CN110490169A - 一种物品架巡检方法、装置以及设备 - Google Patents

一种物品架巡检方法、装置以及设备 Download PDF

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贺武杰
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Abstract

本说明书实施例公开了一种物品架巡检方法、装置以及设备,其方案是:针对目标物品架采集目标图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果,所述目标物品架中的错序物品包括根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,针对所述目标物品架采集的图像。

Description

一种物品架巡检方法、装置以及设备
技术领域
本说明书涉及计算机技术领域,尤其涉及一种物品架巡检方法、装置及设备。
背景技术
为便于用户选取,物品通常是预先就摆放在正确位置,例如,物品A~C预先摆放于物品架a上,物品D~F摆放于物品架b上,这样当用户需要选取物品A时,就可从物品架a中选取,而选取物品E时可从物品架b中选取。又例如,物品A、B和C是预先按序摆放于同一个物品架上,这样用户在需要选取物品C时,可先寻找到物品A(或B),从而寻找到物品C的位置,来选取到该物品。
但在用户放回物品时,往往由于未关注所选取物品的原始位置,很容易就将物品放错位置,比如将物品错放于其他物品架上,或者未按先前物品的位置顺序放回,使得物品成为错序物品,这在物品存储规模越大的场景中,将频频出现大量的错序物品,这就会导致后面的用户,在根据物品原始位置去寻找物品时,很难寻找到该物品,甚至是根本就找不到该物品,这就给用户带来困扰,甚至让用户放弃继续寻找的念头,或者需要用户去寻求物品管理人员的协助,给管理人员造成额外工作负担。
发明内容
有鉴于此,本说明书实施例提供了一种物品架巡检方法、装置以及设备。
本说明书实施例采用下述技术方案:
本说明书实施例提供一种物品架巡检方法,包括:
针对目标物品架采集目标图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果,所述目标物品架中的错序物品包括根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,针对所述目标物品架采集的图像。
本说明书实施例提供一种书架巡检方法,包括:
针对目标书架采集目标图像,所述目标书架中存放有若干图书,所述图书的若干识别信息标识于所述图书的书脊立面中,所述目标图像包括所述若干图书的书脊立面的图像;
根据确定出的所述目标书架中的错序图书输出巡检结果,所述目标书架中的错序图书包括根据所述目标图像中的书脊立面的图像特征和预存的原始图像中的书脊立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的图书,所述原始图像包括在应存放于所述目标书架中的所有图书完成上架时,针对所述目标书架采集的图像。
本说明书实施例提供一种物品架巡检方法,包括:
获取目标图像,所述目标图像包括客户端针对目标物品架采集的图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,所述客户端针对所述目标物品架采集的图像;
将确定出的所述存在错序的物品发送至所述客户端。
本说明书实施例提供一种物品架巡检装置,包括:
采集单元,针对目标物品架采集目标图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
输出单元,根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果,所述目标物品架中的错序物品包括根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,针对所述目标物品架采集的图像。
本说明书实施例提供一种书架巡检装置,包括:
采集单元,针对目标书架采集目标图像,所述目标书架中存放有若干图书,所述图书的若干识别信息标识于所述图书的书脊立面中,所述目标图像包括所述若干图书的书脊立面的图像;
输出单元,根据确定出的所述目标书架中的错序图书输出巡检结果,所述目标书架中的错序图书包括根据所述目标图像中的书脊立面的图像特征和预存的原始图像中的书脊立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的图书,所述原始图像包括在应存放于所述目标书架中的所有图书完成上架时,针对所述目标书架采集的图像。
本说明书实施例提供一种物品架巡检装置,包括:
获取单元,获取目标图像,所述目标图像包括客户端针对目标物品架采集的图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
确定单元,根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,所述客户端针对所述目标物品架采集的图像;
发送单元,将确定出的所述存在错序的物品发送至所述客户端。
本说明书实施例提供一种用于物品架巡检的电子设备,包括:至少一个处理器及存储器,所述存储器存储有程序,并且被配置成由至少一个处理器执行以下步骤:
针对目标物品架采集目标图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果,所述目标物品架中的错序物品包括根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,针对所述目标物品架采集的图像。
本说明书实施例提供一种用于书架巡检的电子设备,包括:至少一个处理器及存储器,所述存储器存储有程序,并且被配置成由至少一个处理器执行以下步骤:
针对目标书架采集目标图像,所述目标书架中存放有若干图书,所述图书的若干识别信息标识于所述图书的书脊立面中,所述目标图像包括所述若干图书的书脊立面的图像;
根据确定出的所述目标书架中的错序图书输出巡检结果,所述目标书架中的错序图书包括根据所述目标图像中的书脊立面的图像特征和预存的原始图像中的书脊立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的图书,所述原始图像包括在应存放于所述目标书架中的所有图书完成上架时,针对所述目标书架采集的图像。
本说明书实施例提供一种用于物品架巡检的电子设备,包括:至少一个处理器及存储器,所述存储器存储有程序,并且被配置成由至少一个处理器执行以下步骤:
获取目标图像,所述目标图像包括客户端针对目标物品架采集的图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,所述客户端针对所述目标物品架采集的图像;
将确定出的所述存在错序的物品发送至所述客户端。
本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:针对目标物品架上存放物品采集目标图像,目标图像中包含物品的识别立面的图像,该识别立面的图像用于提取识别立面的图像特征,从而使得识别立面特征是根据完整的识别立面的图像提取的特征,能够从多角度对物品进行表征,进而提高后续物品的识别准确性,然后根据目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征进行比较后确定出的存在错序的物品输出巡检结果,这样的巡检方法能够实现错序的在架物品的自动识别,提高巡检效率,有效解决了巡检费时费力的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书实施例提供的一种物品架巡检方法的流程图。
图2为本说明书实施例中采集目标图像的示意图。
图3为本说明书实施例提供的一种书架巡检方法的流程图。
图4为本说明书实施例提供的一种书架巡检方法的交互流程图。
