CN109649916B - 一种智能货柜货物识别方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种智能货柜货物识别方法，包括：获取待识别货物实际总重量值；获取对应的标准货物的种类和数量；选择不同种类和数量的标准货物进行组合，得到各组合的标准货物；根据所述待识别货物实际总重量值和各组合的标准货物总重量计算各组合的置信度，并选择出最大置信度；在最大置信度大于预先设置的阈值时，将待识别货物识别为最大置信度对应组合的标准货物。应用本申请公开的技术方案，能够通过货物重量的变化来快速准确地识别货物。

Description

一种智能货柜货物识别方法和装置

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种智能货柜货物识别方法和装置。

背景技术

随着人工智能技术的发展，各行各业智能化也悄然兴起。智能货柜就是这样人工智能技术下的产物。智能货柜是一种在没有人工干预的环境中，满足客户需求，提供货物，并收取货币的一种产品。由于安装方便，不限制时间和地点，也无需专门的售货员，得到越来越多的商家的青睐。

但目前的智能货柜通常将货物与客户用透明材质隔离，客户只能通过货柜外的按键来选择货物，靠货柜内部机械传送，将货物投放到取货槽中。这种通过按键识别货物的速度比较慢，客户体验也不佳。

发明内容

本申请提供了一种智能货柜货物识别方法，可以快速地通过货物重量变化来准确识别货物。具体方案为：

一种智能货柜货物识别方法，包括：

获取待识别货物实际总重量值；

获取对应的标准货物的种类和数量；

选择不同种类和数量的标准货物进行组合，得到各组合的标准货物；

根据所述待识别货物实际总重量值和各组合的标准货物总重量计算各组合的置信度，并选择出最大置信度；

在最大置信度大于预先设置的阈值时，将待识别货物识别为最大置信度对应组合的标准货物。

进一步地，所述根据待识别货物实际总重量值和各组合的标准货物总重量计算各组合的置信度的方法包括：

对于每一个组合，计算所述待识别货物实际总重量值和该组合的标准货物总重量之间差值的绝对值；

根据事先设置的最大差值和所述差值绝对值得到匹配率；

根据所述匹配率和事先设置的该组合对应的权值得到该组合的置信度。

进一步地，该方法进一步包括：

在最大置信度不大于预先设置的阈值时，返回待识别货物识别失败的信息。

进一步地，

所述获取待识别货物实际总重量值的方法包括：在货物被取出时，根据原货物总重量和剩余货物总重量的差值获取待识别货物实际总重量值；

所述获取对应的标准货物的种类和数量的方法包括：从已有的当前货道记录中获取所拥有的标准货物的种类和数量。

该方法进一步包括：

在最大置信度不大于预先设置的阈值时，返回货道放置异常物品的信息。

进一步地，

所述获取待识别货物实际总重量值的方法包括：在货物被放回时，根据原货物总重量和最新货物总重量的差值获取待识别货物实际总重量值；

所述获取对应的标准货物的种类和数量的方法包括：从购物车记录中获取所拥有的标准货物的种类和数量。

本申请实施例方案还提供一种智能货柜货物识别装置，该装置包括：

第一获取单元，用于获取待识别货物实际总重量值；

第二获取单元，用于获取对应的标准货物的种类和数量；

组合单元，用于选择不同种类和数量的标准货物进行组合，得到各组合的标准货物；

置信度计算单元，用于根据所述待识别货物实际总重量值和各组合的标准货物总重量计算各组合的置信度，并选择出最大置信度；

识别单元，用于在最大置信度大于预先设置的阈值时，将待识别货物识别为最大置信度对应组合的标准货物。

进一步地，所述置信度计算单元包括：

匹配率计算单元，用于对于每一个组合，计算所述待识别货物实际总重量值和该组合的标准货物总重量之间差值的绝对值；根据事先设置的最大差值和所述差值绝对值得到匹配率；

加权计算单元，用于根据所述匹配率和事先设置的该组合对应的权值得到该组合的置信度。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行上所述的智能货柜货物识别方法的步骤。

本申请实施例还提供一种智能货柜，所述智能货柜至少包括上述的计算机可读存储介质，以及可执行所述计算机可读存储介质中指令的处理器。

由上述技术方案可见，本申请包括根据待识别货物实际总重量值和各组合的标准货物总重量计算得到最大置信度，在最大置信度大于预先设置的阈值时，将待识别货物识别为最大置信度对应组合的标准货物。由于本申请实施例可以通过货物重量的变化来识别货物，避免机械按键，可以快速准确地识别货物。

