[发明专利]一种自助售卖机的温度控制方法和装置

权利要求书

1.一种自助售卖机的温度控制方法，其特征在于，包括:

获取目标对象的图像信息，其中，所述图像信息通过自助售卖机内的图像采集装置获取；

通过图像识别模型对所述图像信息进行图像识别，确定目标对象的位置信息以及标签信息；上述目标对象的位置信息为目标对象在自助售卖机内的放置区间，所述自助售卖机内设置有至少一个放置区间，放置区间设有置物架；

根据所述目标对象的位置信息以及所述标签信息确定所述自助售卖机内的温度梯度信息；

根据所述温度梯度信息调整所述自助售卖机内的温度；利用温度梯度信息绘制温度曲线图，所述温度曲线图为自助售卖机内的第一位置至第二位置之间的温度变化曲线；第一位置和第二位置分别对应不同标签信息的目标对象的位置；所述自助售卖机内预存有目标对象的标签信息与温度信息的映射关系；

根据所述自助售卖机内的目标对象的位置信息以及所述温度信息确定所述温度梯度信息；所述标签信息包括品牌、品类和/或类型；

通过图像识别模型对所述图像信息进行图像识别，确定目标对象的位置信息以及标签信息，包括：

基于深度学习算法训练的图像识别模型识别所述目标对象的特征信息,其中所述特征信息包括位置、颜色、形状、图案和大小；

基于所述特征信息确定所述目标对象的位置信息以及标签信息；

通过图像识别模型对所述图像信息进行图像识别，确定目标对象的位置信息以及标签信息之前,所述方法还包括：

判断获取的所述图像信息是否满足预设质量条件，当所述图像信息满足预设质量条件时，通过图像识别模型对所述图像信息进行图像识别，确定目标对象的位置信息以及标签信息；

所述判断获取的所述图像信息是否满足预设质量条件包括，判断所述图像信息中图像的完整度是否满足预设条件；在所述图像的完整度满足预设条件时，判断所述图像的清晰度；当所述清晰度大于等于预设值时，则满足所述预设质量条件；

通过图像识别模型首先利用GoogLeNet网络架构的卷积神经网络对要摄像头获取的图片进行特征提取，得到代表图像的矢量特征,图像识别模型在特征数据库中对此矢量特征进行k近邻检索，其中，图像识别模型将数据库中的特征进行量化并做成倒排索引结构。

2.一种自助售卖机的温度控制装置,其特征在于,用于实现权利要求1所述的自助售卖机的温度控制方法，包括：

获取模块,用于获取目标对象的图像信息,其中，所述图像信息通过自助售卖机内的图像采集装置获取；

确定模块,用于通过图像识别模型对所述图像信息进行图像识别，确定目标对象的位置信息以及标签信息；以及，根据所述目标对象的位置信息以及所述标签信息确定所述自助售卖机内的温度梯度信息；

控制模块,根据所述温度梯度信息调整所述自助售卖机内的温度。

3.如权利要求2所述的一种自助售卖机的温度控制装置,其特征在于,还包括:

判断模块，用于判断获取的所述图像信息是否满足预设质量条件，当所述图像信息满足预设质量条件时，通过图像识别模型对所述图像信息进行图像识别，确定目标对象的位置信息以及标签信息。

4.一种存储介质，其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1所述的自助售卖机的温度控制方法。

5.一种处理器,其特征在于,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1所述的助售卖机的温度控制方法。