JP7446403B2 - 精算のための複数商品の製品認識 - Google Patents
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Description
Claims (20)
- 指定された領域に対して、複数のシーンの異なる画像を取得し、
前記画像の各々から、奥行き情報及び赤色、緑色、青色から成るRGBデータを抽出し、
前記奥行き情報及び前記RGBデータを使用して、前記画像の各々に対して点群をアセンブルし、
前記画像の各々に対する前記点群を単一の点群に同期化し、
前記単一の点群から既知の背景ピクセルを除去して、変更された単一の点群を作成し、
前記変更された単一の点群における前記奥行き情報及び前記RGBデータを前記シーンに存在する商品にクラスタ化された単一の点群を作成し、ここで、各クラスタが、前記シーンに存在する固有の商品に関連付けられており、
前記クラスタ化された単一の点群からの各クラスタを使用して、前記クラスタ化された単一の点群から対応する商品についての少なくとも前記RGBデータを処理することにより、前記画像から画像パッチを関連付け、前記画像の対応する1つが可視の所定の商品の一部を有するときに、少なくとも前記RGBデータから、関連する画像パッチの前記クラスに属する商品の商品コードを識別することにより、各商品の商品コードを識別し、そして、
顧客に関連付けられた取引に前記商品コードを提供する、
の各工程を含む方法。 - 前記画像を、カート又はバスケットに取り付けられたカメラにより取得する、請求項1に記載の方法。
- 前記カメラは、静止しており且つ取引端末と関連付けられた取引領域に隣接している、請求項2に記載の方法。
- 前記画像を、器具に取り付けられているか、又は静止しているカメラにより取得する、請求項1に記載の方法。
- 前記抽出は、前記画像に関連付けられたメタデータから、前記奥行き情報及び前記RGBデータを取得して行われる、請求項4に記載の方法。
- 前記アセンブルは、各点群を異なる角度で異なる視点から撮影された前記指定された領域の異なる三次元ビューとして識別して行われる、請求項5に記載の方法。
- 前記同期化は、前記対応する異なる角度及び前記対応する異なる視点を使用することによって識別される前記指定された領域内の位置に基づいて、各異なる三次元ビューについての前記奥行き情報及び前記RGBデータを前記単一の点群にパッチングして行われる、請求項6に記載の方法。
- 前記商品のいずれも存在しないときに、前記奥行きカメラの各々によって前記指定された領域から撮影されたモデル背景画像を使用し、前記モデル背景画像を前記単一の点群から減算して、前記変更された単一の点群を取得する、請求項7に記載の方法。
- 前記クラスタ化は、各クラスタの周りに三次元バウンディングボックスを配置して、前記指定された領域内の各商品を識別することにより行われる、請求項8に記載の方法。
- 前記クラスタ化は、前記変更された単一の点群内の各バウンディングボックスをカウントして、前記指定された領域内に存在する合計商品数を取得することにより行われる、請求項9に記載の方法。
- 前記取引について、前記商品に関連付けられた前記商品コードとともに前記合計商品数を提供する、請求項10に記載の方法。
- 監視されるゾーン内の異なる位置に位置し、前記監視されるゾーン内の異なる角度で配向された奥行きカメラから、前記監視されるゾーン内の商品の画像を取得し、
前記画像に対して点群を生成し、ここで、各点群が、前記監視されるゾーンの前記商品に対する、及び背景物体に対応する画像において提供される、奥行き情報及び赤色、緑色、青色から成るRGBデータを抽出し、
前記監視されるゾーンの各画像に関連付けられた前記異なる位置及び前記異なる角度を使用して、前記対応する奥行き情報及び前記RGBデータを単一の点群にパッチング及びマッピングすることよって、前記点群を単一の点群に同期化し、
前記単一の点群から、前記背景物体に対応する前記奥行き情報及び前記RGBデータを除去し、
残りの奥行き情報及びRGBデータをクラスタにクラスタ化し、ここで、各クラスタが、特定の商品に関連付けられており、
各クラスタの周りにバウンディングボックスを配置し、
前記単一の点群内の前記クラスタをカウントすることによって、合計商品数を取得し、
