CN112016448A - 一种用于仓储商品图像识别的***和方法 - Google Patents

一种用于仓储商品图像识别的***和方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于仓储商品图像识别的***和方法，提高了仓储商品的识别精度，避免了传统图像识别中的细粒度识别问题，提高了仓储工作效率。其技术方案为：将需要识别的仓储商品的图像输入到仓储商品图像识别模型中；仓储商品图像识别模型对输入的查询图像进行图像特征向量提取、图像特征向量主成分提取、距离最近的图像特征向量的检索之后，得到商品对应的条码作为模型输出的识别结果。

Description

一种用于仓储商品图像识别的***和方法
技术领域
本发明涉及一种图像识别的技术领域，具体涉及一种用于仓储商品图像识别的***和方法。
背景技术
在传统电商仓储管理中，通常是采用粘贴条码的方式来识别商品。但是当商家商品种类数过多的时候，贴条码的成本过高，很多商家出于成本考虑选择不贴条码，这就导致在收货、上架、以及售后过程中，工作人员无法识别商品，必须手动在***中搜索或者靠强行记忆的方法来进行识别，这会导致效率大幅降低以及识别错误概率的提高。
现有的图像识别技术往往致力于解决人脸识别、自动驾驶等大型通用型场景，在电商仓储商品识别的这一应用场景中目前尚无相应产品。
发明内容
以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
本发明的目的在于解决上述问题，提供了一种用于仓储商品图像识别的***和方法，提高了仓储商品的识别精度，避免了传统图像识别中的细粒度识别问题，提高了仓储工作效率。
本发明的技术方案为：本发明揭示了一种用于仓储商品图像识别的方法，方法包括：
将需要识别的仓储商品的图像输入到仓储商品图像识别模型中；
仓储商品图像识别模型对输入的查询图像进行图像特征向量提取、图像特征向量主成分提取、距离最近的图像特征向量的检索之后，得到商品对应的条码作为模型输出的识别结果。
根据本发明的用于仓储商品图像识别的方法的一实施例，仓储商品图像识别模型的训练过程包括：
步骤a：采集用于模型训练的商品图像；
步骤b：使用imagenet预权重的resnet101模型，去掉softmax层，将采集的商品图像输入imagenet数据集，每张图像得到多维的图像特征向量，将采集图像对应的条码标签与图像特征向量做好对应；
步骤c：使用pca降维提取图像特征向量中的主成分；
步骤d：对提取到的图像特征向量的主成分，使用近似最近邻匹配算法加速索引，检索距离最近的图像特征向量即为最相似图像，返回检索结果对应的条码。
根据本发明的用于仓储商品图像识别的方法的一实施例，步骤b中的多维的图像特征向量是100352维的图像特征向量。
本发明揭示了一种用于仓储商品图像识别的***，包括：
仓储商品图像输入模块，用于接收需要进行识别的仓储商品的图像；
图像识别模块，用于基于仓储商品图像识别模型对输入的仓储商品图像进行图像识别以得到商品条码的识别结果；
识别结果输出模块，用于输出商品条码的识别结果。
根据本发明的仓储商品图像识别的***的一实施例，图像识别模块所基于的仓储商品图像识别模型配置为通过以下过程训练而成：
步骤a：采集用于模型训练的商品图像；
步骤b：使用imagenet预权重的resnet101模型，去掉softmax层，将采集的商品图像输入imagenet数据集，每张图像得到多维的图像特征向量，将采集图像对应的条码标签与图像特征向量做好对应；
步骤c：使用pca降维提取图像特征向量中的主成分；
步骤d：对提取到的图像特征向量的主成分，使用近似最近邻匹配算法加速索引，检索距离最近的图像特征向量，返回对应的条码。
根据权利要求5所述的用于仓储商品图像识别的***的一实施例，图像识别模块的步骤b中的多维的图像特征向量是100352维的图像特征向量。
本发明另外揭示了一种用于仓储商品图像识别的***，***包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器被配置为存储一系列计算机可执行的指令以及与所述一系列计算机可执行的指令相关联的计算机可访问的数据，
其中，当所述一系列计算机可执行的指令被所述处理器执行时，使得所述处理器进行如上所述的方法。
本发明另外揭示了一种非临时性计算机可读存储介质，所述非临时性计算机可读存储介质上存储有一系列计算机可执行的指令，当所述一系列可执行的指令被计算装置执行时，使得计算装置进行如上所述的方法。
本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明的方案中通过使用imagenet预权重的resnet101模型提取图像特征向量，使用pca降维提取图像特征向量主成分，最后将提取后的图像特征向量使用基于图论的最近邻匹配算法hnsw加速索引，检索出距离最近的图像特征向量，返回对应的条码，从而实现对仓储商品的高精度图像识别，避免了传统图像识别中的细粒度识别的问题，提高了仓储工作效率。
附图说明
在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本发明的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。
图1示出了本发明的用于仓储商品图像识别的方法的一实施例的流程图。
图2示出了本发明的用于仓储商品图像识别的方法中的图像识别模型训练过程的流程图。
图3示出了本发明的用于仓储商品图像识别的***的一实施例的原理图。
图4示出了本发明的用于仓储商品图像识别的***的另一实施例的原理图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作详细描述。注意，以下结合附图和具体实施例描述的诸方面仅是示例性的，而不应被理解为对本发明的保护范围进行任何限制。
图1示出了本发明的用于仓储商品图像识别的方法的一实施例的流程。请参见图1，本实施例的方法的实施步骤详述如下。
步骤1：将需要识别的仓储商品的图像输入到仓储商品图像识别模型中。
如图2所示，仓储商品图像识别模型的训练过程如下。
步骤a：采集用于模型训练的商品图像。
在本实施例中，将采集到的商品图像压缩，例如压缩到224×224的像素大小。
步骤b：使用imagenet预权重的resnet101模型,去掉softmax层,将采集的商品图像输入imagenet数据集,每张图像得到多维的图像特征向量,将采集图像对应的条码标签与图像特征向量做好对应。
