CN112613358A - 物品的识别方法、装置、存储介质以及电子装置 - Google Patents
物品的识别方法、装置、存储介质以及电子装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112613358A CN112613358A CN202011425560.3A CN202011425560A CN112613358A CN 112613358 A CN112613358 A CN 112613358A CN 202011425560 A CN202011425560 A CN 202011425560A CN 112613358 A CN112613358 A CN 112613358A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- article
- sub
- item
- difference information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 71
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 19
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 12
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 14
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 13
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 14
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 11
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 241000531116 Blitum bonus-henricus Species 0.000 description 2
- 235000008645 Chenopodium bonus henricus Nutrition 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 2
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 2
- 238000013481 data capture Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/35—Categorising the entire scene, e.g. birthday party or wedding scene
- G06V20/36—Indoor scenes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/07—Target detection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种物品的识别方法、装置、存储介质以及电子装置,该方法包括:获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像,确定第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,在图像差异信息未达到预设条件的情况下,将图像差异信息发送至服务器,以使服务器根据图像差异信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品,因此,可以解决相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题,达到提高物品的识别效率、降低物品的识别成本、增大物品识别算法的适用范围的技术效果。
Description
技术领域
本发明实施例涉及通信领域,具体而言,涉及一种物品的识别方法、装置、存储介质以及电子装置。
背景技术
目前新零售物品数据化方式:由专门的边缘摄像头拍摄照片,然后通移动通信网络上传到人工智能平台进行物品识别完成物品信息的数据化,物品拍摄照片清晰要求达到720P以上。
零售企业的物品一般分布在各种商店、超市、学校、商场中,所以不能保证有有线或无线网络环境,边缘部署网关大多需要通过移动通信网络回传数据,来保证可用性和可靠性,因此待识别物品陈列照片的上传会消耗大量通信流量。
为了控制流量费用,大多采用控制上报频次方式来节约流量,例如按小时或按天拍摄上传,而拍摄照片的上传频率直接决定物品统计信息精度,因此实际应用场景中,要么会产生大量的流量费用,要么会丢失了很多有用的数据。
针对相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种物品的识别方法、装置、存储介质以及电子装置,以至少解决相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题。
根据本发明的一个实施例,提供了一种物品的识别方法,包括:获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像;确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,其中,所述第二物品图像为预先拍摄的图像;在所述图像差异信息未达到预设条件的情况下,将所述图像差异信息发送至服务器,以使所述服务器根据所述图像差异信息识别所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品。
根据本发明的另一个实施例,提供了一种物品的识别装置,包括:获取模块,用于获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像;确定模块,用于确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,其中,所述第二物品图像为预先拍摄的图像;发送模块,用于在所述图像差异信息未达到预设条件的情况下,将所述图像差异信息发送至服务器,以使所述服务器根据所述图像差异信息识别所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品。
根据本发明的又一个实施例,还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例,还提供了一种电子装置,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项方法实施例中的步骤。
通过本发明,采用获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像,确定第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,在图像差异信息未达到预设条件的情况下,将图像差异信息发送至服务器,以使服务器根据图像差异信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品,因此,可以解决相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题,达到提高物品的识别效率、降低物品的识别成本、增大物品识别算法的适用范围的技术效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的一种可选的物品的识别方法的移动终端的硬件结构框图;
图2是根据本发明实施例的一种可选的物品的识别方法的流程示意图;
图3是根据本发明实施例的另一种可选的物品的识别方法的示意图;
图4是根据本发明实施例的又一种可选的物品的识别方法的示意图;
