[发明专利]一种基于深度学习融合位置和形状信息的商品识别方法在审
| 申请号： | 201910839082.1 | 申请日： | 2019-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110689005A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 孔海洋 | 申请（专利权）人： | 上海零眸智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 31220 上海旭诚知识产权代理有限公司 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 201821 上海市嘉定*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习融合位置和形状信息的商品识别方法，涉及计算机视觉和智能识别技术领域，所述方法包括以下步骤：首先采用目标检测算法检测检出商品图中的所有目标商品；然后根据检出的bounding box计算所述检出商品图中目标商品的形状信息和位置信息；接着建立基于深度学习融合商品位置和形状的算法模型；最后利用所述目标商品的图像特征、形状信息和位置信息训练所述算法模型，并不断验证得到最终的商品识别算法模型。本发明通过在算法模型中加入商品的形状信息和位置信息，保留了商品的原始形状信息和商品间的协同关系，从而显著提高商品分类识别的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 算法模型 形状信息 目标商品 检出 商品识别 目标检测算法 智能识别技术 计算机视觉 商品分类 商品位置 图像特征 原始形状 融合 协同 验证 学习 检测 保留 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习融合位置和形状信息的商品识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤1、采用目标检测算法检测检出商品图中的所有目标商品；/n步骤2、根据检出的bounding box计算所述检出商品图中目标商品的形状信息和位置信息；/n步骤3、建立基于深度学习融合商品位置和形状信息的算法模型；/n步骤4、利用所述目标商品的图像特征、形状信息和位置信息训练所述算法模型，并不断验证得到最终的商品识别算法模型。/n
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