The invention discloses a management and control method and system of automatic anti-theft identification, weighing and settlement in supermarkets, which includes stored data, data acquisition, data processing, data matching and deduction and settlement, etc. The system includes storage module, image data acquisition module, image data processing module, image data matching module and weighing system. Heavy module, manual intervention module, judgment settlement data generation module and cost settlement module. The invention can effectively automatically identify and weigh all kinds of articles in supermarkets and shopping malls. The system has better intelligence, higher recognition rate and stronger adaptability. It can also quickly detect theft and deal with various unexpected situations in actual operation, reduce the waiting time for weighing and settlement of bulk articles, and improve the settlement. The calculation efficiency and accuracy of data reduce the time cost of customers and sellers, simplify the monitoring cost of supermarkets, and have high practical value and broad application prospects.
【技术实现步骤摘要】
一种超市商场防盗自动识别称重结算管控方法及系统
本专利技术涉及自动结算系统
，具体涉及一种超市商场防盗自动识别称重结算管控方法及系统。
技术介绍
现有技术中，超市或者商场中大部分包装好的商品都会有条码或者标识符，在结账时直接人工扫描即可，但是也有很多蔬菜、水果、散装食品或者散装用品等需要人工识别、排队称重，这种通过人工记录的方式，不但工作效率低，而且易出现差错。随着图像识别技术的发展，也有将图像识别技术应用在物品称重上，但是应用在散装物品上的较少，一方面散装物品种类较多、形状不定，难以有效判断，特别是散装物品如何保证一致性无法解决，另一方面如何避免实际操作中的误差，以及对可疑结果的校正也是要重视的问题。同时现有的结账方式通常为收银员逐一扫描商品自带标签或者称量好的内部标签，再一句商品的信息获知商品的价格，再将所购商品的消费额累计，消费者最后根据累计的总额进行支付，这种支付较为麻烦，也耽误时间。此外现有技术中商场和超市管理人员对物品卖出多少，营业额多少、利润多少、存货多少大都需要人工清点计算，管理效率过低，急需改进。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提...
【技术保护点】
1.一种超市商场防盗自动识别称重结算管控方法，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、预存储成套装物品和各散装物品种类数据、生产日期数据、生产厂商数据、重量数据、保质期数据、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，综合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...
【技术特征摘要】
1.一种超市商场防盗自动识别称重结算管控方法，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、预存储成套装物品和各散装物品种类数据、生产日期数据、生产厂商数据、重量数据、保质期数据、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，综合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；S11、最后根据重量数据G和结算数据及时更新物品数据库中对应物品相关数据信息。2.根据权利要求1所述的一种超市商场防盗自动识别称重结算管控方法，其特征在于，所述图像识别算法为FastICA算法、基于OpenCV函数库的算法和SVM算法中的一种。3.根据权利要求1所述的一种超市商场防盗自动识别称重结算管控方法，其特征在于，在步骤S6中还包括：当同一批次待称重散装物品中有某个或多个物品提取的图像特征数据与该批次待称重散装物品提取的图像特征数据偏离值超过预定阈值时，判定为异常情况，并触发人工现场鉴定服务，等待人工现场鉴定。4.一种超市商场防盗自动识别称重结算管控系统，其特征在于，包括：存储模块，用于预存储成套装物品上固定设置的可识别价格标识符所关联的包括价格类别在内的成套装物品信息、各散装物品三维图像数据以及与之对应的单价数据P，同时存储利用图像识别算法对散装物品三维图像数据提取的包括颜色特征、纹理特征、形状特征在内的图像特征数据从而形成散装物品数据库；图像数据采集模块，用于预先采集各散装物品三维图像数据以及实时采集待称重散装物品三维图像数据并送入图像数据处理模块等待数据处理，还用于扫描成套装物品上固定设置的可识别价格标识符，调取存储成套装物品数据信息，得到成套装物品结算数据R2，并将数据R2送入判断结算数据生成模块等待处理；称重模块，用于实时称量散装物品的重量数据G并送入存储模块存储等待数据处理；图像数据处理模块，用于调取存储模块中的三维图像数据，再对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，以及对预处理后的图像数据进行图像特征数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖月，
申请(专利权)人：合肥康之恒机械科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34
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