图5是根据本发明实施例的一种可选的物品的识别装置的结构框图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明的实施例。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例,图1是本发明实施例的一种物品的识别方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示,移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104,其中,上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解,图1所示的结构仅为示意,其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如,移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件,或者具有与图1所示不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序,例如,应用软件的软件程序以及模块,如本发明实施例中的物品的识别方法对应的计算机程序,处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器,还可包括非易失性存储器,如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中,存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中,传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller,简称为NIC),其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中,传输装置106可以为射频(Radio Frequency,简称为RF)模块,其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种运行于移动终端、计算机终端或者类似的运算装置的物品的识别方法,图2是根据本发明实施例的一种可选的物品的识别方法的流程示意图,如图2所示,该流程包括如下步骤:
S202,获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像;
S204,确定第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,其中,第二物品图像为预先拍摄的图像;
S206,在图像差异信息未达到预设条件的情况下,将图像差异信息发送至服务器,以使服务器根据图像差异信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品。
可选地,在本实施例中,上述步骤的执行主体可以为服务器、终端以及服务器和终端相结合的方式等,但不限于此。
图3是根据本发明实施例的一种可选的物品的识别方法的示意图,以上述物品的识别方式的执行主体是边缘网关为例,结合图3对上述物品的识别方法进行进一步的解释说明:
S302,边缘网关302获取由图像采集设备304采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像;
S304,边缘网关302确定第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,其中,第二物品图像为预先拍摄的图像;
S306,边缘网关302在图像差异信息未达到预设条件的情况下,将图像差异信息发送至服务器306,以使服务器306根据图像差异信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品。
其中,用于执行上述物品的识别方法的人工智能商品识别***可以包括但不限于边缘网关302、云平台(服务器306)、客户端应用308以及维护工具应用310。
上述边缘网关302可以包括但不限于设置有多个接口用于为与其相连接的多个摄像头312(图像采集设备)提供电源,还可以通过设置多个接口用于与摄像头312进行数据通信,例如,通过边缘网关302向摄像头312发送控制管理和图片数据采集消息。
上述边缘网关302还可以包括但不限于设置有通信模块,通过网络与上述摄像头312、云平台306、客户端应用308以及维护工具310进行数据交互,上述网络可以包括但不限于:有线网络,无线网络,其中,该有线网络包括:局域网、城域网和广域网,该无线网络包括:蓝牙、WIFI及其他实现无线通信的网络等,以接入云平台,实现数据上报和远程控制。
上述边缘网关302还可以包括但不限于设置有人工智能计算模块,用于通过图像采集设备采集对目标区域拍摄的第一物品图像进行人工智能识别,定位照片中的所有物品位置,提取关键的物品信息,物品信息包括但不限于位置信息(照片中起始坐标、宽度、高度)、物品照片。
上述边缘网关302还可以包括但不限于设置有通信模块的外置天线;
上述边缘网关302还可以包括但不限于设置有指示灯,用于显示边缘网关302的工作状态,工作状态包括但不限于正在连接、工作状态、工程模式,并且在收发数据包时闪烁表示收发包状态。
上述边缘网关302还可以包括但不限于设置有复位按键,用于控制边缘网关302进入工程模式,开启蓝牙本地维护服务,用于和维护工具应用310软件通信。
可选地,在本实施例中,上述图像采集设备可以包括但不限于摄像机、摄像头、扫描仪、无人拍摄飞机等用于采集物品照片的设备。
上述图像采集设备可以包括但不限于设置有USB连接线,用于接入边缘网关302,获取供电和数据通信。
上述图像采集设备可以包括但不限于设置有摄像头传感器,用于采集物品陈列照片或视频数据。
上述图像采集设备可以包括但不限于设置有防护装置,用于防止镜头起雾模糊,防护装置包括但不仅限于加热线圈、防雾涂层等。
上述图像采集设备可以包括但不限于设置有鱼眼镜头,用于获取广角拍摄照片。
可选地,在本实施例中,上述云平台306,是边缘网关302的中心平台,也是执行上述物品识别方法的业务平台,用于网关接入、数据采集、数据存储、数据分析、业务呈现等。
可选地,在本实施例中,上述客户端应用软件308,是物品识别业务的客户端应用,用于访问物品识别的数据和业务统计信息,包括网页客户端应用软件、移动客户端应用软件。
可选地,在本实施例中,上述维护工具应用软件310,支持通过蓝牙对边缘网关302进行本地管理和维护,包括参数配置、固件升级等功能。
可选地,在本实施例中,上述目标区域可以包括但不限于上述图像采集设备所能采集到的目标区域,还可以包括但不限于由工作人员预先配置等。
可选地,在本实施例中,上述第一物品图像为上述图像采集设备本次采集到的物品图像,上述第二物品图像为预先存储的物品图像,上述第二物品图像可以包括但不限于为上一轮通过图像采集设备采集到的图像,以保存在相关联的数据库中。
可选地,在本实施例中,上述物品可以包括但不限于货品、商品、集装箱等可识别的物品。
可选地,在本实施例中,上述图像差异信息可以包括但不限于可以包括但不限于通过特征提取算法提取出用于表示图像信息的特征向量,在比对第一物品图像对应的特征向量和第二物品图像对应的特征向量后,得到差异向量,以确定为上述图像差异信息,还可以包括但不限于确定第一物品图像和第二物品图像中每个位置的像素值差异,并将像素值差异确定上述图像差异信息。上述仅是一种示例,本实施例不做任何具体的限定。
通过本实施例,采用获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像,确定第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,在图像差异信息未达到预设条件的情况下,将图像差异信息发送至服务器,以使服务器根据图像差异信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品,因此,可以解决相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题,达到提高物品的识别效率、降低物品的识别成本、增大物品识别算法的适用范围的技术效果。
作为一种可选的方案,确定所述第一物品图像信息与第二物品图像信息之间的图像差异信息,包括:按照预定分割方式对所述第一物品图像进行分割,以得到预定数量的第一子图像;将每个所述第一子图像与所述第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定出与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像,并将与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像确定为目标子图像;基于所述目标子图像确定所述图像差异信息。