图5为本说明书实施例中图书正立放置时采集到的目标图像的效果图。
图6为本说明书实施例中分割出的每个物品的书脊立面的图像的效果图。
图7为本说明书实施例中输出巡检结果的效果图。
图8为本说明书实施例提供的目标书架的原始图像中的识别立面的图像特征提取和存储的交互流程图。
图9为本说明书实施例提供的一种物品架巡检方法的流程图。
图10为本说明书实施例提供的一种物品架巡检装置的结构示意图。
图11为本说明书实施例提供的一种书架巡检装置的结构示意图。
图12为本说明书实施例提供的一种物品架巡检装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案,下面将结合本说明书实施例中的附图,对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
如前述分析,若用户放回物品时,未将物品放回原始位置,会使得物品成为错序物品,影响后续用户使用,而通过管理人员对这些错序物品进行纠正则会给管理人员造成额外工作负担,费时费力。
基于此,本说明书实施例提供的物品架巡检方法,其整体思路是,针对存放有若干物品的目标物品架采集目标图像,这些物品的识别立面中标识有若干识别信息,从而使得采集到的目标图像中包含若干物品的识别立面的图像,并且这些识别立面图像中包含有物品的识别信息,进而使得采集到的目标图像中的识别立面的图像既包含了识别立面本身的结构信息又包含了标识于识别立面上的若干识别信息,为后续使用提供了丰富的信息来源;然后将目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征进行比较,根据比较结果从目标物品架中确定出的存在错序的物品,其中原始图像包括在应存放于目标物品架中的所有物品完成上架时,针对目标物品架采集的图像,由于识别立面的图像特征又是基于识别立面的图像得到的,故图像特征综合了识别立面的图像提供的物品的结构信息和标识于物品上的识别信息,使得识别立面的图像特征能够从不同的角度对物品进行表征,保证了比较过程的准确性,利用这样的识别立面的图像特征进行物品之间的比较进而确定出错序物品,使得获取到的确定结果具有良好的准确性;最后,根据确定出的目标物品架中的错序物品输出巡检结果,这样巡检方法实现了错序的在架物品的自动识别,提高巡检效率,有效解决了巡检费时费力的问题。
具体地,说明书实施例提供的物品架检方法包括以下过程:
采集目标图像;
根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品;
根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果。
具体实施时,上述过程可以由同一主体执行,也可以是由不同的主体执行。
本说明书实施例提供的物品架巡检方法由同一主体执行时,例如由客户端执行时,上述过程均由客户端执行。
本说明书实施例提供的物品架巡检方法由不同主体执行时,例如由客户端和服务端共同执行时,采集目标图像以及根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果可以由客户端执行;根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品可以由服务端执行。
当执行主体不同时,服务端执行的过程还可以是分别由不同的处理***执行,例如分别由业务处理***和图像处理***执行。
具体地,服务端执行的过程包括以下过程:
分别提取目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征;
根据分别提取到的目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从目标物品架中确定出的存在错序的物品。
实施时,分别提取目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征可以由图像处理***执行;根据分别提取到的目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从目标物品架中确定出的存在错序的物品可以由业务处理***执行。
上述同一主体和不同主体执行过程中,从设备实现的角度而言,客户端可以包括能够执行本说明书实施例所记载的技术方案的终端设备,例如移动终端设备,包括但不限于计算机、平板电脑、手机以及其他移动终端设备等;从程序实现的角度而言,客户端可以包括终端设备中安装的程序,例如,该程序可以是用于巡检物品架的程序,可为独立程序或者辅助程序。
以下结合附图,详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
实施例1
图1为本说明书实施例提供的一种物品架巡检方法的流程图。
如图1所示,本说明书实施例中的物品架巡检方法包括以下步骤:
步骤S201,针对目标物品架采集目标图像。
其中,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像。
在实际应用中,目标图像采集时可以是通过拍照的方式获取目标物品架上存放的物品的图像,例如,对目标物品架上存放的若干物品进行拍照,将拍摄到的照片作为目标图像;也可以是通过扫描的方式获取目标物品架上存放的若干物品的图像,例如,对目标物品架上存放的物品进行扫描,从扫描到的图片中获取目标图像。
在进行采集时,可以是客户端中发出采集提示并显示采集区域,采集区域如图2中虚线框所示,当目标物品架上存放的若干物品位于采集区域内后,进行图像采集。
本说明书实施例中的物品可以是被大量存放在固定地点的物品,例如,图书馆中的存放图书、档案馆中存放的档案夹、资料库中存放的资料、仓库中存放的货箱等。
这些存放的物品具有用于识别的立面,物品的若干识别信息被标识在物品的识别立面上,使得通过物品识别立面上的识别信息即可将物品从存放在目标物品架上的其他物品中识别出来,如图2中的实线框为物品架,物品架中存放有若干物品,物品的识别立面上标识有物品的识别信息,如aaa、bbb、ccc以及ddd。
这样的识别立面的设置使得在利用物品的图像对物品进行识别时,既能够利用识别立面自身具有的特征进行识别,例如识别面的形状、尺寸等,又能够利用识别立面上的识别信息进行识别,例如识别信息可以包括物品的名称、产地、编号等,还能够将两者进行综合后进行识别,例如识别信息在识别立面中所处的位置等,为物品的识别提供了丰富的特征信息来源。
进一步地,上述识别信息可以标识于物品的一个识别立面中,也可以标识于物品可在目标图像中同时出现的两个识别立面中,例如,图2中的识别信息aaa可以只被标识于物品的正面,也可以同时被标识于物品的正面和顶面中。
由于物品具有标识有识别信息的识别立面,使得对目标物品架进行采集获得的目标图像中能够保留这些信息,即目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像,并且识别立面的图像中还包含识别信息,从而使得后续使用目标图像的进行处理的过程中能够充分利用识别立面的图像所包含的特征信息。
本说明书实施例中,在采集目标图像时,可以是在目标物品架物品架上所有物品完成图像采集后,将采集到的图像作为目标图像,再进行后续处理;也可以是先采集待巡检物品架上的部分物品的图像作为目标图像,进行后续处理,处理完成后再采集剩下部分的物品的图像作为目标图像,继续进行后续处理,直至所有物品均完成图像采集。
为了能够便捷灵活地对物品架进行巡检,在一种应用示例中,所述方法用于移动终端,所述移动终端包含摄像单元,
所述针对目标书架采集目标图像包括:
通过所述摄像单元针对目标书架采集目标图像。
例如,可以是使用手机作为移动终端,通过手机自带的摄像头针对目标书架采集目标图像。
步骤S203,根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果。
其中,所述目标物品架中的错序物品包括根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,针对所述目标物品架采集的图像。