各クラスタに対する前記対応するRGBデータを訓練された機械学習モジュール(MLM)に渡すことによって、各商品に対する商品コードを識別し、前記各クラスタに対する前記対応する及び関連RGBデータを前記画像から前記訓練されたMLMに渡し、前記訓練されたMLMから前記対応する商品コードに対する信頼値とともに各商品コードを受信して各商品に対する商品コードを識別し、
顧客と関連付けられる取引について、前記商品コード及び前記合計商品数を取引マネージャに提供する、
各工程を含む、方法。 - 前記識別は、各クラスタに対する前記対応する奥行き情報を前記訓練されたMLMに渡すことにより行われる、請求項12に記載の方法。
- 前記訓練されたMLMから少なくとも1つの商品コードのサイズを受信して対応する奥行き情報を渡す、請求項13に記載の方法。
- 前記識別は、各信頼値を閾値と比較することにより行われる、請求項12に記載の方法。
- 前記閾値を下回る対応する信頼値を有する任意の商品コードについて、前記取引マネージャに通知を提供する、請求項15に記載の方法。
- 前記閾値を下回る前記対応する信頼値を有する前記商品コードの各々について、前記取引マネージャに対応するクラスタに関連する画像の一部分を提供する、請求項16に記載の方法。
- 前記商品コードの第2の閾値超が、前記閾値を下回る前記対応する信頼値と関連付けられるときに、前記取引マネージャに、前記取引に監査のフラグを付けるように要求する、請求項16に記載の方法。
- 複数の奥行きカメラと、
少なくとも1つのプロセッサ及び非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備えるサーバと、を備え、
前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体が、実行可能な命令を含み、
前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体からの前記実行可能な命令が、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも1つのプロセッサに対して、
指定された領域の前記奥行きカメラによって捕捉された画像を取得し、ここで、前記指定された領域が、顧客の取引における商品を含み、
各画像の奥行き情報及び赤、緑、青から成るRGBデータを点群にマッピングし、
各点群を、前記指定された領域の前記画像からの単一の三次元画像を表す単一の点群にパッチングし、
前記単一の三次元画像に関連付けられた背景ピクセルデータを除去し、
前記単一の三次元画像に対応する前記奥行き情報及び前記RGBデータを、前記除去された前記背景ピクセルデータとともにクラスタにクラスタ化し、ここで、各クラスタが前記商品のうちの単一の1つを表し、
前記単一の三次元画像内の前記クラスタをカウントすることによって、合計商品数を取得し、
各クラスタの周りに三次元バウンディングボックスを配置し、
前記単一の三次元画像を、前記三次元バウンディングボックスが識別された状態で、訓練された機械学習モデル(MLM)に渡し、
前記三次元バウンディングボックスの各々に対して、信頼値とともに、前記訓練されたMLMから出力として商品コードを受信し、
前記顧客のために前記取引を処理している取引マネージャに、閾値を満たすか又はそれを超える、対応する信頼値に関連付けられた前記商品コードを提供し、
前記閾値を下回る対応する信頼値を有する、少なくとも1つの商品コードに関連付けられた前記画像から少なくとも1つの画像をトリミングし、及び前記顧客が、前記指定された領域における前記商品をスキャンし又は再構成することによって、前記商品が、前記指定された領域の新しい画像を撮影するために前記奥行きカメラのための前記画像の取得に逆戻りする前記指定された領域に再構成されるときに、前記顧客が、前記対応する商品コードを識別するべきであることを示す警告を前記取引マネージャに送信する、
各動作を実行するシステム。 - 前記奥行きカメラは、バスケット、又は前記顧客によって運ばれるカートに取り付けられているか、又は、前記顧客が前記取引を行っている取引端末に関連付けられた取引領域に取り付けられているか、若しくは当該奥行きカメラを取り囲み、前記取引領域の一部が前記指定された領域を含む、請求項19に記載のシステム。
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