附图说明

图1是本申请实施例方法应用的智能货柜示意图。

图2是本申请实施例一的方法流程图。

图3是本申请实施例一方法对应的装置结构示意图。

图4是本申请实施例二的方法流程图。

图5是本申请实施例三的方法流程图。

图6是本申请图3中置信度计算单元L4的内部结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本申请作进一步详细说明。

图1是应用本申请实施例方法的智能货柜示意图。如图1所示，智能货柜包括若干货道，货道用于承载需要销售的货物。每一个货道下有一个用于称重的秤，如电子秤。电子称重的结果会实时反馈给智能货柜的处理器部件。由处理器部件根据反馈的重量按照本申请实施例如下方案进行计算，根据重量的变化快速识别出货物。

图2是本申请实施例一方法的流程图。如图1所示，当每一个货道的重量发生变化时，可以用如下方法识别导致重量变化的货物。该方法包括：

步骤S1：获取待识别货物实际总重量值。

实际应用中，导致一个货道的货物重量发生变化的情况可能是客户从智能货柜中取走了货物，也可能是客户从购物车里退回货物。不管是哪种情况，都会导致货道货物的重量发生变化，这个变化量也就是待识别货物的实际总重量值。

步骤S2：获取对应的标准货物的种类和数量。

智能货柜所可以同时售卖多种货物，每一个货道可以承载不同种类和数量的货物。通常，每一种货物是按照标准规格生产的，比如各种独立包装的食品，其大小和重量都有统一的标准。这里所述的标准货物就是指标准规格的货物。标准规格的货物有标准的重量。而实际售卖的货物与标准货物在重量上是存在误差的。

每一个货道在售卖之前以及在售卖过程中，其货道承载了哪些种类的货物，以及每一种货物对应的标准货物的重量可以记录。另外，当客户取走获取放置在购物车中，也可以记录购物车中的货物种类和数量。

步骤S3：选择不同种类和数量的标准货物进行组合，得到各组合的标准货物。

步骤S4：根据所述待识别货物实际总重量值和各组合的标准货物总重量计算各组合的置信度，并选择出最大置信度。

这里所述置信度也就是可信度，或者说待识别货物和组合的标准货物之间的匹配程度。置信度越大，说明待识别货物为该组合的可能性越大，反之越小。

步骤S5：在最大置信度大于预先设置的阈值时，将待识别货物识别为最大置信度对应组合的标准货物。

图3是本申请实施例一方法对应的装置示意图。如图3所示，该装置包括：第一获取单元L1、第二获取单元L2、组合单元L3、置信度计算单元L4、识别单元L5。其中，第一获取单元L1用于获取待识别货物实际总重量值。第二获取单元L2用于获取对应的标准货物的种类和数量。组合单元L3用于选择不同种类和数量的标准货物进行组合，得到各组合的标准货物。置信度计算单元L4用于根据所述待识别货物实际总重量值和各组合的标准货物总重量计算各组合的置信度，并选择出最大置信度。识别单元L5用于在最大置信度大于预先设置的阈值时，将待识别货物识别为最大置信度对应组合的标准货物。

也就是说，本申请实施例一先获知待识别货物实际总重量值，再从记录中获得标准货物的种类和数量。将不同种类和数量的标准货物进行组合，得到组合的重量，并从中找到置信度最大的一种组合。如果最大置信度大于阈值，说明待识别货物为该组合是可以信任的，那么将其识别为该组合对应的货物。

如前所述，实际应用中，导致一个货道的货物重量发生变化的情况可能是客户从智能货柜中取走了货物，也可能是客户从购物车里退回货物。下面就这两种情况分别进行举例。

图4是本实施例二的方法流程图。假设本实施例二是客户从某货道取出货物导致该货道重量发生变化。如图4所示，该方法包括：

步骤M1：货物被取出时，根据原货物总重量和剩余货物总重量的差值获取待识别货物实际总重量值。

实际应用中，每一个货道当前的货物重量会进行实时记录。客户取出货物之前，该货道重量已经记录有初始值。当客户取走货物之后，货道下的电子秤会立即称重出当前剩余货物重量，那么其差值就是被取走的待识别货物实际总重量值。

