[发明专利]一种基于机器视觉技术的订单结算方法、系统与存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种基于机器视觉技术的订单结算方法、系统与存储介质，及机器视觉技术领域。所述方法包括：商家用户利用图像采集装置采集样本数据，并上传至云端服务器，创建样本数据库；对采集的所述样本数据进行手动或自动标注；对标注后的样本数据进行迭代训练，得到具有确定参数的检测模型；利用所述检测模型对用户上传的实际图像进行识别，生成订单；买家用户核对所述订单后，进行订单结算。本发明实施例能够解决现有技术中尤其是烘焙行业排队购买现象严重，用户体验下降的问题。

技术领域

本发明实施例涉及机器视觉技术领域，具体涉及一种基于机器视觉技术的订单结算方法、系统与存储介质。

背景技术

智能结算已经逐渐进入人们的视野，能够更快捷方便的进行商品的交易，但目前市面上出现智能结算方法，也是要依赖于完整的硬件智能收银设备、打印小票设备、相机设备进行支持。现有的移动设备已经高度成熟，无论是设备的网络速度，拍照设备的成像质量以及自身CPU的处理速度都已经达到很高的水平；同时在近几年智能图像技术应用十分活跃，但是在移动设备上应用智能图像识别这一优点未得到很好的利用。

对于商家来说成本相对较高，且对于一些特殊商品，如烘焙行业的面包、蛋糕等食品，由于其形状、色泽个体不一，其售卖的都是新鲜制作的商品，不适合为产品贴标签，为商品识别带来了较大的难度。加上热门城市多数的烘焙商圈店铺生意十分的火爆，经常性存在很明显的排队情况，快节奏的时代，这种排队的现象已经严重降低了购买体验。从经营者的角度来说，也达到了经营的瓶颈，如何更好更快的为顾客服务也是商家首要难题。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种基于机器视觉技术的订单结算方法、系统与存储介质，以解决现有技术中尤其是烘焙行业排队购买现象严重，用户体验下降的问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

根据本发明实施例的第一方面，

提供一种基于机器视觉技术的订单结算方法，所述方法包括：商家用户利用图像采集装置采集样本数据，并上传至云端服务器，创建样本数据库；对采集的所述样本数据进行手动或自动标注；对标注后的样本数据进行迭代训练，得到具有确定参数的检测模型；利用所述检测模型对用户上传的实际图像进行识别，生成订单；买家用户核对所述订单后，进行订单结算。

进一步地，所述图像采集装置包括搭载应用程序APP或小程序的智能终端，商家用户通过所述智能终端采集样本数据，再通过APP或小程序登录账户，将所述样本数据上传至云端服务器。

进一步地，所述样本数据包括只包含一个物品的单一图像样本，和包含多个物品的混合图像样本。

进一步地，对所述样本数据进行手动或自动标注的方法包括：对于单一图像样本，利用系统算法进行自动标注；对于混合图像样本，采用人工逐一对所述混合图像样本内的每个图像进行标注。

进一步地，所述自动标注的方法包括：采用图像处理的目标检测技术搜索单一图像样本，针对单一图像样本进行高斯模糊、均值滤波、去噪点和二值化处理，并最大化物品和背景差异，获取物品的精准位置再进行标注。

进一步地，所述生成订单的方法包括：买家用户利用智能终端获取目标物品的图像信息，并上传至系统的云端服务器，云端服务器利用检测模型对所述图像信息进行识别，若识别结果在检测模型的阈值内，则从系统调取所述物品的价格信息，生成订单信息展示给用户。

根据本发明实施例的第二方面，