一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统和训练方法技术方案

一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统和训练方法，包括人工智能收银标注台、人脸识别服务器、商品集合服务器、收银时间参数储存服务器所述的收银标注台包括摄像机、人工智能训练装置、收银区域、收银机、排队公示屏；用于收银、取得收银区域图片，对收银时间建立大数据模型，进行人工智能预测；所述的人脸识别服务器用于识别排队的人，统计待结帐人数；人脸识别服务器用于将识别出的顾客的姓名显示在收银机屏幕上，收银员对顾客礼貌地打招呼：“X先生您好”；所述的商品集合服务器用于识别图片中包含的商品,商品在图片中的位置、置信度；所述的收银时间参数储存服务器用于保存收银员收银错误率、收银速度、每种商品的商品重量、体积和价格。

An artificial intelligence system and training method for estimating supermarket checkout queuing time

An artificial intelligence system and training method for estimating the queuing time of checkout in supermarkets include an artificial intelligence register, a face recognition server, a merchandise collection server, and a time parameter storage server. The face recognition server is used to identify the queuing people and count the number of people waiting to check out; the face recognition server is used to display the names of the identified customers on the cash register screen, and the cashier pairs. Customers greet politely: \Hello, Mr. X\. The merchandise collection server is used to identify the merchandise contained in the picture, the position and confidence of the merchandise in the picture. The cash collection time parameter storage server is used to save the cashier's error rate, the speed of cash collection, the weight, volume and price of each merchandise. .