为了让错序物品的确定更为准确,保证每个物品都能被准确地识别,在一种应用示例中,所述根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品包括:
将所述目标图像中的每个物品的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征进行比较;
根据比较结果从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品。
具体地,进行图像特征的比较时,是将目标图像中的每一个物品与原始图像中的每一个物品分别进行比较,即将目标图像中的每个物品的识别立面的图像特征与原始图像中每个物品的识别立面的图像特征分别比较,从而得到目标图像中的差异物品,该差异物品为图像特征未能在原始图像中找到相匹配的图像特征的物品,再根据差异物品的特征匹配情况确定出错序物品。
本说明书实施例中的错序物品可以是不属于目标物品架的错序物品,例如物品A属于物品架a,但物品A被放置在了物品架b上,则巡检物品架b时,物品A为不属于目标物品架的错序物品;也可以是属于目标物品架,但未按预定顺序放置的错序物品,例如物品A、物品B以及物品C应该按顺序放置于物品架a上,但巡检物品架a时,物品A放置在物品B之后,则此时物品A为属于目标物品架,但未按预定顺序放置的错序物品。
由于错序物品的错序情况不同,根据差异物品的特征匹配情况确定出错序物品时,可以通过预设的差异范围特征匹配情况进行判断,例如,超出预设的第一差异范围的差异物品为属于目标物品架,但未按预定顺序放置的错序物品,超出预设的第二差异范围的差异物品为不属于目标物品架的错序物品。其中,预设的第一差异范围和预设的第二差异范围可以根据实际使用的需要进行设定,此处不做具体限定。
为了能够让每个物品均能够准确提取到对应的图像特征,在一种应用示例中,在将所述目标图像中的每个物品的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征进行比较前,所述方法还包括:
分别从所述目标图像和所述原始图像中分割出每个物品的识别立面的图像;
根据分割出的所述每个物品的识别立面的图像提取图像特征。
具体地,可以是通过边缘识别技术识别出每个物品的识别立面的图像,并分别将每个物品的识别立面的图像分割出来,再通过图像特征提取技术,从每个物品的识别立面的图像中提取图像特征。
实际应用中,在将目标图像中每个物品的识别立面的图像分割出来时,可以是从目标图像中识别出每个物品的识别立面的图像,再将识别出的每个物品的识别立面的图像从目标图像中分割出来;也可以是从目标图像中识别出所有物品对应的识别立面的图像并分割出来,再从分割出的识别立面的图像中识别出每个物品的识别立面的图像并进行再次分割。
本说明书实施例中,识别立面的图像特征包括从识别立面的图像中提取的特征,即识别立面的图像特征是根据识别立面的完整图像进行特征提取的,提取到的特征综合了识别立面的图像中的各项识别信息,而并非根据识别立面中的单一特征或局部特征进行提取,因此,识别立面的图像特征具有丰富的特征来源,保证了提取到的图像特征能够有效地标识物品,保证后续处理的准确性,避免了特征来源不足对识别造成的影响。
例如,提取图像特征时可以针对识别立面的图像的图像尺寸、图像颜色以及图像内容中的一种或多种进行特征提取。
当根据图像尺寸提取特征,可以是根据识别立面的图像的整体图像,提取整体图像的尺寸特征作为特征;也可以是根据识别立面的图像中的局部图像,提取局部图像的尺寸特征作为特征。
其中,可以是以具体的尺寸数据作为特征,例如以识别立面的图像的长度和宽度作为特征;可以是以尺寸数据的比例作为特征,例如以识别立面的图像的长度和宽度的比例作为特征。
当根据图像颜色提取特征,可以是将识别立面的图像的背景颜色作为特征;也可以是将识别立面的图像的中局部图案的颜色作为特征。
当根据图像内容提取特征,可以是将识别立面的图像中的图案作为特征,也可以是将识别立面的图像中文字或数字作为特征。
当根据图像尺寸、图像颜色以及图像内容中的多个提取特征,可以是根据图像尺寸、图像颜色以及图像内容分别独立地提取特征后,将提取到的特征共同作为识别立面的图像特征;也可以是将根据图像尺寸、图像颜色以及图像内容进行综合后提取特征,例如,根据识别立面的图像中文字内容所处的位置提取特征,或根据识别立面的图像中文字内容的颜色提取特征。
在识别过程中为了能够快速便捷地进行图像特征的比较,在一种应用示例中,所述图像特征以特征明细列表的形式呈现。
具体地,目标图像中的每个物品的识别立面的图像特征和原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征均以特征明细列表的形式呈现,例如,根据目标图像中的每个物品的识别立面的图像特征形成一个特征明细列表,以及根据原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征形成一个特征明细列表。
在进行比较时,可以是将目标图像对应的特征明细列表中每个物品的特征项与原始图像对应的特征明细列表中每个物品的特征项进行一一对比,得到目标图像中的差异物品的特征项,再根据差异物品的特征项匹配情况确定出错序物品。
进一步地,输出巡检结果时,根据确定出的错序物品进行输出。
例如,当目标图像不包含错序物品时,即从目标物品架中确定出的存在错序的物品为空,则输出不存在错序物品的巡检结果。
当目标图像中包含错序物品时,即从目标物品架中确定出的存在错序的物品,则根据错序的物品的信息输出巡检结果。
在一种应用示例中,所述根据确定出的所述错序物品输出巡检结果包括:
根据确定出的所述错序物品,显示巡检结果;
和/或根据确定出的所述错序物品,语音输出巡检结果。
例如,当输出不存在错序物品时,客户端可以播放对应的声音和/或显示对应的提示信息,提示用户不存在错序物品。
当存在错序物品时时,客户端可以根据错序物品的错序情况播放对应的声音和/或对应地显示错序物品,提示用户进行处理。
需要说明的是,显示错序物品信息可以是在目标图像中标识错序物品,例如在目标图像中使用红框将错序物品圈出,和/或使用箭头对错序物品进行标记。
还需要说明的是,输出巡检结果时,也可以是将巡检结果输出到其他设备以对用户进行提示,例如当目标物品架上设置有相关设备时,可以将巡检结果输出至目标物品架,以通过目标物品架中的相关设备进行提示。
本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:针对目标物品架上存放物品采集目标图像,目标图像中包含物品的识别立面的图像,该识别立面的图像用于提取识别立面的图像特征,从而使得识别立面特征是根据完整的识别立面的图像提取的特征,能够从多角度对物品进行表征,进而提高后续物品的识别准确性,然后根据目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征进行比较后确定出的存在错序的物品输出巡检结果,这样的巡检方法能够实现错序的在架物品的自动识别,提高巡检效率,有效解决了巡检费时费力的问题。
实施例2
本申请实施例提供的物品架巡检方法,是在实施例1的基础上,对预先存储原始图像中的识别立面的图像特征的过程进行说明。
本说明书实施例中,步骤S203之前,本说明书实施例提供的物品架巡检方法还包括采集原始图像。
具体地,在应存放于目标物品架中的所有物品完成上架时,针对目标物品架采集原始图像,原始图像可以采用与目标图像相同的方式进行图像采集,故此处不再一一赘述。
其中,应存放于目标物品架中的所有物品包括目标物品架中根据预设的存放要求进行存放的所有物品,预设的存放要求为预先设定的物品架上物品的存放要求,该存放标准可以包括存放物品的种类;也可以包括存放物品的顺序。
所有物品完成上架包括所有物品按照预设的存放要求存放于物品架上。
若应存放于目标物品架中的所有物品数量过多,无法完全包含在一张图像中,则原始图像可以包含多张图像。
