[发明专利]一种基于大数据和人工智能的商品零售管理方法

权利要求书

1.一种基于大数据和人工智能的商品零售管理方法，其特征在于，接收商品管理设备采集的商品陈列图像，并根据商品陈列图像的图像特征获取对应商品陈列图像中若干个像素变化一致的像素连通区域，然后根据每个像素连通区域的每个像素点的颜色分量对相应像素连通区域进行颜色聚类以将商品陈列图像划分为若干个商品图像；

分别对商品图像进行特征提取得到商品图像的图像颜色特征、图像全局特征和图像尺寸特征，并根据商品图像的图像颜色特征、图像全局特征和图像尺寸特征对商品图像进行区域划分以提取包含商品信息的商品识别区域；

提取商品识别区域的深度特征和几何特征，并根据所述深度特征和几何特征对相应商品识别区域进行商品轮廓识别以得到相应商品的商品轮廓线，然后对所述商品轮廓线进行特征点提取以得到商品识别区域的若干个商品关键点；

根据商品识别区域的所有商品关键点构建商品特征，并对商品特征进行特征重构以得到实际商品图像；

将所有实际商品图像进图像输入预先训练好的商品分析模型以输出每个实际商品图像对应的商品规格数据，并将所述商品规格数据按照预设编码规则进行编码以得到商品管理数据，然后将商品管理数据同步到企业数据平台以对分析从而得到企业的零售管理数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述商品规格数据包括商品名字、商品颜色和商品尺寸。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述零售管理数据包括：货架占有率、陈列合格率和商品库存率。

4.根据权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，所述商品分析模型包括：特征编码模块、关联交互模块、特征变换模块和特征解码模块；所述关联交互模块包括：第一特征处理模块、第二特征处理模块和特征交互模块。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将实际商品图像输入商品分析模型以输出实际商品图像对应的商品规格数据包括：

特征编码模块提取实际商品图像的商品全局特征、颜色局部特征、尺寸局部特征，并根据独热编码采用状态位对实际商品图像的商品全局特征、颜色局部特征、尺寸局部特征进行特征编码以得到全局特征向量、颜色特征向量和尺寸特征向量；

特征变换模块获取全局特征向量与特征库中每个标准商品图像的全局特征向量的相似度以对全局特征向量进行量化；获取颜色特征向量与特征库中每个标准商品图像的颜色特征向量的相似度以对颜色特征向量进行量化；获取尺寸特征向量与特征库中每个标准商品图像的尺寸特征向量的相似度以对尺寸特征向量进行量化；

特征变换模块对量化后的全局特征向量、颜色特征向量和尺寸特征向量进行特征度量，并将进行特征度量后的全局特征向量、颜色特征向量和尺寸特征向量进行加权求和以得到输入特征；

关联交互模块对输入特征进行关联交互以得到关联交互特征；

特征解码模块对关联交互特征进行特征解码以输出实际商品图像对应的商品规格数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，关联交互模块对输入特征进行关联交互以得到关联交互特征包括：

关联交互模块的第一特征处理模块使用拉普拉斯特征映射对输入特征进行降维操作以得到若干个低维特征，并利用第一卷积核对所有的低维特征进行特征加权融合以得到第一融合特征，然后利用第二卷积核对第一融合特征进行卷积操作以得到第一特征；

关联交互模块的第一特征处理模块利用激励函数将第一特征进行归一化操作得到第一权重矩阵，并将输入特征与第一权重矩阵进行特征交互得到第一交互特征；

关联交互模块的第二特征处理模块对输入特征进行转置得到若干个转置特征，并利用第一卷积核对所有转置特征进行特征加权融合以得到第二融合特征，然后利用第二卷积核对第二融合特征进行卷积操作得到第二特征；

关联交互模块的第二特征处理模块利用激励函数将第二特征进行归一化操作以得到第二权重矩阵，并将输入特征和第二权重矩阵进行特征交互以得到转置交互特征，然后将转置交互特征进行转置操作得到第二交互特征；

关联交互模块的特征融合模块将第一交互特征和第二交互特征进行特征融合以得到关联交互特征。