步骤M2：从当前货道记录中获取所拥有的标准货物的种类和数量。

在某一个货道的重量发生变化时，可以从对应的该货道记录中去查询该货道所拥有的标准货物的种类和数量。比如，货道记录可以如下表示：

表一

其中，货道1承载了三种货物，货物A有8个，货物B有5个，货物C有7个；货道2承载了三种货物，货物D有4个，货物E有5个，货物F有2个。每一个货道所承载的种类和数量不作限制，由智能货柜本身的承载空间和对计算速度的要求来决定。通常，货柜空间大，每一个货道可承载的货物种类和数量也比较多，但后续组合计算的运算会增加。

步骤M3：选择不同种类和数量的标准货物进行组合，得到各组合的标准货物。

从步骤M2得到标准货物的种类和数量，就可以将这些货物进行完全组合。以货道1为例，这些货物可以进行如下组合：组合1：1个货物A+1个货物B+1个货物C；组合2：3个货物A；组合3：2个货物A+1个货物B……总之，通过本步骤就可以得到各种不同的组合。

步骤M4：对于每一个组合，计算所述待识别货物实际总重量值和该组合的标准货物总重量之间差值的绝对值。

从步骤M3得到各种不同组合之后，可以直接计算出这些组合的重量。实际应用中可以记录每一种货物的标准重量，其方法如表二所示：

表二

假设待识别货物实际总重量值W为300克，某个组合为1个货物A+1个货物B+1个货物C，那么本步骤可以计算得到组合的标准货物总重量w＝100+50+80＝230克。那么，待识别货物实际总重量值和该组合的标准货物总重量之间差值的绝对值为300-230＝70克。

步骤M5：根据事先设置的最大差值和所述差值绝对值得到匹配率。

本实施例可以根据经验值设置一个最大差值。因为实际应用中，由于实际货物是根据标准货物生产，虽然未必是标准重量，但是与标准重量的误差相差不应该太大。假设这里根据经验值设置最大差值A为100克，那么匹配率p可以表示为：

p＝(100-|300-(100+50+80)|)/100＝0.7

步骤M6：根据所述匹配率和事先设置的该组合对应的权值得到该组合的置信度。

实际应用中，根据经验值可以为不同的组合设置不同的权值b。比如上面步骤M5计算出匹配率之后，再利用p*b，将其结果作为置信度。实际应用中，在设置权值b时，可以考虑：单一货物种类的组合的权值可以大于多种货物组合的权值，原有货道所拥有货物的权值可以大于非原有货道拥有货物的权值。可以假设1个货物A+1个货物B+1个货物C的组合对应的权值事先设置为5，则步骤计算出来的置信度就应该为0.7*5＝3.5。

步骤M4～步骤M6实际上是一种如何根据待识别货物实际总重量值和各组合的标准货物总重量计算各组合的置信度的具体方法，即实施例一步骤S4的具体实现方法，可以用公式：b*(A-|W-w|)/A来表示。其中，A表示最大差值，W表示货物实际总重量值、w表示标准货物总重量，b表示组合的权值。按照上述这种方法可以计算出步骤M3得到的各种组合的置信度。当然，实际应用中，也可以不按照上述方法来计算置信度，只要能够表示待识别货物实际总重量值和组合的标准货物总重量之间的匹配程度即可，这里不将其作为本申请保护范围的限制。

步骤M7：选择出计算出的最大置信度。

步骤M8：判断最大置信度是否大于预先设置的阈值，如果大于，则执行步骤M9；否则，执行步骤M10。

步骤M9：待识别货物识别为最大置信度对应组合的标准货物，并结束。

步骤M10：返回待识别货物识别失败的信息，并结束。本步骤中，如果根据组合计算出的最大置信度未到达阈值，说明该货道的货物可能未按照事先设置的方式放置，可能存在其他不属于该货道的货物，无法结算，因此报警为识别失败。

应用本实施例方案，当客户从智能货柜的某一个货道中取出货物放入购物车时，可以利用本实施例二的方案根据重量变化来识别客户所取的货物。识别货物的目的在于后续自动结算，从而完全实现无导购员、无收银员的人工智能的购物方式。

图5是本实施例三的方法流程图。假设本实施例三是客户将货物从购物车退回时导致该货道重量发生变化。如图5所示，该方法包括：

步骤N1：货物被退回时，根据原货物总重量和最新货物总重量的差值获取待识别货物实际总重量值。

实际应用中，每一个货道当前的货物重量会进行实时记录。客户取出货物之后，该货道重量已经记录有初始值。当客户退回货物时，货道下的电子秤会立即称重出当前货物重量，那么其差值就是被退回的待识别货物实际总重量值。

