CN109409213A - 支持识别码的物品识别的视觉***及方法与介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种支持识别码的物品识别的视觉***及方法与介质，包括：物品图像框定及分割模块：令获取柜内各层物品图像，采用边缘检测、圆形及多边形拟合及检测神经网络，对获取的柜内各层物品图像进行框定及截图，获得柜内物品截图；物品识别及计数模块：令根据预设物品的特征定义，采用神经网络、角点特征识别、颜色识、自定义特征编码识别等识别算法，对物品进行识别，并进行计数盘点，获得初始库存数据、闭门后库存数据。本发明通过采用包括神经网络，边缘检测，圆形及多变性拟合等综合的物品图像框定及分割，加强了商品检测及定位准确度。

Description

支持识别码的物品识别的视觉***及方法与介质
技术领域
本发明涉及图像识别领域，具体地，涉及支持识别码的物品识别的视觉***及方法与介质。尤其是一种支持物品多维特征识别的视觉售货柜的技术方案。
背景技术
自动售货机是商业自动化的常用设备，它不受时间、地点的限制，能节省人力、方便交易，是一种全新的商业零售形式，又被称为24小时营业的微型超市。
目前，市场上使用的自动售货机算法一般采用单一商品特征，如神经网络，或颜色特征。导致识别精度不高，商品检测容易有误差从而无法实际商品化。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种支持识别码的物品识别的视觉***及方法与介质。
根据本发明提供的一种支持识别码的物品识别的视觉***，包括：
物品图像框定及分割模块：获取物品图像，其中，所述物品图形包括识别码，根据所述物品图像获得物品截图；
物品识别及计数模块：根据所述物品截图，利用物品截图中的识别码进行物品识别以及计数，得到计数结果；
订单生成模块：根据所述计数结果，获得订单信息。
优选地，所述物品图像框定及分割模块，包括：
检测截图模块：对于柜内一层或多层空间，获取层内物品图像，通过一维或多维特征，对所述物品图像进行检测，根据检测结果在物品图像中进行框定及截图，获得柜内物品截图。
优选地，所述物品识别及计数模块，包括：
特征识别模块：根据预设物品的特征定义，采用一个或多种识别方式，对物品截图中的物品进行识别，并根据识别结果进行计数盘点，得到计数结果；
库存数据更新模块：根据所述计数结果，对闭门前库存数据进行更新，得到闭门后库存数据。
优选地，所述订单生成模块，包括：
库存数据比对模块：将闭门前库存数据与闭门后库存数据进行比对，根据比对结果生成订单信息。
根据本发明提供的一种支持识别码的物品识别的视觉方法，包括：物品图像框定及分割步骤
物品图像框定及分割步骤：获取物品图像，其中，所述物品图形包括识别码，根据所述物品图像获得物品截图；
物品识别及计数步骤：根据所述物品截图，利用物品截图中的识别码进行物品识别以及计数，得到计数结果；
订单生成步骤：根据所述计数结果，获得订单信息。
优选地，所述物品图像框定及分割步骤，包括：
检测截图步骤：对于柜内一层或多层空间，获取层内物品图像，通过一维或多维特征，对所述物品图像进行检测，根据检测结果在物品图像中进行框定及截图，获得柜内物品截图。
优选地，所述物品识别及计数步骤，包括：
特征识别步骤：根据预设物品的特征定义，采用一个或多种识别方式，对物品截图中的物品进行识别，并根据识别结果进行计数盘点，得到计数结果；
库存数据更新步骤：根据所述计数结果，对闭门前库存数据进行更新，得到闭门后库存数据。
优选地，所述订单生成步骤，包括：
库存数据比对步骤：将闭门前库存数据与闭门后库存数据进行比对，根据比对结果生成订单信息。
根据本发明提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的支持识别码的物品识别的视觉方法的步骤。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明通过采用包括神经网络，边缘检测，圆形及多变性拟合等综合的物品图像框定及分割，加强了商品检测及定位准确度。
2、本发明通过采用包括神经网络，角点特征，颜色特征，特征编码等多维商品特征识别，加强了商品识别的准确度。
3、本发明采用多维商品特征检测及识别算法，提高了商品识别精度，其中甚至可以采用自定义编码的方式，对无法清楚辨认的商品进行区分，从而拓展了商品sku选择空间。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为根据本发明的支持识别码的物品识别的视觉方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
根据本发明提供的一种支持识别码的物品识别的视觉***，包括：
物品图像框定及分割模块：获取物品图像，其中，所述物品图形包括识别码，根据所述物品图像获得物品截图；进一步地，所述识别码包括：二维码、点阵码。
物品识别及计数模块：根据所述物品截图，利用物品截图中的识别码进行物品识别以及计数，得到计数结果；
订单生成模块：根据所述计数结果，获得订单信息。
具体地，所述物品图像框定及分割模块，包括：
检测截图模块：对于柜内一层或多层空间，获取层内物品图像，通过一维或多维特征，对所述物品图像进行检测，根据检测结果在物品图像中进行框定及截图，获得柜内物品截图。
具体地，所述物品识别及计数模块，包括：
特征识别模块：根据预设物品的特征定义，采用一个或多种识别方式，对物品截图中的物品进行识别，并根据识别结果进行计数盘点，得到计数结果；
库存数据更新模块：根据所述计数结果，对闭门前库存数据进行更新，得到闭门后库存数据。
具体地，所述订单生成模块，包括：
库存数据比对模块：将闭门前库存数据与闭门后库存数据进行比对，根据比对结果生成订单信息。
本发明提供的支持识别码的物品识别的视觉***，可以通过本发明给的支持识别码的物品识别的视觉方法的步骤流程实现。本领域技术人员可以将所述支持识别码的物品识别的视觉方法，理解为所述支持识别码的物品识别的视觉***的一个优选例。
根据本发明提供的一种支持识别码的物品识别的视觉方法，包括：物品图像框定及分割步骤
物品图像框定及分割步骤：获取物品图像，其中，所述物品图形包括识别码，根据所述物品图像获得物品截图；
物品识别及计数步骤：根据所述物品截图，利用物品截图中的识别码进行物品识别以及计数，得到计数结果；
订单生成步骤：根据所述计数结果，获得订单信息。
具体地，所述物品图像框定及分割步骤，包括：
检测截图步骤：对于柜内一层或多层空间，获取层内物品图像，通过一维或多维特征，对所述物品图像进行检测，根据检测结果在物品图像中进行框定及截图，获得柜内物品截图。
具体地，所述物品识别及计数步骤，包括：
特征识别步骤：根据预设物品的特征定义，采用一个或多种识别方式，对物品截图中的物品进行识别，并根据识别结果进行计数盘点，得到计数结果；
库存数据更新步骤：根据所述计数结果，对闭门前库存数据进行更新，得到闭门后库存数据。
具体地，所述订单生成步骤，包括：
库存数据比对步骤：将闭门前库存数据与闭门后库存数据进行比对，根据比对结果生成订单信息。
根据本发明提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的支持识别码的物品识别的视觉方法的步骤。
接下来，通过优选例，对本发明进行更为具体地说明：
在优选例中，物品图像框定及分割模块：获取柜内各层物品图像，采用边缘检测、圆形及多边形拟合及检测神经网络，对获取的柜内各层物品图像进行框定及截图，获得柜内物品截图；
物品识别及计数模块：根据预设物品的特征定义，采用神经网络、角点特征识别、颜色识、自定义特征编码识别等识别算法，对物品进行识别，并进行计数盘点，获得初始库存数据、闭门后库存数据；
订单生成模块：根据初始物品识别产生的初始库存数据，闭门后更新的物品识别计数得到的闭门后库存数据，将初始库存数据与闭门后库存数据进行比对，获得视觉柜的订单。
在优选例中，物品图像框定及分割步骤：获取柜内各层物品图像，采用边缘检测、圆形及多边形拟合及检测神经网络，对获取的柜内各层物品图像进行框定及截图，获得柜内物品截图；
物品识别及计数步骤：根据预设物品的特征定义，采用神经网络、角点特征识别、颜色识、自定义特征编码识别等识别算法，对物品进行识别，并进行计数盘点，获得初始库存数据、闭门后库存数据；进一步地，自定义物品sku，根据自定义特征编码识别自定义物品sku，进而对物品进行识别。更进一步地，物品sku包括：二维码、点阵码。
订单生成步骤：根据初始物品识别产生的初始库存数据，闭门后更新的物品识别计数得到的闭门后库存数据，将初始库存数据与闭门后库存数据进行比对，获得视觉柜的订单。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的***、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的***、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的***、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (9)