在本实施例中，商品图像得到100352维的图像特征向量。
步骤c：使用pca降维提取图像特征向量中的主成分。
步骤d：对提取到的图像特征向量的主成分，使用近似最近邻匹配算法(HNSW)加速索引，检索距离最近的图像特征向量即为最相似图像，返回检索结果所对应的条码。
步骤2：仓储商品图像识别模型对输入的查询图像进行图像特征提取、图像特征主成分提取、距离最近的特征向量的检索之后，得到商品对应的条码作为模型输出的识别结果。
图3示出了本发明的用于仓储商品图像识别的***的一实施例的原理。请参见图3，本实施例的***包括：仓储商品图像输入模块、图像识别模块以及识别结果输出模块。
仓储商品图像输入模块用于接收需要进行识别的仓储商品的图像。图像识别模块用于对输入的仓储商品图像进行图像识别以得到商品条码的识别结果。识别结果输出模块用于输出商品条码的识别结果。
图像识别模块配置为基于图像识别模型进行仓储商品图像的识别。
图像识别模块中的图像识别模型配置为包括如图2所示的的模型训练过程。
步骤a：采集用于模型训练的商品图像。在本实施例中，将采集到的商品图像压缩，例如压缩到224×224的像素大小。
步骤b：使用imagenet预权重的resnet101模型，去掉softmax层，将采集的商品图像输入imagenet数据集，每张图像得到多维的图像特征向量，将采集图像对应的条码标签与图像特征向量做好对应。在本实施例中，商品图像得到100352维的图像特征向量。
步骤c：使用pca降维提取图像特征向量中的主成分。
步骤d：对提取到的图像特征向量的主成分，使用近似最近邻匹配算法(HNSW)加速索引，检索距离最近的图像特征向量即为最相似图像，返回检索结果所对应的条码。
图像识别模块进一步配置为对需要进行识别的仓储商品图像依次进行图像特征向量提取、图像特征向量主成分提取、距离最近的图像特征向量的检索之后，得到商品对应的条码作为模型输出的识别结果。这些处理均与模型训练过程中的各处理步骤相同，在此不再赘述。
请参见图4，图4所示的***包括处理器和存储器。存储器被配置为存储一系列计算机可执行的指令以及与这一系列计算机可执行的指令相关联的计算机可访问的数据，当一系列计算机可执行的指令被处理器执行时，使得处理器执行如图1和2的实施例所示的方法。
此外，本发明还公开了一种非临时性计算机可读存储介质，非临时性计算机可读存储介质上存储有一系列计算机可执行的指令，当一系列可执行的指令被计算装置执行时，使得计算装置执行如图1实施例所示的方法。
本发明的上述实施例相对于现有技术的创新之处在于：
传统的图像识别往往是直接通过resnet训练图像，然后使用训练过的resnet分类识别,该方法具有较强的泛化性,即，对处于不同角度、不同场景的物品识别能力较强，但缺点是对于差别不大的物品识别效果较差，如不同品牌的轿车、相似的鸟类等,而仓库中的商品往往相似度很高，如大量不同样式的勺子、不同花纹的拖鞋等，本发明的创新点首先在于图像采集，因为用户大多是在仓库中使用、且背景相对单一，采集若干商品在不同角度、光照下的照片即可覆盖大多数使用时的场景,然后通过resnet仅提取图像特征，但不做后续的分类训练，直接将得到的图像特征pca降维、存储、查询,因为使用时拍摄图像和采集的图像库中极为相似，所以可以得到较高的准确率。
尽管为使解释简单化将上述方法图示并描述为一系列动作，但是应理解并领会，这些方法不受动作的次序所限，因为根据一个或多个实施例，一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。
本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体***的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。
结合本文所公开的实施例描述的各种解说性逻辑板块、模块、和电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文所描述功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替换方案中，该处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协作的一个或多个微处理器、或任何其他此类配置。
结合本文中公开的实施例描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中、或在这两者的组合中体现。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读取和写入信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。
在一个或多个示例性实施例中，所描述的功能可在硬件、软件、固件或其任何组合中实现。如果在软件中实现为计算机程序产品，则各功能可以作为一条或更多条指令或代码存储在计算机可读介质上或藉其进行传送。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者，其包括促成计算机程序从一地向另一地转移的任何介质。存储介质可以是能被计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限定，这样的计算机可读介质可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁存储设备、或能被用来携带或存储指令或数据结构形式的合意程序代码且能被计算机访问的任何其它介质。任何连接也被正当地称为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(DSL)、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术从web网站、服务器、或其它远程源传送而来，则该同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术就被包括在介质的定义之中。如本文中所使用的盘(disk)和碟(disc)包括压缩碟(CD)、激光碟、光碟、数字多用碟(DVD)、软盘和蓝光碟，其中盘(disk)往往以磁的方式再现数据，而碟(disc)用激光以光学方式再现数据。上述的组合也应被包括在计算机可读介质的范围内。
提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。

