[发明专利]一种基于计算机视觉的商品铺货率采集方法

说明书

本发明公开了图像识别技术领域的一种基于计算机视觉的商品铺货率采集方法，旨在解决现有技术中铺货率数据采集主要依靠肉眼核查铺货商品图片中的本公司商品，核查效率不高、正确率偏低的技术问题。所述方法包括如下步骤：采集获取不少于一张铺货商品图片，所述铺货商品图片包括货架商品图片、冰柜商品图片、柜台商品图片中的至少任一项；利用基于计算机视觉的目标检测模型对铺货商品图片进行目标检测，所述目标检测模型包括通用商品检测模型和本公司商品检测模型；根据目标检测结果计算获取本公司商品的铺货率。

技术领域

本发明涉及一种基于计算机视觉的商品铺货率采集方法，属于图像识别技术领域。

背景技术

随着移动互联网的迅速发展，办公信息化软件、ERP软件、CRM软件等在移动设备上得到了广泛的应用，使得业务的精细化管理成为可能。SFA（销售能力自动化）是CRM客户关系管理系统的一个重要业务组件。SFA通过拜访目标制定、路线规划、设置执行规范、任务执行、执行结果分析等一系列功能对业务人员在外行为进行规范和引导，帮助业务人员正确高效地完成拜访规定步骤。

快消领域业务人员进行客户门店拜访时，需要进行商品陈列检查和铺货上报。商品陈列的目的是为了美化店面，从而吸引消费者。良好的商品陈列布局是把货架上商品放在便于消费者接近的位置，突出商品的量感和特点，由此形成良好的价格和商品印象，便于消费者寻找和提取，达到树立形象、吸引人流、刺激消费，从而提升销售目的。铺货上报是指业务人员上报门店中货架上本公司产品的铺货率。所谓铺货率，即本公司的产品占销售本品的门店货架中的占比，其体现了铺货的覆盖程度，铺货率越高，表示产品接触消费者的面越广，产品被目标消费者接受的可能性也越大。

传统的铺货率数据采集方式，一般是由品牌公司通过聘用市场调查员或者通过第三方市场调查公司采用纸笔方式采集数据。随着移动信息化的发展，越来越多的公司开始利用智能手机来采集数据，即业务人员进店进行货架拍照并上传到SFA系统的后台，由后台专门的核查人员统计这些照片中本品的陈列与铺货率。该采集方式对比传统方式效率更高，但同时也增加了后台核查工作量，因而品牌商往往需要在后台安排大批人员核查照片。核查人员需要统计货架上本品数量和非本品数量，一名核查人员每天只能核查数百张图片，容易出错且不便于通过二次核查来校对结果是否正确。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于计算机视觉的商品铺货率采集方法，以解决现有技术中铺货率数据采集主要依靠肉眼核查铺货商品图片中的本公司商品，核查效率不高、正确率偏低的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种基于计算机视觉的商品铺货率采集方法，包括如下步骤：

采集获取不少于一张铺货商品图片，所述铺货商品图片包括货架商品图片、冰柜商品图片、柜台商品图片中的至少任一项；

利用基于计算机视觉的目标检测模型对铺货商品图片进行目标检测，所述目标检测模型包括通用商品检测模型和本公司商品检测模型；

根据目标检测结果计算获取本公司商品的铺货率。

进一步地，利用基于计算机视觉的目标检测模型对铺货商品图片进行目标检测，包括：

利用通用商品检测模型对铺货商品图片进行目标检测，标记图片中所有商品的位置；

利用本公司商品检测模型对铺货商品图片进行目标检测，标记图片中所有本公司商品的位置；

通用商品检测模型或／和本公司商品检测模型对铺货商品图片进行目标检测的交并比为0.6至0.8。

进一步地，利用基于计算机视觉的目标检测模型对铺货商品图片进行目标检测，还包括：对通用商品检测模型和本公司商品检测模型的目标检测结果进行合并处理。