【技术实现步骤摘要】
一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统和训练方法
本专利技术涉及大数据、人工智能、金融机具、金融支付、智慧城市
，具体涉及一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统和训练方法。
技术介绍
顾客在超市排队结帐，通常有个不良体验，总是自已排的队最慢，如果一家店里排了三条队伍，这种延迟可能会随机地发生在不同的收银台前。想一想发生的几率。顾客所在的队伍成为最快的队伍的机会只有三分之一，这也意味着顾客有三分之二的几率不处于那条最快的队伍中。如果让所有顾客排成一条长长的蛇形队伍，每个处在队伍最前端的顾客去下一个空闲的收银台前。顾客因为蛇形队比普通队伍排得更长，顾客感受很差，容易出现顾客看到队伍过长而放弃购买商品的现象。因此，目前需要一种多队列且先到先服务的超市结帐排队时间的系统和训练方法。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统和使用方法，以解决顾客在超市排队结帐的不良体验问题。本专利技术的目的之一是，提供一种多队列且先到先服务的超市结帐排队时间的系统和使用方法。本专利技术通过以下技术方案实现上述目的。一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统和训练方法，包括人工智能收银标注台、人脸识别服务器、商品集合服务器、收银时间参数储存服务器。所述的收银标注台包括摄像机、人工智能训练装置、收银区域、收银机、排队公示屏；用于收银、取得收银区域图片，对收银时间建立大数据模型，进行人工智能预测。所述的人脸识别服务器用于识别排队的人，统计待结帐人数；人脸识别服务器用于将识别出的顾客的姓名显示在收银机屏幕上，收银员对顾客礼貌地打招呼：“X先生您好”。所述的商品集合服务器用于识别图片中包含的商品,商品在图片中的位置、置信度。所述的收银时间参数储存服务器用于保存收银员收银错误率、收银速度、每种商品的商品重量、体积和价格。一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统的训练方法，步骤如下。A、顾客在超市申请会员，填好资料并拍照后，取得会员卡，然后选择好商品准备排队结帐。B、人脸识别服务器对目前排队顾客的进行人脸识别；将识别结果按收银机编号按顺序排列、编号和定位；将识别出的人脸到上一个人脸之间的区域标框并编号；结果送人工智能训练装置。C、商品集合服务器对在收银区域拍摄的照片进行商品识别并定位；结果送人工智能训练装置。D、人工智能训练装置将识别出商品的按定位归类到区域标框中，统计每一个区域标框的商品数量，重量和体积；送收银时间估算服务器。E、收银时间估算服务器根据收银标注台员工收银历史记录、收银标注台排队人数、每个顾客对应识别出的商品数量重量和体积，用最大期望（EM）算法估算出每个收银标注台的完成现有顾客收银工作的时间，在排队公示屏上公布预测排队时间。F、每个顾客收银完成，人工智能训练装置采集预测排队时间和真实排队时间，训练收银时间估算模型。本专利技术方法的有益效果是：顾客在超市排队结帐会有公平快捷的体验。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1：一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统。图2：一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统的训练方法。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例l一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统。如图l所示，本专利技术实施例一种人工智能估计超市结帐排队时间的装置和训练方法，包括人工智能收银标注台、人脸识别服务器、商品集合服务器、收银时间参数储存服务器。所述的收银标注台包括摄像机、人工智能训练装置、收银区域、收银机、排队公示屏；用于收银、取得收银区域图片，对收银时间建立大数据模型，进行人工智能预测。所述的人脸识别服务器用于识别排队的人，统计待结帐人数；人脸识别服务器用于将识别出的顾客的姓名显示在收银机屏幕上，收银员对顾客礼貌地打招呼：“X先生您好”。所述的商品集合服务器用于识别图片中包含的商品,商品在图片中的位置、置信度。所述的收银时间参数储存服务器用于保存收银员收银错误率、收银速度、每种商品的商品重量、体积和价格。实施例2一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统的训练方法。如图2所示，本专利技术实施例一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统的训练方法，步骤如下。A、顾客在超市申请会员，填好资料并拍照后，取得会员卡，然后选择好商品准备排队结帐。B、人脸识别服务器对目前排队顾客的进行人脸识别；将识别结果按收银机编号按顺序排列、编号和定位；将识别出的人脸到上一个人脸之间的区域标框并编号；结果送人工智能训练装置。C、商品集合服务器对在收银区域拍摄的照片进行商品识别并定位；结果送人工智能训练装置。D、人工智能训练装置将识别出商品的按定位归类到区域标框中，统计每一个区域标框的商品数量，重量和体积；送收银时间估算服务器。E、收银时间估算服务器根据收银标注台员工收银历史记录、收银标注台排队人数、每个顾客对应识别出的商品数量重量和体积，用最大期望（EM）算法估算出每个收银标注台的完成现有顾客收银工作的时间，在排队公示屏上公布预测排队时间。F、每个顾客收银完成，人工智能训练装置采集预测排队时间和真实排队时间，训练收银时间估算模型。本专利技术中应用了具体实施例对本专利技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本专利技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本专利技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本专利技术的限制。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统和训练方法，其特征在于，包括人工智能收银标注台、人脸识别服务器、商品集合服务器、收银时间参数储存服务器所述的收银标注台包括摄像机、人工智能训练装置、收银区域、收银机、排队公示屏；用于收银、取得收银区域图片，对收银时间建立大数据模型，进行人工智能预测；所述的人脸识别服务器用于识别排队的人，统计待结帐人数；人脸识别服务器用于将识别出的顾客的姓名显示在收银机屏幕上，收银员对顾客礼貌地打招呼：“X先生您好”；所述的商品集合服务器用于识别图片中包含的商品, 商品在图片中的位置、置信度；所述的收银时间参数储存服务器用于保存收银员收银错误率、收银速度、每种商品的商品重量、体积和价格。

【技术特征摘要】
1.一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统和训练方法，其特征在于，包括人工智能收银标注台、人脸识别服务器、商品集合服务器、收银时间参数储存服务器所述的收银标注台包括摄像机、人工智能训练装置、收银区域、收银机、排队公示屏；用于收银、取得收银区域图片，对收银时间建立大数据模型，进行人工智能预测；所述的人脸识别服务器用于识别排队的人，统计待结帐人数；人脸识别服务器用于将识别出的顾客的姓名显示在收银机屏幕上，收银员对顾客礼貌地打招呼：“X先生您好”；所述的商品集合服务器用于识别图片中包含的商品,商品在图片中的位置、置信度；所述的收银时间参数储存服务器用于保存收银员收银错误率、收银速度、每种商品的商品重量、体积和价格。2.一种人工智能估计超市结帐排队时间的系统和训练方法，其特征在于，步骤如下：A、顾客在超市申请会员，填好资料并拍...

【专利技术属性】
技术研发人员：王美金，
申请(专利权)人：王美金，
类型：发明
国别省市：广东,44