由于物品在物品架上存放时可能采用不同的放置方法,例如正立放置或倒立方式,为了能够提高后续图像特征比较时的效率和准确性,可以根据物品的放置方法预存应存放于目标物品架上的物品的不同的图像特征,避免物品放置方式对图像特征比较的影响,在一种应用示例中,采集原始图像包括:
分别采集所述所有物品正立放置时的原始图像和所述所有物品倒立放置时的原始图像,
预存原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征的步骤包括:
预先将所述所有物品正立放置时采集到的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征和所述所有物品倒立放置时采集到的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征进行存储。
具体地,采集目标物品架上所有物品正立放置和倒立放置时的原始图像,再分别提取正立放置时原始图像中和倒立放置时原始图像中每个物品的识别立面的图像特征,并进行存储,从而使得预存的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征中包含了每个物品正立放置时识别立面的图像特征和倒立放置时识别立面的图像特征,进而使得目标图像中的物品无论正立放置还是倒立放置,进行比较时都能够快速准确地获取比较结果。
由于原始图像中的识别立面的图像特征是预先存储的,为了在使用时能够快速地获取,在一种应用示例中,所述方法还包括:
获取所述目标物品架的标识信息;
将所述标识信息与所述原始图像进行关联。
目标物品架的标识信息用于对目标物品架进行标识,例如可以是物品架编号或物品架名称等。
获取标识信息的过程可以是直接在客户端上输入标识信息,例如,用户在客户端中输入物品架的编号,也可以是通过客户端采集标识信息,例如通过客户端扫描物品架上的识别码,获取物品架的编号。
实际应用中,获取标识信息可以是在采集原始图像之前进行,也可以是采集原始图像之后进行。
在获取到目标物品架的标识信息之后,将标识信息与原始图像建立对应的关联关系,使得根据识别信息即可快速地获取到对应的原始图像。
例如,进行关联时,可以是将标识信息与原始图像对应地进行存储,也可是在识别信息与原始图像之间建立映射关系。
又如,为了提高图像特征比较过程的效率,标识信息也可以是与原始图像对应的特征明细列表进行关联,使用时,根据标识信息即可快速地获取对应的特征明细列表。
在实际应用中,有时会需要对多个物品架进行巡检,此时,采集原始图像时可以预先采集完所有物品架的原始图像,并对应地进行存储,形成特征信息数据库,该特征信息数据库中包含每个物品架对应的原始图像中的识别立面的图像特征,在进行巡检时,根据目标物品架的标识信息,即可从特征信息数据库中获取目标物品架对应的原始图像中的识别立面的图像特征。
例如,特征信息数据库中包含了每个物品架对应的标识信息和原始图像中的识别立面的图像特征,获取目标物品架的标识信息后,目标物品架的标识信息从特征信息数据库中获取目标物品架对应的原始图像中的识别立面的图像特征,进而完成后续步骤。
实施例3
图书馆的读者在归还图书时,由于疏忽可能会将图书存放到错误的书架上或未存放到原先的位置顺序,使得归还的图书成为错序图书。这样会导致下一位读者根据索书号去寻找图书时,找不到对应的图书,对读者造成严重困扰。此时,读者也许会放弃借阅,也许会寻求图书管理员的协助。前者会导致图书的借阅率下降,后者会为图书管理员带来额外的工作。
现阶段为解决上述问题,可以通过图书管理员人工巡检的方式,逐本校对图书的索书号是否属于当前书架,当这样的方式工作效率低下,费时费力;还可以使用自动纠错机器人,通过对书脊上的索书号的识别来自动发现错序图书,但是由于图书的书脊较窄,索书号往往会横跨封面、书脊、以及封底,无法在书脊部位完整地展现其对应的索书号,导致索书号不能被完整识别,降低识别准确性。
本说明书实施例提供的书架巡检方法,通过移动设备中安装的图书管理应用对图书馆中的书架进行巡检,使得整个巡检过程能够利用现有设备完成,无需添置专业设备,降低成本,并且通基于书脊图像提取出的特征来对书架上的错序图书进行的自动识别,减小人工处理成本,提升处理效率,并方便读者在目标书架快速精准地找到心仪的图书。
以下对本说明书实施例提供的书架巡检方法进行说明。
本说明书实施例中,可以通过移动设备进行书架的巡检,例如通过手机进行书架巡检。
图3为本说明书实施例提供的一种书架巡检方法的流程图。
如图3所示,本说明书实施例中的书架巡检方法包括以下步骤:
步骤S301,针对所述目标书架采集目标图像。
其中,所述目标书架中存放有若干图书,所述图书的若干识别信息标识于所述图书的书脊立面中,所述目标图像包括所述若干图书的书脊立面的图像;
具体地,可以是图书书脊部位朝向外侧,并排存放在目标书架上。
图书的书脊立面上标识有图书的识别信息,例如中/英文书名、出版社名称以及索书号等。
采集到的目标图像中包括图书的书脊立面图像。
例如,进行采集时,通过手机摄像头针对目标书架采集目标图像。
步骤S303,根据确定出的所述目标书架中的错序图书输出巡检结果。
其中,所述目标书架中的错序图书包括根据所述目标图像中的书脊立面的图像特征和预存的原始图像中的书脊立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的图书,所述原始图像包括在应存放于所述目标书架中的所有图书完成上架时,针对所述目标书架采集的图像。
本说明书实施例中,目标图像中的书脊立面的图像特征是根据完整的书脊立面图像进行提取的。
例如,可以根据书脊立面图像的尺寸、背景颜色分别进行提取;也可以是根据书脊立面图案中的文字在所处的位置进行提取,如根据书名位于书脊立面图像的顶部或中部等进行特征提取;还可以是根据书脊立面图案中文字与数字的相对位置进行提取,如根据书名与索书号中数字的相对位置进行特征提取。
书脊立面的图像特征充分利用了书脊部位的信息,将书脊立面的图像中的各项特征信息进行综合后提取图像特征,使得提取到的图像特征具有丰富的信息来源,避免了书脊较窄导致的用于提取的特征的信息不完整对识别产生的影响,例如索书号不完整对识别准确性的影响。
确定错序图书时,将目标图像中每本图书的识别立面的图像特征与预存的原始图像中每本图书的识别立面的图像特征进行一一对比,从而确定出目标图像中存在的错序的图书。
在一种应用示例中,目标书架的原始图像中的书脊立面的图像特征预先存储在特征信息数据库,为了能够快速的获取原始图像中的书脊立面的图像特征,所述方法还包括获取目标书架的书架编号,通过目标书架的书架编号从特征信息数据库中获取目标书架的原始图像中的书脊立面的图像特征。
在一种应用示例中,输出巡检结果时,可以是通过手机根据确定出的目标书架上的错序图书输出巡检结果。
例如,手机可以通过播放声音和/或在屏幕上显示错序图像的方式输出巡检结果。
本说明书实施例提供的书架巡检方法在使用时,还可以对应地使用上述实施例1和实施例2中提到的其他技术方案。
以下通过手机中安装的图书管理应用,对书架巡检的过程进行说明。
图4为本说明书实施例提供的书架巡检的交互流程图。
图书管理员启动手机上的图书管理应用,选择图书管理应用界面中的“书架巡检”功能,进入书架巡检界面,在书架巡检界面中输入需要进行巡检的目标书架编号,手机中的图书管理应用执行步骤S4.1接收目标书架编号,图书管理员根据书架巡检界面中显示的采集提示,利用手机自带的摄像头扫描对目标书架中存放的图书的书脊立面进行扫描,手机中的图书管理应用执行步骤S4.2采集目标图像,如图5所示,执行步骤S4.3将获取到的目标书架编号和对应采集到的目标图像发送至业务处理***,业务处理***执行步骤S4.4将接收到的目标图像发送至图像处理***进行图像处理,图像处理***接收到目标图像后,执行步骤S4.5通过边缘识别技术将目标图片中的每本图书的书脊立面的图像识别并分割出来,如图6所示,再执行步骤S4.6通过图像特征提取技术从分割出来的书脊立面的图像中提取出每本图书的书脊立面的图像特征,并形成目标图像的特征明细列表,执行步骤S4.7将形成的目标图像的特征明细列表返回至业务服务***,业务服务***执行步骤S4.8根据获取的书架编号从特征信息数据库中获取与书架编号对应的原始图像的特征明细列表,并执行步骤S4.9将两组特征明细列表进行比较,确定出目标图像中的存在错序的图书,执行步骤S4.10将确定出的错序的图书发送至手机,手机中的图书管理应用执行步骤S4.11根据接收到的错序的图书输出巡检结果。当需要输出的巡检结果为存在错序图书时,根据错序物品的信息在第一图像中使用红框圈出错序物品并使用红色箭头标记,如图7所示,同时播放提示音进行提示巡检出现异常,当需要输出的巡检结果为不存在错序图书时,播放提示音提示巡检正常。