步骤N2：从当前购物车记录中获取所拥有的标准货物的种类和数量。

在某一个货道由于退回货物，重量发生变化时，可以从对应的购物车记录中去查询购物车所拥有的标准货物的种类和数量。比如，购物车已有的记录可以如下表示：

表三

其中，购物车中有两种货物，货物A有1个，货物C有2个

步骤N3：选择不同种类和数量的标准货物进行组合，得到各组合的标准货物。

从步骤N2得到标准货物的种类和数量，就可以将这些货物进行完全组合。以表三为例，这些货物可以进行如下组合：组合1：1个货物A；组合2：1个货物C；组合3：2个货物C；组合4：1个货物A+2个货物C……总之，通过本步骤就可以得到各种不同的组合。

步骤N4：对于每一个组合，计算所述待识别货物实际总重量值和该组合的标准货物总重量之间差值的绝对值。

从步骤N3得到各种不同组合之后，可以直接计算出这些组合的重量。实际应用中可以记录每一种货物的标准重量，其方法仍然如表二所示。

假设待识别货物实际总重量值W为79克，上述组合1为1个货物A，那么本步骤可以计算得到该组合的标准货物总重量w＝100克。那么，待识别货物实际总重量值和该组合的标准货物总重量之间差值的绝对值为|79-100|＝21克。同理，组合2计算出的待识别货物实际总重量值和该组合的标准货物总重量之间差值的绝对值为|79-80|＝1克。

步骤N5：根据事先设置的最大差值和所述差值绝对值得到匹配率。

本实施例可以根据经验值设置一个最大差值。因为实际应用中，由于实际货物是根据标准货物生产，虽然未必是标准重量，但是与标准重量的误差相差不应该太大。假设这里根据经验值设置最大差值A为100克，那么对于组合1的匹配率p可以计算为：p＝(100-|79-100|)/100＝0.79。对于组合2的匹配率p可以计算为：p＝(100-|79-80|)/100＝0.99

步骤N6：根据所述匹配率和事先设置的该组合对应的权值得到该组合的置信度。

实际应用中，根据经验可以为不同的组合设置不同的权值b。比如上面步骤M5计算出匹配率之后，再利用p*b，将其结果作为置信度。假设1个货物A这个组合对应的权值事先设置为5，1个货物C这个组合对应的权值事先也设置为5，则针对组合1计算出来的置信度就应该为0.79*5＝3.95，针对组合2计算出来的置信度就可以为0.99*5＝4.95。

步骤N4～步骤N6实际上是一种如何根据待识别货物实际总重量值和各组合的标准货物总重量计算各组合的置信度的具体方法，即实施例一步骤S4的具体实现方法，可以用公式：b*(A-|W-w|)/A来表示。其中，A表示最大差值，W表示货物实际总重量值、w表示标准货物总重量，b表示组合的权值。按照上述这种方法可以计算出步骤N3得到的各种组合的置信度。当然，实际应用中，也可以不按照上述方法来计算置信度，只要能够表示待识别货物实际总重量值和组合的标准货物总重量之间的匹配程度即可，这里不将其作为本申请保护范围的限制。

步骤N7：选择出计算出的最大置信度。

上述举例中，组合1的置信度为3.95，组合2的置信度为4.95，假设本步骤选择组合2对应的置信度。

步骤N8：判断最大置信度是否大于预先设置的阈值，如果大于，则执行步骤M9；否则，执行步骤M10。

步骤N9：待识别货物识别为最大置信度对应组合的标准货物，并结束。

由于最大置信度对应组合2，那么待识别货物识别为组合2中的标准货物，即1个货物C。此后，还可以根据退回的货物去更新货道记录，供后续下一个客户购买时使用。相应地，还可以更新购物车记录，将退回的货物从购物车记录中删除，以便后续正确地结算。

步骤N10：返回待识别货物为异常货物的信息，并结束。本步骤中，如果根据组合计算出的最大置信度未到达阈值，说明该退回的货物可能未按照事先设置的方式放置，可能放错了货道，因此报警为异常货物。