可选地,在本实施例中,上述预定分割方式可以包括但不限于将第一物品图像等分为多个区域,还可以包括但不限于根据识别到的物品数量将第一物品图像分为与物品数量相等的多个区域,上述预定数量可以由***或者服务器预先配置,也可以根据识别到的物品数量确定。
可选地,在本实施例中,可以包括但不限于将上述第二物品图像按照上述第一物品图像相同的方式进行分割,以得到上述包括的对应区域的第二子图像,进而,通过比较上述第一子图像和上述第二子图像,以确定上述图像差异信息。
可选地,在本实施例中,上述图像差异信息可以包括但不限于物品的位置、颜色、功能、形状等。
通过本实施例,采用获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像,确定第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,在图像差异信息未达到预设条件的情况下,将图像差异信息发送至服务器,以使服务器根据图像差异信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品,因此,可以解决相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题,达到提高物品的识别效率、降低物品的识别成本、增大物品识别算法的适用范围的技术效果。
作为一种可选的方案,按照预定分割方式对所述第一物品图像进行分割,以得到预定数量的第一子图像,包括:识别所述第一物品图像,获取所述第一物品图像中包含的物品数量以及每个物品所对应的区域;基于所述第一物品图像中包含的每个物品所对应的区域对所述第一物品图像进行分割,以得到数量与所述物品数量相同的第一子图像。
可选地,在本实施例中,上述第一物品图像中包含的物品数量可以通过包括但不限于识别算法确定,上述每个物品对应的区域可以包括但不限于获取物品的位置信息确定,例如,通过获取上述第一物品图像的每个物品在第一物品图像中的起始坐标、宽度、高度等,来确定每个物品锁对应的区域。
可选地,在本实施例中,第一子图像的数量可以与上述物品数量相同,换言之,在识别第一物品图像之后,可以将上述第一物品图像分割为每个第一子图像包含一个物品的形式。
通过本实施例,采用识别第一物品图像,获取第一物品图像中包含的物品数量以及每个物品所对应的区域;基于第一物品图像中包含的每个物品所对应的区域对第一物品图像进行分割,以得到数量与物品数量相同的第一子图像,因此,可以解决相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题,达到提高物品的识别效率、降低物品的识别成本、增大物品识别算法的适用范围的技术效果。
作为一种可选的方案,将每个所述第一子图像与所述第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定出与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像,并将与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像确定为目标子图像,包括:将每个所述第一子图像所对应的区域与所述第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定发生变更的所述第一子图像为所述目标子图像,并确定所述目标子图像的数量;将所述目标子图像的数量与所述第一子图像的数量的比值确定为所述图像差异信息。
可选地,在本实施例中,上述确定发生变更的第一子图像为目标子图像可以包括但不限于第一子图像与第二子图像相比较,记录物品的特征信息发生了变化或者物品的位置发生了变化等。
可选地,在本实施例中,将发生变化的第一子图像确定为目标子图像,并确定目标子图像和第一子图像的数量之间的比值作为上述图像差异信息。
通过本实施例,采用将每个第一子图像所对应的区域与第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定发生变更的第一子图像为目标子图像,并确定目标子图像的数量;将目标子图像的数量与第一子图像的数量的比值确定为图像差异信息,在图像差异信息未达到预设条件的情况下,将图像差异信息发送至服务器,以使服务器根据图像差异信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品,因此,可以解决相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题,达到提高物品的识别效率、降低物品的识别成本、增大物品识别算法的适用范围的技术效果。
作为一种可选的方案,按照预定分割方式对所述第一物品图像进行分割,以得到预定数量的第一子图像,包括:识别所述第一物品图像,获取所述第一物品图像中包含的多个预设区域;基于所述多个预设区域对所述第一物品图像进行分割,以得到与所述多个预设区域数量对应的多个第一子图像。
可选地,在本实施例中,可以按照预定的划分方式将第一物品图像分割为多个预设区域,以得到与多个预设区域数量对应的多个第一子图像。
通过本实施例,采用识别第一物品图像,获取第一物品图像中包含的多个预设区域;基于多个预设区域对第一物品图像进行分割,以得到与多个预设区域数量对应的多个第一子图像,以使服务器根据图像差异信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品,因此,可以解决相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题,达到提高物品的识别效率、降低物品的识别成本、增大物品识别算法的适用范围的技术效果。
作为一种可选的方案,将每个所述第一子图像与所述第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定出与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像,并将与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像确定为目标子图像,包括:将每个所述预设区域与所述第二物品图像中包括的多个预设区域进行比较,确定发生变更的所述预设区域为所述目标子图像,并确定所述目标子图像的数量;将所述目标子图像的数量与所述第一子图像的数量的比值确定为所述图像差异信息。
可选地,在本实施例中,上述确定发生变更的预设区域为目标子图像可以包括但不限于第一子图像的预设区域与第二子图像的预设区域相比较,记录物品的特征信息发生了变化或者物品的位置发生了变化等。
可选地,在本实施例中,将发生变化的第一子图像确定为目标子图像,并确定目标子图像和第一子图像的数量之间的比值作为上述图像差异信息。
通过本实施例,采用将每个预设区域与第二物品图像中包括的多个预设区域进行比较,确定发生变更的预设区域为目标子图像,并确定目标子图像的数量;将目标子图像的数量与第一子图像的数量的比值确定为图像差异信息,以使服务器根据图像差异信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品,因此,可以解决相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题,达到提高物品的识别效率、降低物品的识别成本、增大物品识别算法的适用范围的技术效果。
作为一种可选的方案,在确定第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息之后,方法还包括:在图像差异信息达到所述预设条件的情况下,将所述第一物品图像发送至所述服务器,以使所述服务器识别所述第一物品图像和预先接收到的所述第二物品图像之间的发生变更的物品。
可选地,在本实施例中,上述预设条件可以根据包括但不限于图像差异信息的统计方式确定,例如,在上述图像差异信息为目标子图像的数量与第一子图像的数量的比值的情况下,将上述预设条件配置为比值阈值,在上述图像差异信息大于等于上述预设条件对应的比值阈值时,将第一物品图像发送至服务器,以使服务器识别第一物品图像。
换言之,在上述图像差异信息超过上述预设条件对应的阈值时,将第一物品图像完整发送至服务器,以使服务器重新识别第一物品图像,得到对应的识别结果。