需要说明的是,该书架巡检功能可以根据实际使用需要设定巡检周期,并根据巡检周期发送提示,提示图书管理员进行巡检。
由于原始图像中的书脊立面的图像特征是预先存储的,以下通过手机中安装的图书管理应用,对目标书架采集的原始图像中的识别立面的图像特征的提取和存储过程进行说明。
图8为本说明书实施例提供的目标书架的原始图像中的识别立面的图像特征提取和存储的交互流程图。
图书管理员启动手机上的图书管理应用,选择图书管理应用界面中的“初始化书架”功能,进入初始化书架界面,在初始化书架界面中输入需要进行图书上架的书架编号,即需要初始化的书架的书架编号,例如“J-328”,手机中的图书管理应用执行步骤S5.1接收书架编号,图书管理员根据初始化书架界面中显示的采集提示“请对准书脊区域,并对齐扫描框边缘”,利用手机自带的摄像头扫描目标书架上存放的图书,此时图书均正立放置,手机中的图书管理应用执行步骤S5.2采集与书架编号对应的原始图像,采集到的原始图像中包含图书正立放置时的书脊立面的图像,执行步骤S5.3将接收到的书架编号和对应采集到的原始图像发送至业务处理***,业务处理***执行步骤S5.4将接收到的原始图像发送至图像处理***进行图像处理,图像处理***接收到原始图像后,执行步骤S5.5通过边缘识别技术将原始图片中每本图书的书脊立面的图像识别并分割出来,再执行步骤S5.6通过图像特征提取技术从分割出来的书脊立面的图像中提取出每本图书的书脊立面的图像特征,形成原始图像的特征明细列表,并执行步骤S5.7将形成的特征明细列表返回至业务处理***,业务处理***执行步骤S5.8将接收到的原始图像的特征明列表与书架编号对应地进存储至特征信息数据库,存储完成后执行步骤S5.9反馈至客户端,客户端接收到反馈后执行步骤S5.10提示初始化书架完成。
在完成图书正立放置时的特征提取和存储后,利用手机自带的摄像头扫描书架上存放的图书,此时图书均倒立方式,采集原始图像,采集到的原始图像中包含图书倒立放置时的书脊立面的图像,并采用与图书正立放置时进行特征提取和存储方式相同的方式进行特征提取和存储,使得特征信息数据库中目标书架的书架编号对应地存储有图书正立放置时书脊立面的图像特征和图书倒立放置时书脊立面的图像特征。
需要说明的是,针对至少一个书架采集的原始图像中的识别立面的图像特征的提取和存储只需要在图书首次上架时进行,后续无需重复操作。
实施例4
本申请实施例提供的物品架巡检方法,是在实施例1的基础上,将服务端作为执行主体进行物品架的巡检。
图9为本说明书实施例提供的一种物品架巡检方法的流程图。
如图9所示,本说明书实施例中的物品架巡检方法包括以下步骤:
步骤S601,获取目标图像。
其中,所述目标图像包括客户端针对目标物品架采集的图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像。
步骤S603,根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品。
其中,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,所述客户端针对所述目标物品架采集的图像;
步骤S605,将确定出的所述存在错序的物品发送至所述客户端。
为了能够提高服务端的处理效率,可以将步骤S403分别设置在两个不同的处理***中进行处理,在一种应用示例中,所述方法还包括:分别提取所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的所述原始图像中的识别立面的图像特征;
所述根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品包括:
根据分别提取到的所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的所述原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品。
例如,步骤S603通过业务处理***和图像处理***进行处理。
通过图像处理***分别提取所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的所述原始图像中识别立面的图像特征。
通过业务处理***根据分别提取到的所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的所述原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品。
实施例5
基于相同的发明构思,本说明书实施例还提供与物品架巡检方法对应的装置、电子设备以及非易失性计算机存储介质。
鉴于前述实施例中对方法已进行了详细说明,下面实施例中对方法对应的装置、电子设备以及非易失性计算机存储介质所涉及的相应内容将不再赘述。
图10为本说明书实施例提供的一种物品架巡检装置的结构示意图。
如图10所示,本说明书实施例提供的一种物品架巡检装置可以包括:
采集单元701,针对目标物品架采集目标图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
输出单元703,根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果,所述目标物品架中的错序物品包括根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,针对所述目标物品架采集的图像。
可选地,所述根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品包括:
将所述目标图像中的每个物品的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征进行比较;
根据比较结果从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品。
可选地,在将所述目标图像中的每个物品的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征进行比较前,所述方法还包括:
分别从所述目标图像和所述原始图像中分割出每个物品的识别立面的图像;
根据分割出的所述每个物品的识别立面的图像提取图像特征。
可选地,所述装置还包括:
所述采集单元分别采集所述所有物品正立放置时的原始图像和所述所有物品倒立放置时的原始图像,
预存原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征的步骤包括:
预先将所述所有物品正立放置时采集到的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征和所述所有物品倒立放置时采集到的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征进行存储。
可选地,所述装置还包括:获取单元和关联单元
所述获取单元获取所述目标物品架的标识信息;
所述关联单元将所述标识信息与所述原始图像进行关联。
可选地,所述图像特征以特征明细列表的形式呈现。
可选地,所述根据确定出的所述错序物品输出巡检结果包括:
根据确定出的所述错序物品,显示巡检结果;
