[发明专利]一种物品识别方法、装置、终端及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种物品识别方法、装置、终端及可读存储介质，该方法包括：将获取到的待识别的第一物品的第一图像输入到特征提取模型中，基于所述特征提取模型，确定所述第一图像的特征信息；将所述第一图像的特征信息与预先保存的物品特征集合中的样本特征信息进行匹配，根据匹配结果确定所述第一物品的标识信息，其中所述物品特征集合中包括物品的标识信息与物品的样本特征信息的对应关系。本发明中特征提取模型可以依赖于现有成熟的特征提取模型，因此无需对模型进行训练，节省了人工标定及重新训练的时间，缩短了新增物品或更改物品类型时放置到AI售货机上进行售卖的等待时间等待，提高了AI售货机的商家和消费者的使用感。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种物品识别方法、装置、终端及可读存储介质。

背景技术

自动售货机是商业自动化的常用设备，不受时间、地点的限制，能节省人力且方便交易，因此多在商场、写字楼以及校园等场所进行设置。随着人工智能技术的发展，市场上不断涌现出各种类型的人工智能产品，基于AI(Artificial Intelligence，人工智能)技术的AI售货机也应运而生。

AI售货机能够获取到的物品所属类型的样本图像，当待售卖的物品被放置在AI售货机的货架上后，AI售货机可以采集该物品的图像，根据用户购买的物品的图像以及物品所属类型的样本图像，识别用户购买的该物品所属类型，并进行相应费用的收取，实现自动售货。

现有AI售货机识别用户购买的该物品所属类型的过程主要是对物品的识别过程，通常地，AI售货机中保存有用于识别物品所属类型的模型，该模型根据采集到的人工标定后的物品的样本图像训练得到，但是每次需要新增或更改不同类型的物品，都需要重新采集，重新人工标定以及重新训练，会造成新增物品或更改物品类型需要等待很长时间才能放置到AI售货机上进行售卖，给使用AI售货机的商家和消费者带来不便。

发明内容

本发明提供了一种物品识别方法、装置、终端及可读存储介质，用以解决现有技术中新增物品或更改物品类型时模型重新训练造成的等待时间长的问题。

本发明提供了一种物品识别方法，应用于终端，该方法包括：

将获取到的待识别的第一物品的第一图像输入到特征提取模型中，基于所述特征提取模型，确定所述第一图像的特征信息；

将所述第一图像的特征信息与预先保存的物品特征集合中的样本特征信息进行匹配，根据匹配结果确定所述第一物品的标识信息，其中所述物品特征集合中包括物品的标识信息与物品的样本特征信息的对应关系。

进一步地，预先保存物品特征集合的过程包括：

针对待保存的每个第二物品，将获取到的该第二物品的至少一张第二图像输入到所述特征提取模型中，基于所述特征提取模型，确定所述至少一张第二图像的特征信息；将所述至少一张第二图像的特征信息作为该第二物品的样本特征信息，并将该第二物品的标识信息及该第二物品的样本特征信息保存到物品特征集合中。

进一步地，如果第二图像为至少两张，所述至少两张第二图像为在至少两个不同角度下采集到的图像。

进一步地，获取物品的图像包括：

当识别到图像采集范围内存在物品时，采集第三图像；

在所述第三图像中确定用户手部子图像，根据所述用户手部子图像在所述第三图像中获取物品的图像。

进一步地，所述将所述第一图像的特征信息与预先保存的物品特征集合中的样本特征信息进行匹配，根据匹配结果确定所述第一物品的标识信息包括：

将所述第一图像的特征信息与所述物品特征集合中的样本特征信息进行相似度匹配，确定所述第一图像的特征信息与所述物品特征集合中的样本特征信息的相似度；