[发明专利]一种基于商品指纹的商品识别方法及系统

说明书

本发明提供一种基于商品指纹的商品识别方法及系统，其中方法包括：获取待检测图像数据；通过本品检测器及待定检测器分别识别出本品SKU和待定SKU；其中，所述待定SKU为未存储于SKU特征指纹数据库的SKU数据；提取所述待定SKU的特征指纹信息，将所述待定SKU的特征指纹信息存储于所述SKU特征指纹数据库，并再次通过所述本品检测器对所述待定SKU进行识别；将所述本品SKU的识别结果及所述待定SKU的识别结果进行输出。本发明实现秒级建模，不需人工参与标注图片和机器重新训练模型；本发明准确率高，速度快，即使在众多商品的陈列中，可以快速找到新品；本发明提供的指纹自动进化算法，不需人工干预商品指纹库的建立。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种基于商品指纹的商品识别方法及系统。

背景技术

随着人工智能在快销领域中不断的扩展，目标检测在商品识别中大规模的运用逐渐成为趋势。快销行业的发展跟销售能力自动化结合越来越深，无论是业务人员的费用结算，管理人员对销售的判断和分析，还是经销商对未来库存和进货的预算，商品识别带来的结果都会直接影响到他们的最终收益，因此在快销的AI中，图像识别的过程越来越重要，消耗的图片量也越来越多。在以商品数量数不胜数的快消行业中，标注人员的标注能力远远跟不上行业的快速变化需求。

以红牛这个品牌为例，当大规模普及某件新品时，往往不能迅速铺货到各种终端，比如各种便利店，大小超市，小卖铺等，且由于各种复杂场景，在未取得人员采集的大量图片和标注时，模型得不到充分的训练，模型的识别效果往往不如意，这样会影响部分顶部企业对新货效率数据的获得，进而影响对市场的迅速决策。以统一产品为例，一个统一的方便面既要关心本品陈列的位置和销量信息，又要关心竞品陈列(比如康师傅)对本品销售和占比的影响，本品和竞品的标注量既跟类别数量相关(往往上百类)，又跟图片的数量相关，往往1000张图片只能覆盖其中本品和竞品数量的40％～50％，而在这样的一个项目需要的图片量可能要上十万，才可以覆盖100％的商品摆放场景，这对一个作为对接几十上百个厂家的服务提供商来说几乎十不可能完成的任务。

发明内容

为解决以上现有技术问题，本发明提供一种基于商品指纹的商品识别方法及系统，准确率高，速度快，即使在众多商品的陈列中，可以快速找到新品。

本发明第一方面提供一种基于商品指纹的商品识别方法，包括：

获取待检测图像数据；

通过本品检测器及待定检测器分别识别出本品SKU和待定SKU；其中，所述待定SKU为未存储于SKU特征指纹数据库的SKU数据；

提取所述待定SKU的特征指纹信息，将所述待定SKU的特征指纹信息存储于所述SKU特征指纹数据库，并再次通过所述本品检测器对所述待定SKU进行识别；

将所述本品SKU的识别结果及所述待定SKU的识别结果进行输出。

进一步地，所述通过本品检测器及待定检测器分别识别出本品SKU和待定SKU，包括：

将待定框ROI输入至训练好的特征提取器，得到待定检测器；

提取所述待检测图像数据中的ROI特征，并将提取到的ROI特征与于SKU特征指纹数据库的SKU数据进行匹配；

将匹配成功SKU数据作为本品SKU，将未匹配成功的SKU数据作为待定SKU。

进一步地，所述获取待检测图像数据之前，还包括：

建立SKU特征指纹数据库。

进一步地，所述建立SKU特征指纹数据库，包括：

获取SKU实物的六视图的照片及所述SKU实物的名称；

通过特征提取器提取所述SKU实物的六视图的照片的指纹特征；