[发明专利]货品分类系统及货品分类方法

说明书

本发明提供一种货品分类系统及货品分类方法，所述货品分类系统包括：至少一种图形标识，设于至少一种货品表面，同一种类的货品被设置有相同的图形标识；以及图形识别装置，用以识别一货品的图形标识，并判断该货品的种类。所述货品分类方法包括如下步骤：图形标识设置步骤，在货品表面设置图形标识，同一种类的货品被设置有相同的图形标识；以及图形标识识别步骤，用以识别一货品的图形标识，并判断该货品的种类。本发明的有益效果在于，可以实时监控货架上货品的取放状态，可以根据货架前方空间的实时图片判断出被取走或被放回的货品的价格。

技术领域

本发明涉及一种用于零售业的货品感知技术，具体地说，涉及一种货品分类系统及货品分类方法。

背景技术

传统零售业的购物方式，每一家超市货便利店需要有专门的销售人员和收款人员，人力成本较高。随着电子支付技术、身份感知技术及云计算技术的发展，无人超市项目在技术上具备很高的可行性。在无人超市项目中，急需解决的一个基本问题就是用户选购货品的判断和记录问题，具体地说，服务器需要准确判定用户从货架上取走货品的数量及价格，以便自动为用户实现结算。

现有技术中，有人采用RFID技术感知用户选购的货品，这种方式需要在每一个货品上设置RFID标签，在门禁处设置RFID读写器，其不足之处在于，首先，硬件成本较高，每一RFID标签的价格大约在0.5-1元左右，标签会提升每一种货品的成本，降低超市的竞争力，对于成本为5元的货品来说，加装RFID标签会提升其成本的10-20%；其次，货品感知存在被屏蔽、被去除的可能性，从而出现用户蒙蔽RFID阅读器的现象，导致货品丢失；再次，该方案中只有在超市门禁处才能实现结算，如果有用户在离店前将可食用的货品吃掉，将包装留在超市里，RFID阅读器也无法感知和确定用户的真实消费金额。也就是说，这一方案高度依靠市民用户的自律性和道德水平，而不是用技术手段加以约束，这样的无人超市营业过程中的风险较大。

本发明的申请人希望开发一种基于影像监测的技术，利用成像设备实时监控到每一货品被用户取走或被用户放回的过程，并获取被取走或被放回的货品的价格，以便为用户结算。如果货架上的货品为标品，其同类产品的外观特征都是相同或近似相同的，成像设备可以很捕捉货品的图片，并从中找出特征区域（如货品的整体形状、某一区域的颜色及图案等），利用卷积神经网络模型和机器学习方法，根据一货品被用户取走或被用户放回的影像或图片，判断被取走或被放回的货品的种类及数量，从而计算货品价格并为用户进行结算。如果货架上的货品为非标品，其即使是同类产品，其外观特征也可能有较大的区别，如简单包装的蔬菜、水果、便当等，因此，对于非标品来说，普通的影像监测方法无法准确区分非标品的种类及价格，也无法有效监控非标品的取放状态，用户结算不便。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种用于非标货品分类的解决方案，可以解决现有技术存在的非标货品的识别困难、非标品的取放状态无法有效监控的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种货品分类系统，包括：至少一种图形标识，设于至少一种货品表面，同一种类的货品被设置有相同的图形标识；以及图形识别装置，用以识别一货品的图形标识，并判断该货品的种类。

进一步地，在不同实施例中，每一货品表面设有两个以上相同的图形标识；所述两个以上图形标识排列于同一直线上或排列成矩阵。

进一步地，在不同实施例中，所述图形标识被印刷或被喷涂于每一货品外表面。

进一步地，在不同实施例中，所述货品分类系统还包括标识层，全部地或局部地包覆于每一货品表面；所述图形标识被印刷或被喷涂于所述标识层外表面。

进一步地，在不同实施例中，所述货品的分类标准为所述货品的价格；同一种类的货品的价格相同。

进一步地，在不同实施例中，所述货品分类系统还包括至少一货架，所述货品被放置于至少一货架上；当一货品从一货架上被取走或被放回至一货架时，所述图形识别装置识别该货品的图形标识，并判断该货品的种类。