1.一种支持识别码的物品识别的视觉***，其特征在于，包括：
物品图像框定及分割模块：获取物品图像，其中，所述物品图形包括识别码，根据所述物品图像获得物品截图；
物品识别及计数模块：根据所述物品截图，利用物品截图中的识别码进行物品识别以及计数，得到计数结果；
订单生成模块：根据所述计数结果，获得订单信息。
2.根据权利要求1所述的支持识别码的物品识别的视觉***，其特征在于，所述物品图像框定及分割模块，包括：
检测截图模块：对于柜内一层或多层空间，获取层内物品图像，通过一维或多维特征，对所述物品图像进行检测，根据检测结果在物品图像中进行框定及截图，获得柜内物品截图。
3.根据权利要求1所述的支持识别码的物品识别的视觉***，其特征在于，所述物品识别及计数模块，包括：
特征识别模块：根据预设物品的特征定义，采用一个或多种识别方式，对物品截图中的物品进行识别，并根据识别结果进行计数盘点，得到计数结果；
库存数据更新模块：根据所述计数结果，对闭门前库存数据进行更新，得到闭门后库存数据。
4.根据权利要求1所述的支持识别码的物品识别的视觉***，其特征在于，所述订单生成模块，包括：
库存数据比对模块：将闭门前库存数据与闭门后库存数据进行比对，根据比对结果生成订单信息。
5.一种支持识别码的物品识别的视觉方法，其特征在于，包括：
物品图像框定及分割步骤：获取物品图像，其中，所述物品图形包括识别码，根据所述物品图像获得物品截图；
物品识别及计数步骤：根据所述物品截图，利用物品截图中的识别码进行物品识别以及计数，得到计数结果；
订单生成步骤：根据所述计数结果，获得订单信息。
6.根据权利要求5所述的支持识别码的物品识别的视觉方法，其特征在于，所述物品图像框定及分割步骤，包括：
检测截图步骤：对于柜内一层或多层空间，获取层内物品图像，通过一维或多维特征，对所述物品图像进行检测，根据检测结果在物品图像中进行框定及截图，获得柜内物品截图。
7.根据权利要求5所述的支持识别码的物品识别的视觉方法，其特征在于，所述物品识别及计数步骤，包括：
特征识别步骤：根据预设物品的特征定义，采用一个或多种识别方式，对物品截图中的物品进行识别，并根据识别结果进行计数盘点，得到计数结果；
库存数据更新步骤：根据所述计数结果，对闭门前库存数据进行更新，得到闭门后库存数据。
8.根据权利要求5所述的支持识别码的物品识别的视觉方法，其特征在于，所述订单生成步骤，包括：
库存数据比对步骤：将闭门前库存数据与闭门后库存数据进行比对，根据比对结果生成订单信息。
9.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求5至8中任一项所述的支持识别码的物品识别的视觉方法的步骤。
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