[发明专利]智能零售柜商品目标检测统一框架的构建方法及商品识别方法

摘要

本发明公开了一种智能零售柜商品目标检测统一框架的构建方法，该框架由分级标注模式、相似识别子网络和优化了非极大值抑制算法的YOLOv3组成。首先采集数据；然后，采用本发明提出的分级标注模式对采集的数据进行标注；接着将数据按照预设比例分为训练数据、验证数据和测试数据，用于训练YOLOv3网络，得到用于目标检测的模型；再制作相似商品数据集，用于训练相似识别网络，得到用于进一步识别的模型；最后通过测试数据选择最佳模型，得到测试结果。该方法所使用的硬件成本低，结算流程不需要人工干预，且提出的算法可以很好的适应密集且存在遮挡场景下的零售柜商品目标检测，提高了检测精度。

主权项

1.一种智能零售柜商品目标检测统一框架的构建方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集零售柜内商品的图像数据，并对采集的图像数据进行预处理与扩充；步骤S2：采用分层标注模式，对不同类型的商品采用不同的标注方法进行标注；步骤S3：按照预设比例，将标注后的数据划分为训练数据、验证数据和测试数据；步骤S4：将训练数据输入预设卷积神经网络模型中进行训练，获得YOLOv3模型；步骤S5：根据商品的形状特征，构建混淆商品列表，并根据混淆商品列表对步骤S2中得到的标注数据进行裁剪，制作相似商品数据集，再利用相似商品数据集对相似识别子网络进行训练，获得训练后的相似识别子网络模型；步骤S6：将YOLOv3模型与训练后的相似识别子网络模型结合，构建商品目标检测统一框架。