和/或,根据确定出的所述错序物品语音输出巡检结果。
可选地,所述装置用于移动终端,所述移动终端包含摄像单元,
所述针对目标书架采集目标图像包括:
通过所述摄像单元针对目标书架采集目标图像。
本说明书实施例提供的一种物品架巡检***可以包括:客户端和服务端,
所述客户端针对目标物品架采集目标图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
所述客户端将所述目标图像发送至所述服务端;
所述服务端根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,所述客户端针对所述目标物品架采集的图像;
所述服务端将确定出的所述存在错序的物品发送至所述客户端;
所述客户端根据确定出的所述存在错序的物品输出巡检结果。
基于同一发明构思,本说明书实施例还提供一种用于物品架巡检的电子设备,包括至少一个处理器及存储器,存储器存储有程序,并且被配置成由至少一个处理器执行以下步骤:
针对目标物品架采集目标图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果,所述目标物品架中的错序物品包括根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,针对所述目标物品架采集的图像。
其中,处理器的其他功能还可以参见上述实施例中记载的内容,这里不再一一赘述。
基于同一发明构思,本说明书实施例还提供一种用于物品架巡检的非易失性计算机存储介质,包括与电子设备结合使用的程序,程序可被处理器执行以完成以下步骤:
针对目标物品架采集目标图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果,所述目标物品架中的错序物品包括根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,针对所述目标物品架采集的图像。
实施例6
基于相同的发明构思,本说明书实施例还提供与书架巡检方法对应的装置、电子设备以及非易失性计算机存储介质。
鉴于前述实施例中对方法已进行了详细说明,下面实施例中对方法对应的装置、电子设备以及非易失性计算机存储介质所涉及的相应内容将不再赘述。
图11为本说明书实施例提供的一种书架巡检装置的结构示意图。
如图11所示,本说明书实施例提供的一种书架巡检装置可以包括:
采集单元801,针对目标书架采集目标图像,所述目标书架中存放有若干图书,所述图书的若干识别信息标识于所述图书的书脊立面中,所述目标图像包括所述若干图书的书脊立面的图像;
输出单元803,根据确定出的所述目标书架中的错序图书输出巡检结果,所述目标书架中的错序图书包括根据所述目标图像中的书脊立面的图像特征和预存的原始图像中的书脊立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的图书,所述原始图像包括在应存放于所述目标书架中的所有图书完成上架时,针对所述目标书架采集的图像。
基于同一发明构思,本说明书实施例还提供一种用于书架巡检的电子设备,包括至少一个处理器及存储器,存储器存储有程序,并且被配置成由至少一个处理器执行以下步骤:
针对目标书架采集目标图像,所述目标书架中存放有若干图书,所述图书的若干识别信息标识于所述图书的书脊立面中,所述目标图像包括所述若干图书的书脊立面的图像;
根据确定出的所述目标书架中的错序图书输出巡检结果,所述目标书架中的错序图书包括根据所述目标图像中的书脊立面的图像特征和预存的原始图像中的书脊立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的图书,所述原始图像包括在应存放于所述目标书架中的所有图书完成上架时,针对所述目标书架采集的图像。
其中,处理器的其他功能还可以参见上述实施例中记载的内容,这里不再一一赘述。
基于同一发明构思,本说明书实施例还提供一种用于书架巡检的非易失性计算机存储介质,包括与电子设备结合使用的程序,程序可被处理器执行以完成以下步骤:
针对目标书架采集目标图像,所述目标书架中存放有若干图书,所述图书的若干识别信息标识于所述图书的书脊立面中,所述目标图像包括所述若干图书的书脊立面的图像;
根据确定出的所述目标书架中的错序图书输出巡检结果,所述目标书架中的错序图书包括根据所述目标图像中的书脊立面的图像特征和预存的原始图像中的书脊立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的图书,所述原始图像包括在应存放于所述目标书架中的所有图书完成上架时,针对所述目标书架采集的图像。
实施例7
基于相同的发明构思,本说明书实施例还提供与物品架巡检方法对应的装置、电子设备以及非易失性计算机存储介质。
鉴于前述实施例中对方法已进行了详细说明,下面实施例中对方法对应的装置、电子设备以及非易失性计算机存储介质所涉及的相应内容将不再赘述。
图12为本说明书实施例提供的一种物品架巡检装置的结构示意图。
如图12所示,本说明书实施例提供的一种物品架巡检装置可以包括:
获取单元901,获取目标图像,所述目标图像包括客户端针对目标物品架采集的图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
确定单元903,根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,所述客户端针对所述目标物品架采集的图像;
发送单元905,将确定出的所述存在错序的物品发送至所述客户端。
可选地,所述装置还包括:提取单元,
所述提取单元分别提取所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的所述原始图像中的识别立面的图像特征;
所述根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品包括:
根据分别提取到的所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的所述原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品。
基于同一发明构思,本说明书实施例还提供一种用于物品架巡检的电子设备,包括至少一个处理器及存储器,存储器存储有程序,并且被配置成由至少一个处理器执行以下步骤:
获取目标图像,所述目标图像包括客户端针对目标物品架采集的图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,所述客户端针对所述目标物品架采集的图像;
将确定出的所述存在错序的物品发送至所述客户端。
其中,处理器的其他功能还可以参见上述实施例中记载的内容,这里不再一一赘述。
基于同一发明构思,本说明书实施例还提供一种用于物品架巡检的非易失性计算机存储介质,包括与电子设备结合使用的程序,程序可被处理器执行以完成以下步骤:
获取目标图像,所述目标图像包括客户端针对目标物品架采集的图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,所述客户端针对所述目标物品架采集的图像;
将确定出的所述存在错序的物品发送至所述客户端。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书实施例提供的装置、设备、非易失性计算机存储介质与方法是对应的,因此,装置、设备、非易失性计算机存储介质也具有与对应方法类似的有益技术效果,由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明,因此,这里不再赘述对应装置、设备、非易失性计算机存储介质的有益技术效果。
在20世纪90年代,对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如,对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而,随着技术的发展,当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此,不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如,可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray,FPGA))就是这样一种集成电路,其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字***“集成”在一片PLD上,而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且,如今,取代手工地制作集成电路芯片,这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现,它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似,而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写,此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language,HDL),而HDL也并非仅有一种,而是有许多种,如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等,目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚,只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中,就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现,例如,控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式,控制器的例子包括但不限于以下微控制器:ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320,存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道,除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外,完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器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功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至,可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的***、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的,计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于***实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (21)

1.一种物品架巡检方法,包括:
针对目标物品架采集目标图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果,所述目标物品架中的错序物品包括根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,针对所述目标物品架采集的图像。
2.根据权利要求1所述的方法,所述根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品包括:
将所述目标图像中的每个物品的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征进行比较;
根据比较结果从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品。
3.根据权利要求2所述的方法,在将所述目标图像中的每个物品的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征进行比较前,所述方法还包括:
分别从所述目标图像和所述原始图像中分割出每个物品的识别立面的图像;
根据分割出的所述每个物品的识别立面的图像提取图像特征。
4.根据权利要求2所述的方法,所述方法还包括:
分别采集所述所有物品正立放置时的原始图像和所述所有物品倒立放置时的原始图像,
预存原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征的步骤包括:
预先将所述所有物品正立放置时采集到的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征和所述所有物品倒立放置时采集到的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征进行存储。
5.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
获取所述目标物品架的标识信息;
将所述标识信息与所述原始图像进行关联。
6.根据权利要求1所述的方法,所述图像特征以特征明细列表的形式呈现。
7.根据权利要求1所述的方法,所述根据确定出的所述错序物品输出巡检结果包括:
根据确定出的所述错序物品,显示巡检结果;
和/或,根据确定出的所述错序物品语音输出巡检结果。
8.根据权利要求1所述的方法,所述方法用于移动终端,所述移动终端包含摄像单元,
所述针对目标书架采集目标图像包括:
通过所述摄像单元针对目标书架采集目标图像。
9.一种书架巡检方法,包括:
针对目标书架采集目标图像,所述目标书架中存放有若干图书,所述图书的若干识别信息标识于所述图书的书脊立面中,所述目标图像包括所述若干图书的书脊立面的图像;
根据确定出的所述目标书架中的错序图书输出巡检结果,所述目标书架中的错序图书包括根据所述目标图像中的书脊立面的图像特征和预存的原始图像中的书脊立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的图书,所述原始图像包括在应存放于所述目标书架中的所有图书完成上架时,针对所述目标书架采集的图像。
10.一种物品架巡检方法,包括:
获取目标图像,所述目标图像包括客户端针对目标物品架采集的图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,所述客户端针对所述目标物品架采集的图像;
将确定出的所述存在错序的物品发送至所述客户端。
11.根据权利要求10所述的方法,所述方法还包括:
分别提取所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的所述原始图像中的识别立面的图像特征;
所述根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品包括:
根据分别提取到的所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的所述原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品。
12.一种物品架巡检装置,包括:
采集单元,针对目标物品架采集目标图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
输出单元,根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果,所述目标物品架中的错序物品包括根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,针对所述目标物品架采集的图像。
