[发明专利]一种超市商场防盗自动识别称重结算方法及系统

摘要

本发明公开了一种超市商场防盗自动识别称重结算防盗方法及系统，方法包括预存数据，采集数据、数据处理、数据匹配、扣款结算等步骤；系统包括存储模块、图像数据采集模块、图像数据处理模块、图像数据匹配模块、称重模块、人工干预模块、判断结算数据生成模块和费用结算模块。本发明可以有效对超市商场中的各类物品进行自动识别、称重，系统智能化程度较好，识别率较高，适应性较强，还能够快速发现偷盗行为并处理现实操作中的各种意外情况，减少了散装物品等待称量和结算的时间，提高了结算效率和数据的准确性，降低了顾客和卖家的时间成本，简化了超市商场的监控成本，具有较高的实用价值和广泛的应用前景。

主权项

1.一种超市商场防盗自动识别称重结算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将超市商场物品按照是否需要称重计算价格分类为散装物品和成套装物品，将成套装物品上固定设置可识别的价格标识符；S2、预存储各散装物品三维图像数据以及与之对应的单价数据P，并对散装物品三维图像数据利用图像识别算法提取包括颜色特征、纹理特征、形状特征在内的图像特征数据，形成散装物品数据库；S3、采集顾客进入超市或者商场的体重数据M1和身份数据，存储待用；S4、采集待称重散装物品三维图像数据，对采集的图像数据进行包括缩放、增强对比度、降低噪声在内的图像预处理；S5、在采集待称重散装物品三维图像数据的同时称量其重量，得到散装物品重量数据G待用；S6、用相同的图像识别算法对S2中预处理后的图像数据进行图像特征数据提取，并将提取图像特征数据与S1中预存储的各散装物品所提取的对应图像特征数据进行数据匹配比较，再将匹配后的数据D进行冒泡算法排序，得到最大的匹配数据D作为数据匹配度M；其中数据D的计算公式为：D＝X1S+X2B+X3E，其中，S代表颜色特征得分，B纹理特征得分，E代表形状特征得分，X1、X2和X3分别代表颜色特征、纹理特征和形状特征的权重；并通过遗传算法计算出X1、X2和X3的最佳取值以及绝对参考阈值Y和可参考阈值T的最优值；S7、若数据匹配度M大于等于预设的绝对参考阈值Y，则将该匹配度关联的预存储散装物品对应的单价数据P与重量数据G相乘得到散装物品结算数据R1；若数据匹配度M小于绝对参考阈值Y且大于等于可参考阈值T，则触发人工鉴定服务，同时将S4中匹配数据值排名前三的预存储装物品三维视图以及待称重散装物品三维图像数据传送至人工鉴定终端等待确定，当预定时间内接收到反馈回的人工鉴定的结果，则将结果关联的预存储散装物品对应的单价数据P与重量数据G相乘得到结算数据R，当预定时间内没有接收到反馈结果，则触发人工现场鉴定服务，发送位置代码至人工现场服务终端，等待现场确定待称重散装物品单价数据P，再将单价数据P与重量数据G相乘得到散装物品结算数据R1；若数据匹配度M小于可参考阈值T，则触发人工现场鉴定服务，发送位置代码至人工现场服务终端，等待现场确定待称重散装物品单价数据P，再将单价数据P与重量数据G相乘得到散装物品结算数据R1；S8、扫描成套装物品上固定设置对应的可识别价格标识符，累加得到成套装物品结算数据R2；S9、在采集成套装物品和待称重散装物品数据的同时，采集顾客体重数据M2和身份数据，并根据S3中存储的身份数据匹配对应的体重数据M1，将M2和M1做差，当差值M超过预设的阈值时，触发人工现场鉴定服务，发送位置代码至人工现场服务终端，等待现场处理，同时发出操作停止信号，停止下一步骤的进行；S10、当没有接收到S9中的操作停止信号时，将散装物品结算数据R1与成套装物品结算数据R2求和得到结算数据R并传输到顾客支付系统，根据授权类别等待顾客选择支付方式或者直接扣款，同时将付款信息和物品信息实时向顾客展示。