作为一种可选的方案,确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息包括:确定所述第一物品图像的第一图像信息;将所述第一图像信息与预先确定的所述第二物品图像的第二图像信息进行比较,以确定出所述图像差异信息;在确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息之后之后,所述方法还包括:在所述图像差异信息达到所述预设条件的情况下,将所述第一图像信息发送至服务器,以使所述服务器根据所述第一图像信息和预先确定的所述第二图像信息识别所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品。
可选地,在本实施例中,上述预设条件可以根据包括但不限于图像差异信息的统计方式确定,例如,在上述图像差异信息为目标子图像的数量与第一子图像的数量的比值的情况下,将上述预设条件配置为比值阈值,在上述图像差异信息小于上述预设条件对应的比值阈值时,将第一图像信息发送至服务器,以使服务器识别第一物品图像。
需要说明的是,在上述图像差异信息未超过上述预设条件对应的阈值时,将由第一物品图像识别后得到的只包含变化区域的图像信息发送至服务器,以使服务器基于变化区域的图像信息,得到对应的识别结果。
通过本实施例,采用在图像差异信息达到预设条件的情况下,将第一图像信息发送至服务器,以使服务器根据第一图像信息和预先确定的第二图像信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品,因此,可以解决相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题,达到提高物品的识别效率、降低物品的识别成本、增大物品识别算法的适用范围的技术效果。
作为一种可选的方案,在确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息之前,所述方法还包括:获取由所述图像采集设备采集对所述目标区域进行拍摄后所得到的所述第二物品图像;将所述第二物品图像发送至所述服务器。
可选地,在本实施例中,上述第二物品图像可以包括但不限于在上一次识别过程中,识别结果达到预设条件后向服务器发送的物品图像,还可以包括但不限于在预先配置的数据库中存储的由图像采集设备对目标区域进行拍摄后所得到的第二物品图像。
通过本实施例,采用获取由图像采集设备对目标区域进行拍摄后所得到的第二物品图像;将第二物品图像发送至服务器,可以实现对目标区域的监控,进而解决相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题,达到提高物品的识别效率、降低物品的识别成本、增大物品识别算法的适用范围的技术效果。
作为一种可选的方案,在获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像之后,所述方法还包括:确定所述第二物品图像的存储时间;在所述存储时间超过预定时长的情况下,将所述第一物品图像发送至所述服务器。
可选地,在本实施例中,上述第二物品图像的存储时间可以包括但不限于在数据库中存储的时间长度,还可以包括但不限于第二物品图像获取后记录的时间戳与***时间比对后生成的存储时间。
作为一种可选的方案,在所述差异信息未达到预设条件的情况下,将所述差异信息发送至服务器之后,所述方法还包括:所述服务器对所述图像差异信息进行识别,以确定出所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品;所述服务器基于所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品的信息,以及所述第二物品图像中包括的物品的信息确定所述第一物品图像中包括的物品的信息。
可选地,在本实施例中,上述服务器可以包括但不限于基于所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品的信息确定目标区域中存储物品的名称或类型。
可选地,在本实施例中,在服务器基于第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品的信息,以及第二物品图像中包括的物品的信息确定第一物品图像中包括的物品的信息之后,可以包括但不限于执行保存、分析、显示本次物品识别结果,例如,保存第一物品图像中包括的物品名称、物品类型等。
通过本实施例,采用服务器对图像差异信息进行识别,以确定出第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品;服务器基于第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品的信息,以及第二物品图像中包括的物品的信息确定第一物品图像中包括的物品的信息。因此,可以解决相关技术中存在的待识别物品在识别过程中的识别效率较低的技术问题,达到提高物品的识别效率、降低物品的识别成本、增大物品识别算法的适用范围的技术效果。
下面结合具体的示例,对本发明进行进一步的解释说明:
本发明的人工智能商品识别***包括边缘网关、云平台、客户端应用、维护工具应用。
本发明的边缘网关,包括:
边缘网关本体;
所述的边缘网关本体上设置有多个USB接口,为多个摄像头本体提供供电;
所述的边缘网关本体上设置有多个USB接口,用于与摄像头本体进行数据通信,包括控制管理和图片数据采集;
所述的边缘网关本体上设置有通信模块(包括但不仅限于无线网络、移动通信网络),用于接入云平台,实现数据上报和远程控制;
所述的边缘网关本体上设置有人工智能计算模块,用于拍摄照片的人工智能识别,定位照片中的所有货品位置,提取关键的货品信息,货品信息包括位置信息(照片中起始坐标、宽度、高度)、货品照片;
所述的边缘网关本体上设置有通信模块的外置天线;
所述的边缘网关本体上设置有指示灯,用于显示边缘网关本体的工作状态,工作状态包括但不限于正在连接、工作状态、工程模式,并且在收发数据包时闪烁表示收发包状态;
所述的边缘网关本体上设置复位按键,用于控制边缘网关本体进入工程模式,开启蓝牙本地维护服务,用于和维护工具应用软件通信;
摄像模块本体;
所述的摄像模块本体上设置有USB连接线,用于接入边缘网关本体,获取供电和数据通信;
所述的摄像模块本体上设置有摄像头传感器,用于采集货品陈列照片或视频数据;
所述的摄像模块本体上设置有防护装置,用于防止镜头起雾模糊,防护装置包括但不仅限于加热线圈、防雾涂层;
所述的摄像模块本体上设置有鱼眼镜头,用于获取广角拍摄照片;
本发明所述云平台,是边缘网关的中心平台,也是货品识别的业务平台,用于网关接入、数据采集、数据存储、数据分析、业务呈现;
本发明所述客户端应用软件,是货品识别业务的客户端应用,用于访问货品识别的数据和业务统计信息,包括网页客户端应用软件、移动客户端应用软件。
本发明所述维护工具应用软件,支持通过蓝牙对边缘网关进行本地管理和维护,包括参数配置、固件升级等功能;
图4是根据本发明实施例的一种可选的物品的识别方法的示意图,如图4所示,该流程包括但不限于如下步骤:
S1,边缘网关通过摄像模块获取拍摄到的当前照片402;
S2,边缘网关对拍摄照片进行人工智能识别,在照片中定位并框出每个货品;
S3,边缘网关将当前识别结果(当前照片402)与上一次识别结果(上一张照片406)进行比较,并计算差异情况(差分货品照片404);
S4,当差异情况达到阈值时,上报所有识别的货品信息,当差异情况未达到阈值时,上报变化区域识别的货品信息;
S5,边缘网关向云平台上报货品信息,货品信息包括货品位置信息(照片中起始坐标、宽度、高度)、货品照片等;
S6,云平台收到边缘网关上报的每个货品信息,对货品照片进行人工智能货品识别,确定具体是货品名称;
S7,云平台结合本次差异货品识别结果和上一次识别结果,更新变化区域货品的识别结果,得到本次识别完整结果;
S8,云平台对识别结果数据进行存储、分析、呈现。
其中,识别货品上报机制(对应于前述的将第一物品图像发送至服务器或将第一图像信息发送至服务器)包括如下至少之一:
第一次全量上报:边缘网关第一次开机时,上报照片中识别到的所有货品;
周期性全量上报:边缘网关判断当距离上一次上报所有货品的时间间隔,达到一定的时间间隔阈值时,上报照片中识别到的所有货品;
大量变化全量上报:边缘网关判断当与上一次识别货品变化的比例,达到一定的比例阈值时,上报照片中识别到的所有货品信息;
少量变化差分上报:边缘网关判断当与上一次识别货品变化的比例,未达到一定的比例阈值时,仅上报照片中识别到的变化货品信息。
