[发明专利]一种基于神经网络的烘焙食品识别与收银系统及方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的烘焙食品识别与收银系统，其特征在于，该系统包括盛放烘焙食品的收银托盘、放置收银托盘的收银区、固定在收银区正上方的CCD相机、与CCD相机连接的图像识别模块以及与图像识别模块连接的收银模块，所述的图像识别模块设有用于识别图像的神经网络图像检测单元，该神经网络图像检测单元与CCD相机连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的烘焙食品识别与收银系统，其特征在于，所述的CCD相机的分辨率为1920*1080。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的烘焙食品识别与收银系统，其特征在于，所述的图像识别模块还包括用于存储烘焙食品特征信息的图像数据库，该图像数据库与神经网络图像检测单元连接。

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的烘焙食品识别与收银系统，其特征在于，所述的收银模块包括与图像识别模块连接的收银数据库、与收银数据库连接的价格计算单元，以及与价格计算单元连接的POS机。

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的烘焙食品识别与收银系统，其特征在于，所述的图像识别模块为PC，所述的PC与CCD相机通过USB连接线连接。

6.一种应用如权利要求1-5任一项所述的基于神经网络的烘焙食品识别与收银系统的烘焙食品识别与收银方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)图像拍摄：利用固定在收银区正上方的CCD相机对收银托盘中的烘焙食品拍照，将拍摄的三通道彩色图片传入图像识别模块；

2)图像识别：图像识别模块对传入的图像进行检测识别，统计图像中包含的烘焙食品类别及每一种类别的数量，并将统计结果实时地传输至收银模块；

3)账单生成：收银模块根据预设的烘焙食品价格计算账单，账单结算后，账单数据记入收银数据库。

7.根据权利要求6所述的一种烘焙食品识别与收银方法，其特征在于，所述的步骤2)的具体内容为：

21)将三通道彩色图片作为输入数据输入神经网络图像检测单元中的神经网络框架，进入下一步；

22)神经网络框架采用深度卷积网，对输入的三通道彩色图像进行卷积特征提取，获取卷积特征图；

23)采用区域建议网在卷积特征图上获取兴趣区，提取兴趣区对应的特征向量；

24)采用两个全连接层对特征向量进行处理，获取固定维度的特征向量，并分别输入至分类器和回归器；

25)分类器处理特征向量，获取兴趣区内包含的目标种类；回归器处理特征向量，获取兴趣区内包含的目标在图像中的位置。