[发明专利]产品识别方法及装置

说明书

本发明提供一种产品识别方法及装置，属于人工智能技术领域，可应用于金融领域或其他领域。该产品识别方法包括：对原始产品图像的各采样图像进行初始预测，得到各产品特征图；根据卷积参数对各产品特征图进行卷积处理，得到各目标产品识别特征图；其中，目标产品识别特征图包括识别区域和对应的区域像素值；根据各识别区域之间的重叠度和各区域像素值确定目标产品识别区域以识别产品。本发明可以提高少样本产品的识别准确率和识别速度，降低人力成本。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，可应用于金融领域或其他领域。具体地，涉及一种产品识别方法及装置。

背景技术

目前，商场一般采用识别算法对产品进行目标检测以提高产品管理效率，但是现有的识别算法需要大量的样本进行构建，而商场很难提供大量的产品样本；在产品仅有少量样本的情况下，现有技术很难准确识别产品，导致需要大量人力参与产品的识别管理。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种产品识别方法及装置，以提高少样本产品的识别准确率和识别速度，降低人力成本。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种产品识别方法，包括：

对原始产品图像的各采样图像进行初始预测，得到各产品特征图；

根据卷积参数对各产品特征图进行卷积处理，得到各目标产品识别特征图；其中，目标产品识别特征图包括识别区域和对应的区域像素值；

根据各识别区域之间的重叠度和各区域像素值确定目标产品识别区域以识别产品。

本发明实施例还提供一种产品识别装置，包括：

初始预测模块，用于对原始产品图像的各采样图像进行初始预测，得到各产品特征图；

卷积模块，用于根据卷积参数对各产品特征图进行卷积处理，得到各目标产品识别特征图；其中，目标产品识别特征图包括识别区域和对应的区域像素值；

识别模块，用于根据各识别区域之间的重叠度和各区域像素值确定目标产品识别区域以识别产品。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现所述的产品识别方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现所述的产品识别方法的步骤。

本发明实施例的产品识别方法及装置先对原始产品图像的各采样图像进行初始预测得到各产品特征图，再根据卷积参数对各产品特征图进行卷积处理得到各目标产品识别特征图，最后根据各识别区域之间的重叠度和各区域像素值确定目标产品识别区域以识别产品，可以提高少样本产品的识别准确率和识别速度，降低人力成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例中产品识别方法的流程图；

图2是本发明实施例中S101的流程图；

图3是本发明实施例中S102的流程图；

图4是本发明实施例中S103的流程图；

图5是本发明实施例中确定卷积参数的流程图；

图6是本发明实施例中S503的流程图；

图7是本发明实施例中产品识别装置的结构框图；