由上述技术方案可知,本发明的人工智能商品识别方法及***,结合边缘网关和云平台,由带人工智能计算能力的边缘网关完成照片中货品的基本识别,提取出货品区域的图片信息,然后交由云平台完成具体货品名称的识别;通过边缘网关差分判断机制,仅上报发生变化区域的货品信息,这样可以大大降低上传的图片数据量,节约通信流量,并且大大提高有用业务信息,识别加差分上报机制,符合业务场景中客户从货柜、冰柜拿去货品的实际情况,为新零售行业大数据分析,提供了持续可靠的信息数据化,最终帮助零售企业提高整体运营效率的技术效果。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
在本实施例中还提供了一种物品的识别装置,该装置用于实现上述实施例及优选实施方式,已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的,术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图5是根据本发明实施例的一种可选的物品的识别装置的结构框图,如图5所示,该装置包括:
获取模块502,用于获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像;
确定模块504,用于确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,其中,所述第二物品图像为预先拍摄的图像;
发送模块506,用于在所述图像差异信息未达到预设条件的情况下,将所述图像差异信息发送至服务器,以使所述服务器根据所述图像差异信息识别所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品。
作为一种可选的方案,所述装置用于通过如下方式确定所述第一物品图像信息与第二物品图像信息之间的图像差异信息:按照预定分割方式对所述第一物品图像进行分割,以得到预定数量的第一子图像;将每个所述第一子图像与所述第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定出与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像,并将与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像确定为目标子图像;基于所述目标子图像确定所述图像差异信息。
作为一种可选的方案,所述装置用于通过如下方式按照预定分割方式对所述第一物品图像进行分割,以得到预定数量的第一子图像:识别所述第一物品图像,获取所述第一物品图像中包含的物品数量以及每个物品所对应的区域;基于所述第一物品图像中包含的每个物品所对应的区域对所述第一物品图像进行分割,以得到数量与所述物品数量相同的第一子图像。
作为一种可选的方案,所述装置用于通过如下方式将每个所述第一子图像与所述第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定出与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像,并将与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像确定为目标子图像:将每个所述第一子图像所对应的区域与所述第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定发生变更的所述第一子图像为所述目标子图像,并确定所述目标子图像的数量;将所述目标子图像的数量与所述第一子图像的数量的比值确定为所述图像差异信息。
作为一种可选的方案,所述装置用于通过如下方式按照预定分割方式对所述第一物品图像进行分割,以得到预定数量的第一子图像:识别所述第一物品图像,获取所述第一物品图像中包含的多个预设区域;基于所述多个预设区域对所述第一物品图像进行分割,以得到与所述多个预设区域数量对应的多个第一子图像。
作为一种可选的方案,所述装置用于通过如下方式将每个所述第一子图像与所述第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定出与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像,并将与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像确定为目标子图像:将每个所述预设区域与所述第二物品图像中包括的多个预设区域进行比较,确定发生变更的所述预设区域为所述目标子图像,并确定所述目标子图像的数量;将所述目标子图像的数量与所述第一子图像的数量的比值确定为所述图像差异信息。
作为一种可选的方案,所述装置还用于:在确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息之后,在所述图像差异信息达到所述预设条件的情况下,将所述第一物品图像发送至所述服务器,以使所述服务器识别所述第一物品图像和预先接收到的所述第二物品图像之间的发生变更的物品。
作为一种可选的方案,所述装置用于通过如下方式确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息:确定所述第一物品图像的第一图像信息;将所述第一图像信息与预先确定的所述第二物品图像的第二图像信息进行比较,以确定出所述图像差异信息;在确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息之后之后,所述方法还包括:在所述图像差异信息达到所述预设条件的情况下,将所述第一图像信息发送至服务器,以使所述服务器根据所述第一图像信息和预先确定的所述第二图像信息识别所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品。
作为一种可选的方案,所述装置还用于:在确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息之前,获取由所述图像采集设备采集对所述目标区域进行拍摄后所得到的所述第二物品图像;将所述第二物品图像发送至所述服务器。
作为一种可选的方案,所述装置还用于:在获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像之后,确定所述第二物品图像的存储时间;在所述存储时间超过预定时长的情况下,将所述第一物品图像发送至所述服务器。
作为一种可选的方案,上述装置还用于:在所述差异信息未达到预设条件的情况下,将所述差异信息发送至服务器之后,所述服务器对所述图像差异信息进行识别,以确定出所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品;所述服务器基于所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品的信息,以及所述第二物品图像中包括的物品的信息确定所述第一物品图像中包括的物品的信息。
需要说明的是,上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的,对于后者,可以通过以下方式实现,但不限于此:上述模块均位于同一处理器中;或者,上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其中,该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在本实施例中,上述计算机可读存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像;
S2,确定第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,其中,第二物品图像为预先拍摄的图像;
S3,在图像差异信息未达到预设条件的情况下,将图像差异信息发送至服务器,以使服务器根据图像差异信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品。
计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像;
S2,确定第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,其中,第二物品图像为预先拍摄的图像;
S3,在图像差异信息未达到预设条件的情况下,将图像差异信息发送至服务器,以使服务器根据图像差异信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品。