应用本实施例方案，当客户从购物车中将货物退回智能货柜中，可以利用本实施例三的方案根据重量变化来识别客户所退回的货物。

上面实施例二的步骤M4～步骤M6，以及实施例三的步骤N4～步骤N6都为如何根据待识别货物实际总重量值和各组合的标准货物总重量计算各组合的置信度提供了具体方法，可以采用相同的方法。图6是该方法对应的装置结构示意图，即图3中置信度计算单元L4的内部结构示意图。如图6所示，该装置包括：匹配率计算单元L41和加权计算单元L42。其中，匹配率计算单元L41用于对于每一个组合，计算所述待识别货物实际总重量值和该组合的标准货物总重量之间差值的绝对值；根据事先设置的最大差值和所述差值绝对值得到匹配率。加权计算单元L42用于根据所述匹配率和事先设置的该组合对应的权值得到该组合的置信度。

实际应用中，当智能货柜售卖出货物需要补充货物时，工作人员可以将需要补充的货物放置于相应的货道中。由于有新的货物放入某个货道，该货道的货物总重量会发生变化，并计算待识别货物总重量值。此时将待识别货物总重量值/该货道所拥有的货物的标准重量，以得到所放入货物的数量，并更新货道记录。

另外，实际应用中，由于货物的实际重量和标准规格的重量有偏差，因此利用实施例二取出货物时记录下其真实的重量，即购物车中货物的真实重量。这样，当客户退回某些货物时，步骤N3中就可以选择购物车中实际货物进行组合，并得到各组合的实际重量值。后续步骤N4～步骤N6利用购物车中货物的实际重量来进行各组合的置信度计算，可以减少误差，识别效果更准确。

本申请上述各实施例方案的方法可以是一系列计算机指令，这些指令存储在计算机可读存储介质中，比如ROM、RAM、EPROM、SD卡、SM卡、移动硬盘等等，可以由智能货柜的处理器执行保存在计算机可读存储介质中指令，以达到识别货物的目的。

那么，在实际应用中有这样一种智能货柜。该智能货柜包括上述的若干货道，每一个货道都有一个可以称重的装置，比如电子秤。智能货柜还包括计算机可读存储介质和处理器，该处理器可以执行保存在计算机可读存储介质中指令，以达到识别货物的目的。

由此可见，由于本申请实施例利用货物的重量变化来识别货物，整个方案由处理器根据指令执行，速度非常快，比现有的利用机械按键方式来确定货物更佳快速便捷，用户体验非常好。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (8)

1.一种智能货柜货物识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别货物实际总重量值；

获取对应的标准货物的种类和数量；

选择不同种类和数量的标准货物进行组合，得到各组合的标准货物；

根据所述待识别货物实际总重量值和各组合的标准货物总重量计算各组合的置信度，并选择出最大置信度；所述计算各组合的置信度的公式为：b*(A-|W-w|)/A，其中，A表示最大差值，W表示所述货物实际总重量值，w表示所述标准货物总重量，b表示组合的权值；

在最大置信度大于预先设置的阈值时，将待识别货物识别为最大置信度对应组合的标准货物。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：

在最大置信度不大于预先设置的阈值时，返回待识别货物识别失败的信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述获取待识别货物实际总重量值的方法包括：在货物被取出时，根据原货物总重量和剩余货物总重量的差值获取待识别货物实际总重量值；

所述获取对应的标准货物的种类和数量的方法包括：从已有的当前货道记录中获取所拥有的标准货物的种类和数量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：

在最大置信度不大于预先设置的阈值时，返回货道放置异常物品的信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述获取待识别货物实际总重量值的方法包括：在货物被放回时，根据原货物总重量和最新货物总重量的差值获取待识别货物实际总重量值；

所述获取对应的标准货物的种类和数量的方法包括：从购物车记录中获取所拥有的标准货物的种类和数量。

6.一种智能货柜货物识别装置，其特征在于，该装置包括：

第一获取单元，用于获取待识别货物实际总重量值；

第二获取单元，用于获取对应的标准货物的种类和数量；

组合单元，用于选择不同种类和数量的标准货物进行组合，得到各组合的标准货物；

置信度计算单元，用于根据所述待识别货物实际总重量值和各组合的标准货物总重量计算各组合的置信度，并选择出最大置信度；所述计算各组合的置信度的公式为：b*(A-|W-w|)/A，其中，A表示最大差值，W表示所述货物实际总重量值，w表示所述标准货物总重量，b表示组合的权值；

识别单元，用于在最大置信度大于预先设置的阈值时，将待识别货物识别为最大置信度对应组合的标准货物。

7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储指令，其特征在于，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行如权利要求1至5任一项所述的智能货柜货物识别方法的步骤。

8.一种智能货柜，其特征在于，所述智能货柜至少包括如权利要求7所述的计算机可读存储介质，以及可执行所述计算机可读存储介质中指令的处理器。

Images