一种Android平台下基于扫码和图像处理的进销存方法技术

本发明专利技术提出一种Android平台下基于扫码和图像处理的进销存方法，通过过扫码和图像处理来将商品信息录入SQLite数据库，针对有码商品，基于条形码识别实现信息录入，针对无码商品，基于图像处理实现信息录入，针对商品管理、财务管理，基于SQLite数据库的管理方法。本发明专利技术采用轻量型数据库SQLite，使商品、财务管理简单化，同时，大大降低了进销存系统的硬件需求。

A method of invoicing based on scan code and image processing in Android platform

Scan code and image processing Invoicing method based on a Android platform, the commodity information input SQLite database through the scan code and image processing, according to the commodity code, bar code identification information entry based on the commodity code, realize image processing based on the information input, commodity management, financial management, management method based on SQLite database. The light weight database SQLite is adopted to simplify the management of goods and finance, and the hardware requirement of the invoicing system is greatly reduced.

【技术实现步骤摘要】
一种Android平台下基于扫码和图像处理的进销存方法
：本专利技术涉及一种Android平台下的进销存方法，属于图像处理领域。
技术介绍
：条形码技术是在计算机技术、光学技术和通信技术基础上发展起来的一项综合性技术，是实现信息数据自动录入、识别的重要方式。由于条形码技术的稳定、准确、方便以及经济实惠等特点，因此被广泛应用于各行各业的自动化管理和人们的日常生活之中。现在，条形码技术在商品的编码中得到广泛的应用，本方法针对有条形码的商品采用通过识别得到的条形码信息从中国物品编码中心爬取商品信息的方式将有条码的商品信息录入SQLite数据库。另外，随着计算机视觉、机器学习等前沿学科的飞速发展，自动物体识别(AutomaticObjectRecognition,AOR)系统已经成为人工智能领域的热门课题之一。一般物体识别(GenericObjectRecognition,GOR)作为物体识别系统中的重要一环，在机器人、医学图像等领域有着广泛的应用前景。在本进销存系统中，我们采用一般物体识别的方式识别无条形码的商品信息，并录入SQLite数据库。SQLite是一款开源的嵌入式关系型数据库，占用资源非常小，运行效率高、可移植性好。因此，在本专利技术中，我们是用SQLite数据库来实现商品信息的管理，以及财务管理。目前，小卖部、代销店等小型超市的商品管理主要依靠店主个人管理，存在工作效率低，管理不合理等一系列问题。因此，迫切需要开发出一款低成本、简单适用的小型进销存系统来协助管理商品信息与财务信息。本专利技术所设计的Android平台下基于扫码和图像处理的进销存系统可以很好的满足上述需求。
技术实现思路
专利技术目的：为了提高小卖部、代销店等小型超市的商品管理、财务管理效率，本专利技术提出一种Android平台下的进销存方法，运用条形码识别技术以及图像处理技术，实现了商品信息的录入，通过SQLite数据库技术实现了商品的、财务的管理。技术方案：本专利技术提出一种Android平台下基于扫码和图像处理的进销存方法，包括如下步骤：(1)将商品分为有条形码商品和无条形码商品；(2)针对有条形码商品爬取商品信息：首先利用手机相机获取并识别条形码，然后根据得到的条形码从中国物品编码中心爬取商品的名称、规格、价格信息录入SQLite数据库；(3)针对无条形码商品进行离线训练：首先利用手机相机获取n类无码商品的简单背景图像建立无码商品图像库，然后提取无码商品图像的特征向量，最后利用得到的特征向量训练分类器；(4)针对无条形码商品进行在线识别：首先利用手机相机获取无条形码商品的简单背景图像，然后提取该图像的特征向量，最后将得到的特征向量输入训练好的分类器中，得到商品的识别结果，并将对应的商品信息录入SQLite数据库；(5)利用SQLite数据库实现商品、财务信息管理，包括商品的入库、销售过程的数据记录，日销量和利润统计，以及库存上下限的设置。优选的，无条形码商品简单背景图像的离线训练过程具体为：首先调用手机相机来获取n类无码商品的简单背景图像建立无码商品图像库；然后提取n类无码商品图像的SIFT特征，利用KMeans聚类算法对上述SIFT特征进行聚类，得到的所有样本的聚类中心即对应的视觉单词库，进而得到相对应的BoW模型，实现商品图像的向量描述；最后，利用得到的特征向量离线训练SVM分类器。更优选的，所选择的SVM分类器为线性核SVM分类器，通过k折交叉验证确定其最佳RBF核参数后，每两类训练一个SVM分类器。优选的，无条形码商品在线识别的具体过程为：首先提取商品图像的SIFT特征描述子；然后在训练过程中通过聚类得到的视觉单词库计算对应的BoW模型，实现商品图像的向量描述；最后将得到的商品图像描述向量带入到训练得到的SVM分类器中，通过投票得到该商品的编号、名称和规格信息。