在一个示例性实施例中,上述计算机可读存储介质可以包括但不限于:U盘、只读存储器(Read-Only Memory,简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置,包括存储器和处理器,该存储器中存储有计算机程序,该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在一个示例性实施例中,上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备,其中,该传输设备和上述处理器连接,该输入输出设备和上述处理器连接。
在一个示例性实施例中,上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤:
S1,获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像;
S2,确定第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,其中,第二物品图像为预先拍摄的图像;
S3,在图像差异信息未达到预设条件的情况下,将图像差异信息发送至服务器,以使服务器根据图像差异信息识别第一物品图像和第二物品图像之间的发生变更的物品。
本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例,本实施例在此不再赘述。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,并且在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (14)
1.一种物品的识别方法,其特征在于,包括:
获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像;
确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,其中,所述第二物品图像为预先拍摄的图像;
在所述图像差异信息未达到预设条件的情况下,将所述图像差异信息发送至服务器,以使所述服务器根据所述图像差异信息识别所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述第一物品图像信息与第二物品图像信息之间的图像差异信息,包括:
按照预定分割方式对所述第一物品图像进行分割,以得到预定数量的第一子图像;
将每个所述第一子图像与所述第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定出与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像,并将与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像确定为目标子图像;
基于所述目标子图像确定所述图像差异信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,按照预定分割方式对所述第一物品图像进行分割,以得到预定数量的第一子图像,包括:
识别所述第一物品图像,获取所述第一物品图像中包含的物品数量以及每个物品所对应的区域;
基于所述第一物品图像中包含的每个物品所对应的区域对所述第一物品图像进行分割,以得到数量与所述物品数量相同的第一子图像。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,将每个所述第一子图像与所述第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定出与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像,并将与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像确定为目标子图像,包括:
将每个所述第一子图像所对应的区域与所述第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定发生变更的所述第一子图像为所述目标子图像,并确定所述目标子图像的数量;
将所述目标子图像的数量与所述第一子图像的数量的比值确定为所述图像差异信息。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,按照预定分割方式对所述第一物品图像进行分割,以得到预定数量的第一子图像,包括:
识别所述第一物品图像,获取所述第一物品图像中包含的多个预设区域;
基于所述多个预设区域对所述第一物品图像进行分割,以得到与所述多个预设区域数量对应的多个第一子图像。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,将每个所述第一子图像与所述第二物品图像中包括的对应区域的第二子图像进行比较,确定出与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像,并将与对应区域的第二子图像存在差别的第一子图像确定为目标子图像,包括:
将每个所述预设区域与所述第二物品图像中包括的多个预设区域进行比较,确定发生变更的所述预设区域为所述目标子图像,并确定所述目标子图像的数量;
将所述目标子图像的数量与所述第一子图像的数量的比值确定为所述图像差异信息。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息之后,所述方法还包括:
在所述图像差异信息达到所述预设条件的情况下,将所述第一物品图像发送至所述服务器,以使所述服务器识别所述第一物品图像和预先接收到的所述第二物品图像之间的发生变更的物品。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息包括:确定所述第一物品图像的第一图像信息;将所述第一图像信息与预先确定的所述第二物品图像的第二图像信息进行比较,以确定出所述图像差异信息;
在确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息之后,所述方法还包括:在所述图像差异信息达到所述预设条件的情况下,将所述第一图像信息发送至服务器,以使所述服务器根据所述第一图像信息和预先确定的所述第二图像信息识别所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息之前,所述方法还包括:
获取由所述图像采集设备对所述目标区域进行拍摄后所得到的所述第二物品图像;
将所述第二物品图像发送至所述服务器。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像之后,所述方法还包括:
确定所述第二物品图像的存储时间;
在所述存储时间超过预定时长的情况下,将所述第一物品图像发送至所述服务器。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述差异信息未达到预设条件的情况下,将所述差异信息发送至服务器之后,所述方法还包括:
所述服务器对所述图像差异信息进行识别,以确定出所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品;
所述服务器基于所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品的信息,以及所述第二物品图像中包括的物品的信息确定所述第一物品图像中包括的物品的信息。
12.一种物品的识别装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取由图像采集设备采集对目标区域进行拍摄后所得到的第一物品图像;
确定模块,用于确定所述第一物品图像与第二物品图像之间的图像差异信息,其中,所述第二物品图像为预先拍摄的图像;
发送模块,用于在所述图像差异信息未达到预设条件的情况下,将所述图像差异信息发送至服务器,以使所述服务器根据所述图像差异信息识别所述第一物品图像和所述第二物品图像之间的发生变更的物品。
13.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现所述权利要求1至11任一项中所述的方法的步骤。
