[发明专利]一种用于智能售货柜训练自动标注数据集的装置

说明书

本发明公开了一种用于智能售货柜训练自动标注数据集的装置，包括壳体、设在壳体顶部的摄像头、位于壳体底部的承托装置、运动机构和控制模块；所述摄像头和所述承托装置中的一个安装在所述运动机构上，另一个安装在所述壳体上，所述运动机构包括由步进电机驱动的丝杆滑移机构和安装在所述丝杆滑移机构的移动台，所述控制模块包括计算机和连接到所述计算机的驱动控制装置，所述摄像头连接到所述计算机，所述计算机连接到所述驱动控制装置，所述驱动控制装置连接控制所述运动机构。本发明极大的减少了人工标注商品的工作量，降低了智能售货柜的运营成本。

技术领域

本发明涉及人工智能系统领域，具体涉及一种用于智能售货柜训练自动标注数据集的装置。

背景技术

随着人工智能和机器视觉的发展，出现了越来越多的使用机器视觉判断商品销售情况的智能售货柜。这些售货柜多使用目标检测神经网络模型进行商品种类和数量的检测。

神经网络在目标检测领域与传统机器视觉(机器学习)相比在成功率，对环境鲁棒性，对物品形变上都有非常明显的优势。于此同时，对机器学习需要的数据源也有非常大的需求，需要大量的标注数据集。

与分类应用不同，目标检测的数据集需要在图片中框出目标所在区域，这种用框标注目标的动作进一步增加了标注工作量。

传统上，人们使用软件的数据增广方式对数据集进行增广，这些增广包括：裁剪/旋转/亮度/对比度/色彩/噪声/平滑等图像处理方法。由于只是对已有数据进行处理，并没有真实增加信息。

本发明尝试使用自动化工具结合传统图像处理的方法，能够只需少量人工干预的情况下完成大量图像的自动化标注，极大的减少了人工标注商品的工作量，降低了智能售货柜的运营成本。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于智能售货柜训练自动标注数据集的装置、图像标注方法及训练方法，以解决现有技术中人工标注商品的工作量过大，运营成本较高的缺陷。

所述的用于智能售货柜训练自动标注数据集的装置，包括壳体、设在壳体顶部的摄像头、位于壳体底部的承托装置、运动机构和控制模块；所述摄像头和所述承托装置中的一个安装在所述运动机构上，另一个安装在所述壳体上，所述运动机构上安装有随之移动的移动台，所述控制模块包括计算机和连接到所述计算机的驱动控制装置，所述摄像头连接到所述计算机，所述计算机连接到所述驱动控制装置，所述驱动控制装置连接控制所述运动机构。

优选的，所述丝杆滑移机构包括X轴丝杆机构和Y轴丝杆机构，所述X轴丝杆机构包括安装在壳体或者Y轴滑块上的X轴步进电机、连接在所述X轴步进电机输出轴的X轴丝杆和配合安装在所述X轴丝杆上的X轴滑块，所述Y轴丝杆机构包括安装在X轴滑块或者壳体上的Y轴步进电机、连接在所述Y轴步进电机输出轴的Y轴丝杆和配合安装在所述Y轴丝杆上的Y轴滑块，所述移动台固定在所述Y轴滑块或者X轴滑块上，所述X轴步进电机和Y轴步进电机分别连接到所述驱动控制装置。

所述运动机构包括通过转轴安装的转盘或转动支架和步进转动电机，所述移动台安装在所述转盘或转动支架上，所述转轴连接到所述步进转动电机的输出轴，所述步进转动电机安装在所述壳体或所述丝杆滑移机构上并且电连接到所述驱动控制装置。

优选的，还包括作为标定板的棋盘格，所述棋盘格设在所述承托装置顶部。

优选的，所述承托装置具有盛放货柜中的商品或商品模型的隔间，所述隔间可拆卸安装在所述棋盘格上。

优选的，本装置采用具体的图像标注方法如下：

S1、所述计算机根据标定板获得初始状态下摄像头的外参数信息和承托装置上放置商品或商品模型的基准点在世界坐标系下的坐标；

S2、操作人员从计算机中提取采集图像信息中的第一张图片并对图片上需要识别的商品或商品模型的图像进行手动标注；