有益效果：本专利技术通过将商品分为有条形码商品和无条形码商品，并分别使用条形码识别技术和图像处理技术完成商品信息的录入，对超市中所有商品信息的录入有着很重要的意义。本专利技术所采用的的轻量型数据库SQLite，使商品、财务管理简单化，同时，大大降低了进销存系统的硬件需求。附图说明图1为方法流程图；图2为系统主界面；图3为有条形码商品扫描界面；图4为商品信息录入界面；图5为简单背景商品图像获取界面；图6为商品出售界面；图7为数据库管理界面；图8为商品信息实体E-R图；图9为录入商品信息实体E-R图；图10为售出商品信息E-R图；图11为供应商信息E-R图。具体实施方式下面结合具体实施例，进一步阐明本专利技术，应理解这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围，在阅读了本专利技术之后，本领域技术人员对本专利技术的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。理论基础：条形码识别、图像识别、SQLite数据库技术。条形码识别是进一步从中国物品编码中心爬取该商品信息的基础，在这里我们通过调用裁剪后的ZXing库来实现条形码的识别；图像识别第一步是提取有效的图像特征，在这里，我们通过提取图像的SIFT特征，并利用BoW模型得到对应的BoW特征向量实现商品描述，然后通过SVM分类器识别无码商品的信息；SQLite是一款开源的嵌入式关系型数据库，因此，在本专利技术中，我们是用SQLite数据库来实现商品信息的管理，以及财务管理。基于上述理论，本专利技术提出一种Android平台下基于扫码和图像处理的进销存方法，通过扫码和图像处理来将商品信息录入SQLite数据库，针对有码商品，基于条形码识别实现信息录入，针对无码商品，基于图像处理实现信息录入，针对商品管理、财务管理，基于SQLite数据库的管理方法，具体包括如下步骤：(1)将商品分为有条形码商品和无条形码商品；(2)针对有条形码商品爬取商品信息：首先利用手机相机获取并识别条形码，然后根据得到的条形码从中国物品编码中心爬取商品的名称、规格、价格信息录入SQLite数据库；(3)针对无条形码商品进行离线训练：首先利用手机相机获取n类无码商品的简单背景图像建立无码商品图像库，然后提取无码商品图像的特征向量，最后利用得到的特征向量训练分类器，具体为：首先调用手机相机来获取n类无码商品的简单背景图像建立无码商品图像库；然后提取n类无码商品图像的SIFT特征，利用KMeans聚类算法对上述SIFT特征进行聚类，得到的所有样本的聚类中心即对应的视觉单词库，进而得到相对应的BoW模型，实现商品图像的向量描述；最后，利用得到的特征向量离线训练SVM分类器。所选择的SVM分类器为线性核SVM分类器，通过k折交叉验证确定其最佳RBF核参数后，每两类训练一个SVM分类器。(4)针对无条形码商品进行在线识别：首先利用手机相机获取无条形码商品的简单背景图像，然后提取该图像的特征向量，最后将得到的特征向量输入训练好的分类器中，得到商品的识别结果，并将对应的商品信息录入SQLite数据库，具体为：首先提取商品图像的SIFT特征描述子；然后在训练过程中通过聚类得到的视觉单词库计算对应的BoW模型，实现商品图像的向量描述；最后将得到的商品图像描述向量带入到训练得到的SVM分类器中，通过投票得到该商品的编号、名称和规格信息。(5)利用SQLite数据库实现商品、财务信息管理，包括商品本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种Android平台下基于扫码和图像处理的进销存方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将商品分为有条形码商品和无条形码商品；(2)针对有条形码商品爬取商品信息：首先利用手机相机获取并识别条形码，然后根据得到的条形码从中国物品编码中心爬取商品的名称、规格、价格信息录入SQLite数据库；(3)针对无条形码商品进行离线训练：首先利用手机相机获取n类无码商品的简单背景图像建立无码商品图像库，然后提取无码商品图像的特征向量，最后利用得到的特征向量训练分类器；(4)针对无条形码商品进行在线识别：首先利用手机相机获取无条形码商品的简单背景图像，然后提取该图像的特征向量，最后将得到的特征向量输入训练好的分类器中，得到商品的识别结果，并将对应的商品信息录入SQLite数据库；(5)利用SQLite数据库实现商品、财务信息管理，包括商品的入库、销售过程的数据记录，日销量和利润统计，以及库存上下限的设置。

【技术特征摘要】
1.一种Android平台下基于扫码和图像处理的进销存方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将商品分为有条形码商品和无条形码商品；(2)针对有条形码商品爬取商品信息：首先利用手机相机获取并识别条形码，然后根据得到的条形码从中国物品编码中心爬取商品的名称、规格、价格信息录入SQLite数据库；(3)针对无条形码商品进行离线训练：首先利用手机相机获取n类无码商品的简单背景图像建立无码商品图像库，然后提取无码商品图像的特征向量，最后利用得到的特征向量训练分类器；(4)针对无条形码商品进行在线识别：首先利用手机相机获取无条形码商品的简单背景图像，然后提取该图像的特征向量，最后将得到的特征向量输入训练好的分类器中，得到商品的识别结果，并将对应的商品信息录入SQLite数据库；(5)利用SQLite数据库实现商品、财务信息管理，包括商品的入库、销售过程的数据记录，日销量和利润统计，以及库存上下限的设置。2.根据权利要求1所述的Android平台下基于扫码和图像处理的进销存方法，其特征在于，无条形码...

【专利技术属性】
技术研发人员：李新德，熊双辉，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32