14.一种电子装置,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现所述权利要求1至11任一项中所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011425560.3A CN112613358B (zh) | 2020-12-08 | 2020-12-08 | 物品的识别方法、装置、存储介质以及电子装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011425560.3A CN112613358B (zh) | 2020-12-08 | 2020-12-08 | 物品的识别方法、装置、存储介质以及电子装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112613358A true CN112613358A (zh) | 2021-04-06 |
CN112613358B CN112613358B (zh) | 2024-06-21 |
Family
ID=75229401
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011425560.3A Active CN112613358B (zh) | 2020-12-08 | 2020-12-08 | 物品的识别方法、装置、存储介质以及电子装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112613358B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113610004A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-11-05 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 一种图像处理方法、机器人及介质 |
CN113627323A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-11-09 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 一种图像处理方法、机器人及介质 |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120320223A1 (en) * | 2011-06-15 | 2012-12-20 | Hon Hai Precision Industry Co., Ltd. | Computing device, storage medium and method for identifying differences between two images |
US20140003655A1 (en) * | 2012-06-29 | 2014-01-02 | Praveen Gopalakrishnan | Method, apparatus and system for providing image data to represent inventory |
CN108320379A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-07-24 | 成都果小美网络科技有限公司 | 基于图像比对的售货方法、装置和无人售货机 |
CN108416902A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-17 | 成都果小美网络科技有限公司 | 基于差异识别的实时物体识别方法和装置 |
CN108648377A (zh) * | 2018-04-10 | 2018-10-12 | 合肥美的智能科技有限公司 | 基于无人零售设备的自动售货***和方法 |
CN109064636A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-12-21 | 安徽豆智智能装备制造有限公司 | 一种基于图像识别的自助售货柜***的购物方法 |
CN109272647A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-25 | 北京华沁智联科技有限公司 | 自动售卖仓库物品状态的更新方法及装置 |
WO2019111501A1 (ja) * | 2017-12-04 | 2019-06-13 | 日本電気株式会社 | 画像処理装置 |
CN109949479A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-06-28 | 成都好享你网络科技有限公司 | 基于图像差异的数据处理方法、装置和智能售货机 |
US20190236530A1 (en) * | 2018-01-31 | 2019-08-01 | Walmart Apollo, Llc | Product inventorying using image differences |
CN110490516A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-11-22 | 广州织点智能科技有限公司 | 一种无人便利店货架物品检测方法及装置 |
CN110751028A (zh) * | 2019-09-10 | 2020-02-04 | 深圳码隆科技有限公司 | 一种基于智能售货柜的交易方法及装置 |
CN111062415A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-04-24 | 中南大学 | 基于对比差异的目标对象图像提取方法、***及存储介质 |
CN111340009A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-06-26 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 识别方法及装置 |
-
2020
- 2020-12-08 CN CN202011425560.3A patent/CN112613358B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120320223A1 (en) * | 2011-06-15 | 2012-12-20 | Hon Hai Precision Industry Co., Ltd. | Computing device, storage medium and method for identifying differences between two images |
US20140003655A1 (en) * | 2012-06-29 | 2014-01-02 | Praveen Gopalakrishnan | Method, apparatus and system for providing image data to represent inventory |
WO2019111501A1 (ja) * | 2017-12-04 | 2019-06-13 | 日本電気株式会社 | 画像処理装置 |
US20190236530A1 (en) * | 2018-01-31 | 2019-08-01 | Walmart Apollo, Llc | Product inventorying using image differences |
CN108416902A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-17 | 成都果小美网络科技有限公司 | 基于差异识别的实时物体识别方法和装置 |
CN108320379A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-07-24 | 成都果小美网络科技有限公司 | 基于图像比对的售货方法、装置和无人售货机 |
CN108648377A (zh) * | 2018-04-10 | 2018-10-12 | 合肥美的智能科技有限公司 | 基于无人零售设备的自动售货***和方法 |
CN109064636A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-12-21 | 安徽豆智智能装备制造有限公司 | 一种基于图像识别的自助售货柜***的购物方法 |
