[发明专利]一种基于简易拍照的目标商品大数据精准识别方法与系统

权利要求书

1.一种基于简易拍照的目标商品大数据精准识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集并利用基于超分辨率重建的信噪比检测方法对目标商品的多张拍照图像进行检测，以筛选得到基准商品图像；

在电商平台的商品图像中选取任意一幅商品图像作为待检测商品图像，对基准商品图像和待检测商品图像分别进行显著性检测，以得到对应的基准显著性区域图像和待检测显著性区域图像，并利用差异性权重相似度计算方法计算基准商品图像和待检测商品图像之间的相似度，生成商品相似度结果；

若商品相似度结果大于预置的相似度阈值，则利用基于多图像增强方法互验的OCR技术对基准商品图像和待检测商品图像分别进行字符识别，以得到对应的基准字符识别结果和待检测字符识别结果；反之，则认定待检测商品图像与基准商品图像不相同；

将基准字符识别结果和待检测字符识别结果进行对比，生成对比结果；

若对比结果大于预置的字符重复率阈值，则利用目标检测技术对基准商品图像和待检测商品图像的商标区域进行检测，以得到对应的基准商标图像和待检测商标图像，并利用基于多尺度自编码的相似度匹配方法计算基准商标图像和待检测商标图像之间的相似度，生成商标相似度结果；反之，则认定待检测商品图像与基准商品图像不相同；

若商标相似度结果大于预置的相似度阈值，则认定待检测商品图像与基准商品图像相同；反之，则认定待检测商品图像与基准商品图像不相同。

2.根据权利要求1所述的一种基于简易拍照的目标商品大数据精准识别方法，其特征在于，所述利用基于超分辨率重建的信噪比检测方法对目标商品的多张拍照图像进行检测，以筛选得到基准商品图像的方法包括以下步骤：

对目标商品的多张拍照图像分别进行超分辨率重建，以得到对应的多张重建图像；

对多张重建图像进行峰值信噪比检测，以筛选得到峰值信噪比最高的拍照图像作为基准商品图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于简易拍照的目标商品大数据精准识别方法，其特征在于，所述利用差异性权重相似度计算方法计算基准商品图像和待检测商品图像之间的相似度，生成商品相似度结果的方法包括以下步骤：

对基准显著性区域图像和待检测显著性区域图像分别进行自编码，并利用欧式距离计算对应的基准显著性区域图像和待检测显著性区域图像之间的相似度，生成显著性相似度结果；

对基准商品图像和待检测商品图像分别进行自编码，并利用欧式距离计算对应的基准商品图像和待检测商品图像之间的相似度，生成基础相似度结果；

根据显著性相似度结果和基础相似度结果按照预设的权重计算得到商品相似度结果。

4.根据权利要求1所述的一种基于简易拍照的目标商品大数据精准识别方法，其特征在于，所述基于多图像增强方法互验的OCR技术对基准商品图像和待检测商品图像分别进行字符识别，以得到对应的基准字符识别结果和待检测字符识别结果的方法包括以下步骤：

采用多种图像增强方法分别对基准商品图像和待检测商品图像进行增强处理，以得到多幅基准增强图像和多幅待检测增强图像；

利用OCR识别方法对各幅基准增强图像和各幅待检测增强图像进行字符识别，以得到对应的多个基准识别结果和多个待检测识别结果；

根据多个基准识别结果和多个待检测识别结果确定基准字符识别结果和待检测字符识别结果。

5.根据权利要求1所述的一种基于简易拍照的目标商品大数据精准识别方法，其特征在于，所述利用基于多尺度自编码的相似度匹配方法计算基准商标图像和待检测商标图像之间的相似度，生成商标相似度结果的方法包括以下步骤：

分别对基准商标图像和待检测商标图像进行多尺度划分处理，以得到多个尺度下的基准商标图像和待检测商标图像；

分别对各个尺度下的基准商标图像和待检测商标图像进行自编码，并在各个尺度下计算对应的基准商品图像和待检测商品图像之间的相似度，生成并根据各个尺度下的相似度结果确定商标相似度结果。

6.根据权利要求1所述的一种基于简易拍照的目标商品大数据精准识别方法，其特征在于，还包括以下步骤：

当待检测商品图像与基准商品图像相同时，获取并推送电商平台上的对应的商品信息给对应的用户。