13.根据权利要求12所述的装置,所述根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品包括:
将所述目标图像中的每个物品的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征进行比较;
根据比较结果从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品。
14.根据权利要求13所述的装置,所述装置还包括:
所述采集单元分别采集所述所有物品正立放置时的原始图像和所述所有物品倒立放置时的原始图像,
预存原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征的步骤包括:
预先将所述所有物品正立放置时采集到的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征和所述所有物品倒立放置时采集到的原始图像中的每个物品的识别立面的图像特征进行存储。
15.根据权利要求12所述的装置,所述装置还包括:获取单元和关联单元所述获取单元获取所述目标物品架的标识信息;
所述关联单元将所述标识信息与所述原始图像进行关联。
16.根据权利要求12所述的装置,所述装置用于移动终端,所述移动终端包含摄像单元,
所述针对目标书架采集目标图像包括:
通过所述摄像单元针对目标书架采集目标图像。
17.一种书架巡检装置,包括:
采集单元,针对目标书架采集目标图像,所述目标书架中存放有若干图书,所述图书的若干识别信息标识于所述图书的书脊立面中,所述目标图像包括所述若干图书的书脊立面的图像;
输出单元,根据确定出的所述目标书架中的错序图书输出巡检结果,所述目标书架中的错序图书包括根据所述目标图像中的书脊立面的图像特征和预存的原始图像中的书脊立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的图书,所述原始图像包括在应存放于所述目标书架中的所有图书完成上架时,针对所述目标书架采集的图像。
18.一种物品架巡检装置,包括:
获取单元,获取目标图像,所述目标图像包括客户端针对目标物品架采集的图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
确定单元,根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,所述客户端针对所述目标物品架采集的图像;
发送单元,将确定出的所述存在错序的物品发送至所述客户端。
19.一种用于物品架巡检的电子设备,包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够:
针对目标物品架采集目标图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
根据确定出的所述目标物品架中的错序物品输出巡检结果,所述目标物品架中的错序物品包括根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,针对所述目标物品架采集的图像。
20.一种用于书架巡检的电子设备,包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够:
针对目标书架采集目标图像,所述目标书架中存放有若干图书,所述图书的若干识别信息标识于所述图书的书脊立面中,所述目标图像包括所述若干图书的书脊立面的图像;
根据确定出的所述目标书架中的错序图书输出巡检结果,所述目标书架中的错序图书包括根据所述目标图像中的书脊立面的图像特征和预存的原始图像中的书脊立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出的存在错序的图书,所述原始图像包括在应存放于所述目标书架中的所有图书完成上架时,针对所述目标书架采集的图像。
21.一种用于物品架巡检的电子设备,包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够:
获取目标图像,所述目标图像包括客户端针对目标物品架采集的图像,所述目标物品架中存放有若干物品,所述物品的若干识别信息标识于所述物品的识别立面中,所述目标图像包括所述若干物品的识别立面的图像;
根据所述目标图像中的识别立面的图像特征和预存的原始图像中的识别立面的图像特征,从所述目标物品架中确定出存在错序的物品,所述原始图像包括在应存放于所述目标物品架中的所有物品完成上架时,所述客户端针对所述目标物品架采集的图像;
将确定出的所述存在错序的物品发送至所述客户端。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100284571A1 (en) * 2008-11-05 2010-11-11 Toru Tanigawa Object position estimating system, object position estimating apparatus, object position estimating method, and object position estimating program
TW201123041A (en) * 2009-12-30 2011-07-01 Univ Nat Chi Nan Book inventory management system and method thereof
CN103295034A (zh) * 2013-04-30 2013-09-11 中南大学 一种基于dsp的嵌入式图书乱架清点***及方法
CN109145761A (zh) * 2018-07-27 2019-01-04 杭州电子科技大学 一种基于图像识别的图书馆书籍排序防错及管理***
CN109241374A (zh) * 2018-06-07 2019-01-18 广东数相智能科技有限公司 一种图书信息库更新方法及图书馆书籍定位方法
CN110038807A (zh) * 2019-04-30 2019-07-23 沈阳航空航天大学 一种错序图书的智能分拣***及方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100284571A1 (en) * 2008-11-05 2010-11-11 Toru Tanigawa Object position estimating system, object position estimating apparatus, object position estimating method, and object position estimating program
TW201123041A (en) * 2009-12-30 2011-07-01 Univ Nat Chi Nan Book inventory management system and method thereof
CN103295034A (zh) * 2013-04-30 2013-09-11 中南大学 一种基于dsp的嵌入式图书乱架清点***及方法
CN109241374A (zh) * 2018-06-07 2019-01-18 广东数相智能科技有限公司 一种图书信息库更新方法及图书馆书籍定位方法
CN109145761A (zh) * 2018-07-27 2019-01-04 杭州电子科技大学 一种基于图像识别的图书馆书籍排序防错及管理***
CN110038807A (zh) * 2019-04-30 2019-07-23 沈阳航空航天大学 一种错序图书的智能分拣***及方法

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