CN109272647A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-25 | 北京华沁智联科技有限公司 | 自动售卖仓库物品状态的更新方法及装置 |
CN109949479A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-06-28 | 成都好享你网络科技有限公司 | 基于图像差异的数据处理方法、装置和智能售货机 |
CN110490516A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-11-22 | 广州织点智能科技有限公司 | 一种无人便利店货架物品检测方法及装置 |
CN110751028A (zh) * | 2019-09-10 | 2020-02-04 | 深圳码隆科技有限公司 | 一种基于智能售货柜的交易方法及装置 |
CN111062415A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-04-24 | 中南大学 | 基于对比差异的目标对象图像提取方法、***及存储介质 |
CN111340009A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-06-26 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 识别方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
M. MARDER等: "Using image analytics to monitor retail store shelves", 《IBM J. RES. & DEV.》, vol. 59, no. 3, 31 May 2015 (2015-05-31), pages 1 - 11 * |
周诺亚: "无人零售环境下的深度学习商品检测研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》, no. 3, 15 March 2020 (2020-03-15), pages 138 - 1214 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113610004A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-11-05 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 一种图像处理方法、机器人及介质 |
CN113627323A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-11-09 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 一种图像处理方法、机器人及介质 |
CN113610004B (zh) * | 2021-08-09 | 2024-04-05 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 一种图像处理方法、机器人及介质 |
CN113627323B (zh) * | 2021-08-09 | 2024-05-07 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 一种图像处理方法、机器人及介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112613358B (zh) | 2024-06-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108521808B (zh) | 一种障碍信息显示方法、显示装置、无人机及*** | |
CN109607031B (zh) | 基于无人机全景的智能仓储***及方法 | |
CN109299703B (zh) | 对鼠情进行统计的方法、装置以及图像采集设备 | |
US9875411B2 (en) | Video monitoring method, video monitoring apparatus and video monitoring system | |
CN112613358B (zh) | 物品的识别方法、装置、存储介质以及电子装置 | |
US11037303B2 (en) | Optical flow based detection and tracking of multiple moving objects in successive frames | |
CN111010547A (zh) | 目标对象的追踪方法及装置、存储介质、电子装置 | |
CN109960969B (zh) | 移动路线生成的方法、装置及*** | |
CN111294563A (zh) | 视频监控方法及装置、存储介质、电子装置 | |
CN109905423B (zh) | 一种智能管理*** | |
CN111291646A (zh) | 一种人流量统计方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110446082B (zh) | 广告推送方法、信息处理方法及相关产品 | |
EP3879435A1 (en) | Method for analysing the behaviour of people in physical spaces and system for said method | |
CN113938674B (zh) | 视频质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN114782899A (zh) | 一种图像处理的方法、装置及电子设备 | |
CN110505438B (zh) | 一种排队数据的获取方法和摄像机 | |
US11704516B2 (en) | Electronic label management apparatus and method | |
CN111246110B (zh) | 图像的输出方法和装置、存储介质及电子装置 | |
US9875549B2 (en) | Change detection in video data | |
CN114827464B (zh) | 一种基于移动摄像头的目标追踪方法及*** | |
CN113472998B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN111008611B (zh) | 排队时长的确定方法及装置、存储介质、电子装置 | |
CN112580379A (zh) | 数据处理***和方法、电子设备以及计算机可读存储介质 | |
CN113658229B (zh) | 异常对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置 | |
CN111669614A (zh) | 一种视频拍摄方法、装置及*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20220425 Address after: 310053 Block C, 3D building, 581 torch Avenue, Binjiang District, Hangzhou City, Zhejiang Province Applicant after: SUNWAVE COMMUNICATIONS Co.,Ltd. Address before: 310053 Room C, 3D building, 581 torch Avenue, Binjiang District, Hangzhou City, Zhejiang Province 310053 Applicant before: Zhejiang Sanwei wanyilian Technology Co.,Ltd. Applicant before: SUNWAVE COMMUNICATIONS Co.,Ltd. |
|
TA01 | Transfer of patent application right | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |