求的准确程度。

无人货柜的商品需要根据市场需求不断的增加新类别或进行新旧类别的替换。每次上新前，都要对每种新商品采集大量的样本图片，并且采用新商品样本图片和原有商品的样本图片重新训练检测模型。大量样本图片的采集要耗费很多人力工作，检测模型的重新训练需要很长的时间和大量的计算资源，限制了无人货柜响应市场需求的能力。

发明内容

有鉴于此，本说明书提供一种无人货柜上新后的取出商品识别方法，包括：

获取无人货柜的交易前图像、以及交易后图像；

将无人货柜的交易前图像和新商品支持集、以及交易后图像和新商品支持集分别输入检测模型，得到交易前图像中每个商品的检测区域、以及交易后图像中每个商品的检测区域；所述检测模型采用小样本学习算法；所述新商品支持集包括每种新商品的至少一张样本图片；

将交易前图像中每个商品的检测区域、以及交易后图像中每个商品的检测区域分别输入分类模型，得到交易前图像中每个商品的类别、以及交易后图像中每个商品的类别；所述分类模型采用所有商品的样本图片进行训练；

基于交易前图像中每个商品的类别、和交易后图像中每个商品的类别，确定取出商品的类别和数量。

本说明书还提供了一种无人货柜上新后的取出商品识别装置，包括：

图像获取单元，用于获取无人货柜的交易前图像、以及交易后图像；

图像检测单元，用于将无人货柜的交易前图像和新商品支持集、以及交易后图像和新商品支持集分别输入检测模型，得到交易前图像中每个商品的检测区域、以及交易后图像中每个商品的检测区域；所述检测模型采用小样本学习算法；所述新商品支持集包括每种新商品的至少一张样本图片；

商品分类单元，用于将交易前图像中每个商品的检测区域、以及交易后图像中每个商品的检测区域分别输入分类模型，得到交易前图像中每个商品的类别、以及交易后图像中每个商品的类别；所述分类模型采用所有商品的样本图片进行训练；

商品统计单元，用于基于交易前图像中每个商品的类别、和交易后图像中每个商品的类别，确定取出商品的类别和数量。

本说明书提供的一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器上存储有可由处理器运行的计算机程序；所述处理器运行所述计算机程序时，执行上述无人货柜上新后的取出商品识别方法所述的方法。