一种商品识别方法、装置和电子设备与流程

本发明实施方式涉及图像识别领域，特别是涉及一种商品识别方法、装置和电子设备。背景技术：1、随着物联网和人工智能技术的快速发展，智能售货柜作为一种新兴的零售和物流设备，正在逐渐成为商业和工业领域的重要组成部分。智能售货柜通过自动化技术实现了商品的快速存取和智能识别，极大地提高了工作效率和用户体验。2、当前的智能售货机是利用摄像头所录制的视频来识别用户在交易过程中取走的商品，然而在交易过程中，可能会出现用户的手遮挡商品的情况，导致图像缺失部分信息，以使商品识别出现置信度过低，无法得出识别结果。技术实现思路1、本发明实施方式主要解决的技术问题是提供一种商品识别方法、装置和电子设备，能够解决商品识别过程中由于商品被遮挡导致的识别率低的问题。2、为解决上述技术问题，本发明实施方式采用的一个技术方案是：提供一种商品识别方法，应用于智能售货柜，包括：获取所述智能售货柜的摄像组件所采集到的商品的第一图像；根据所述第一图像，调用商品分类模型获取所述商品的类别信息；根据所述类别信息和所述第一图像，调用商品识别模型对所述商品的若干个特征进行识别，获得所述商品的识别结果。3、在一些实施例中，在所述获取所述智能售货柜的摄像组件所采集到的商品的第一图像之前，所述方法还包括：训练获得所述商品分类模型；训练获得所述商品识别模型。4、在一些实施例中，所述根据所述类别信息和所述第一图像，调用商品识别模型对所述商品的若干个特征信息进行识别，获得所述商品的识别结果，包括：将所述类别信息和所述第一图像输入至所述商品识别模型，以使所述商品识别模型根据所述类别信息提取所述商品的若干个特征信息，并根据所述若干个特征信息，输出相应的指定特征置信度；判断指定特征置信度是否高于相应的预设特征置信度阈值；若是，则根据预设算法对所述相应的合格置信度进行最优匹配，获得所述识别结果；所述合格置信度为高于预设特征置信度阈值的指定特征置信度。5、在一些实施例中，所述根据所述第一图像，调用商品分类模型获取所述商品的类别信息，包括：将所述第一图像输入至所述商品分类模型，以使所述商品分类模型输出若干类别预测结果和相应的类别置信度；判断类别置信度是否高于预设的类别置信度阈值；若是，则根据相应的类别预测结果获得所述类别信息。6、在一些实施例中，所述训练获得所述商品分类模型，包括：收集所述智能售货柜中各类商品在不同角度和不同光照条件下的第一采集图像；为所述第一采集图像中的每个商品标注商品类别信息，形成第一数据集；选择第一待训练模型，并在所述第一待训练模型中引入用于提取商品的轮廓特征信息的特征提取模块；使用所述第一数据集对所述第一待训练模型进行训练，获得所述商品分类模型。7、在一些实施例中，所述训练获得所述商品识别模型，包括：收集所述智能售货柜中各类商品在不同角度和不同光照条件下的第二采集图像；标注出每张第二采集图像中的商品指定特征，并标注出所述商品指定特征的特征类型，形成第二数据集；选择第二待训练模型，并引入预设算法以对指定特征置信度进行匹配；使用所述第二数据集对所述第二待训练模型进行训练，获得所述商品识别模型。8、在一些实施例中，所述预设算法包括匈牙利算法和贪心算法。9、为解决上述技术问题，本发明实施方式采用的另一个技术方案是：提供一种商品识别装置，包括：第一训练模块，用于训练获得所述商品分类模型；；第二训练模块，用于训练获得所述商品识别模型；图像获取模块，用于获取智能售货柜的摄像组件所采集到的商品的第一图像；商品分类模块，用于根据所述第一图像，调用商品分类模型获取所述商品的类别信息；商品识别模块，用于根据所述类别信息和所述第一图像，调用商品识别模型对所述商品的若干个特征进行识别，获得所述商品的识别结果。10、为解决上述技术问题，本发明实施方式采用的另一个技术方案是：提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；至少一个网络接口，所述网络接口与相应的处理器通信连接；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述网络接口用于建立所述处理器与其他外界设备之间的通信连接；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的一种商品识别方法。11、为解决上述技术问题，本发明实施方式采用的另一个技术方案是：提供一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，可使得所述一个或多个处理器执行如上所述的一种商品识别方法。12、本发明实施方式的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明实施方式通过采用商品分类模型粗略地获取商品的类别信息后，将该商品的类别信息输入至商品识别模型，由商品识别模型针对该类别对相应特征进行识别，进一步利用匹配算法获得识别结果。能够解决商品识别过程中由于遮挡导致的识别率低，识别不准确的问题，并且采用针对性地识别，能够提高识别效率以及识别准确度。技术特征：1.一种商品识别方法，应用于智能售货柜，其特征在于，包括：2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取所述智能售货柜的摄像组件所采集到的商品的第一图像之前，还包括：3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述类别信息和所述第一图像，调用商品识别模型对所述商品的若干个特征信息进行识别，获得所述商品的识别结果，包括：4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像，调用商品分类模型获取所述商品的类别信息，包括：5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练获得所述商品分类模型，包括：6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练获得所述商品识别模型，包括：7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设算法包括匈牙利算法和贪心算法。8.一种商品识别装置，其特征在于，包括：9.一种电子设备，其特征在于，包括：10.一种非易失性计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，可使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1-7任一项所述的一种商品识别方法。技术总结本发明实施方式公开了一种商品识别方法、装置及电子设备，该方法包括：获取所述智能售货柜的摄像组件所采集到的商品的第一图像；根据所述第一图像，调用商品分类模型获取所述商品的类别信息；根据所述类别信息和所述第一图像，调用商品识别模型对所述商品的若干个特征进行识别，获得所述商品的识别结果。通过上述方式，本发明实施方式通过采用商品分类模型粗略地获取商品的类别信息后，将该商品的类别信息输入至商品识别模型，由商品识别模型针对该类别对相应特征进行识别，进一步利用匹配算法获得识别结果。能够解决商品识别过程中由于遮挡导致的识别率低，识别不准确的问题，并且采用针对性地识别，能够提高识别效率以及识别准确度。技术研发人员：唐传明受保护的技术使用者：深圳市乐科智控科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/16