[发明专利]一种自动售货机图像识别方法、售货方法及自动售货设备

说明书

本发明公开了一种自动售货机图像识别方法、售货方法及自动售货设备，包括以下步骤：通过摄像头拍摄的图片中对自动售货机中的玻璃框分界线进行实时检测；根据物品的尺寸信息对图片中的物品信息以及区域信息进行初步判别；从初步判别后的图片中识别出每个物品的位置信息以及物品信息；对每个已经识别出存放物品的位置信息进行物品信息重新识别操作；确认图片中存在的未识别的物品位置信息，再结合物品尺寸信息选出最合适的位置信息，对所述位置信息进行重新识别物品信息操作，通过机器学习算法将把准确率大幅度提升而不过度依赖更多的数据，提高识别准确率以及效率。

技术领域

本发明涉及售货机领域，特别是一种自动售货机图像识别方法、售货方法及自动售货设备。

背景技术

在新零售浪潮下，各种各样无人售卖的新兴业态纷至沓来，以自助购物、即时享用、移动支付等为特征的无人售货机正越来越多地出现在人们身边，智能零售风口已至，无人售货机正迎来快速发展期。

“即拿即走”无人售货机作为一种新型商业零售形式，不受时间、地点限制，节省人力且方便交易，被称为24小时营业的微型超市。同时，“即拿即走”无人售货机具有技术含量高、销售方式新、市场潜力大、商品货真价实等特点，蕴含着广阔的发展前景。消费者的购物流程不再需要传统的售货员，消费者只需操作相应的智能零售终端，即拿即走，很快即可方便快捷地享用到所选物品，但是目前的图像识别技术不成熟，存在误检、漏检、错检等问题，使用户在购物体验上存在不好感知。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种自动售货机图像识别方法、售货方法及自动售货设备，已达到物品销售流程便捷准确的目的。

本发明解决其问题所采用的技术方案是：

第一方面，本发明提供了一种自动售货机图像识别的方法，包括以下步骤：

通过摄像头拍摄的图片中对自动售货机中的玻璃框分界线进行实时检测，不同的摄像头安装角度，不同的安装位置，与玻璃框的位置也会有区别，为了适应这种区别，需要对玻璃框位置进行确认，使用位置筛选法，对处于玻璃门外的框直接判别无效，实时检测玻璃框分界线，判别出物品真实的存放区；

根据物品的尺寸信息对图片中的物品信息以及区域信息进行初步判别，根据已录入的物品的尺寸信息对真实存放区中的图像进行物品与区域识别，得出不同位置信息的物品为同一物品的判定并消除无法放置物品的位置信息；

从初步判别后的图片中识别出每个物品的位置信息以及物品信息，对已识别出的物品进行深度学习，识别每个物品的位置信息，并对物品信息进行识别确认；

对每个已经识别出存放物品的位置信息进行物品信息重新识别操作，对已经提取的位置信息进行重识别，将识别操作从“图中哪里有个什么物品”变成“图中的这个区域中是什么物品”，将繁杂的识别步骤简化，大幅度提升物品的识别准确率；

确认图片中存在的未识别的物品位置信息，再结合物品尺寸信息选出最合适的位置信息，对所述位置信息进行重新识别物品信息操作，在深度学习过程中，当识别结果的置信度低于设置的阈值，识别结果会被过滤，则会出现图片中存在的未识别的物品的情况，对该无法识别物品的位置信息根据已录入物品的尺寸信息选出最合适的位置信息，然后对该位置信息重新进行物品识别操作，确认该区域中的物品信息。

进一步，所述步骤通过摄像头对自动售货机中的玻璃框分界线进行实时检测表现为，使用随机森林算法和机器学习方式对玻璃框分界线进行实时检测，利用随机森林算法分类效果好，能处理高维特征，不容易产生过拟合，模型训练速度比较快，既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化等优点，同时通过机器学习方式提高对玻璃框分界线的划分准确率以及判断效率，实现又快又好地判别出物品真实的存放区。