Claims (8)

1.一种用于仓储商品图像识别的方法，其特征在于，方法包括：
将需要识别的仓储商品的图像输入到仓储商品图像识别模型中；
仓储商品图像识别模型对输入的查询图像进行图像特征向量提取、图像特征向量主成分提取、距离最近的图像特征向量的检索之后，得到商品对应的条码作为模型输出的识别结果。
2.根据权利要求1所述的用于仓储商品图像识别的方法，其特征在于，仓储商品图像识别模型的训练过程包括：
步骤a：采集用于模型训练的商品图像；
步骤b：使用imagenet预权重的resnet101模型，去掉softmax层，将采集的商品图像输入imagenet数据集，每张图像得到多维的图像特征向量，将采集图像对应的条码标签与图像特征向量做好对应；
步骤c：使用pca降维提取图像特征向量中的主成分；
步骤d：对提取到的图像特征向量的主成分，使用近似最近邻匹配算法加速索引，检索距离最近的特征向量即为最相似图像，返回检索结果对应的条码。
3.根据权利要求2所述的用于仓储商品图像识别的方法，其特征在于，步骤b中的多维的图像特征向量是100352维的图像特征向量。
4.一种用于仓储商品图像识别的***，其特征在于，包括：
仓储商品图像输入模块，用于接收需要进行识别的仓储商品的图像；
图像识别模块，用于基于仓储商品图像识别模型对输入的仓储商品图像进行图像识别以得到商品条码的识别结果；
识别结果输出模块，用于输出商品条码的识别结果。
5.根据权利要求4所述的仓储商品图像识别的***，其特征在于，图像识别模块所基于的仓储商品图像识别模型配置为通过以下过程训练而成：
步骤a：采集用于模型训练的商品图像；
步骤b：使用imagenet预权重的resnet101模型，去掉softmax层，将采集的商品图像输入imagenet数据集，每张图像得到多维的图像特征向量，将采集图像对应的条码标签与图像特征向量做好对应；
步骤c：使用pca降维提取图像特征向量中的主成分；
步骤d：对提取到的图像特征向量的主成分，使用近似最近邻匹配算法加速索引，检索距离最近的图像特征向量，返回对应的条码。
6.根据权利要求5所述的用于仓储商品图像识别的***，其特征在于，图像识别模块的步骤b中的多维的图像特征向量是100352维的图像特征向量。
7.一种用于仓储商品图像识别的***，其特征在于，***包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器被配置为存储一系列计算机可执行的指令以及与所述一系列计算机可执行的指令相关联的计算机可访问的数据，
其中，当所述一系列计算机可执行的指令被所述处理器执行时，使得所述处理器进行如权利要求1至3中任一项所述的方法。
8.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非临时性计算机可读存储介质上存储有一系列计算机可执行的指令，当所述一系列可执行的指令被计算装置执行时，使得计算装置进行如权利要求1至3中任一项所述的方法。
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