一种超市商场自动识别称重结算管控方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种超市商场自动识别称重结算管控方法及系统，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。本发明专利技术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，能够快速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，具有较高的实用价值和广泛的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种超市商场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，本专利技术提供一种超市商场自动识别称重结算管控方法，该超市商场自动识别称重结算管控方法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，适应新较强，能够快速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，具有较高的实用价值和广泛的应用前景。本专利技术解决技术问题采用如下技术方案：本专利技术提供了一种超市商场自动识别称重结算管控方法，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的可识别价格标识符；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，综合形成物品数据库；S3、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；S4、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；S5、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；S6、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；其中绝对参考阈值Y和可参考阈值T通过遗传算法计算得出；S7、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；S8、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；S9、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的物品相关数据信息。优选地，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。优选地，在步骤S5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。本专利技术还提供一种超市商场自动识别称重结算管控系统，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；所述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；所述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；所述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；所述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提取，并将提取后的图像特征数据送入存储模块存储或者送入图像数据匹配模块等待处理；所述图像数据匹配模块用于将数据处理模块处理得到的待称重散装物品图像特征数据与预先采集各散装物品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；所述图像数据匹配模块还包括数据计算单元，所述数据计算单元用于计算匹配数据D，所述匹配数据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；所述人工干预模块包括人工鉴定终端和人工现场服务终端，用于当判断结算数据生成模块中数据匹配度M低于绝对参考阈值Y和可参考阈值T或者出现其他异常情况时，人工介入处理，使得判断结算数据生成模块能够准确得到结算数据R；所述判断结算数据生成模块用于将图像数据匹配模块处理得到的数据匹配度M与预设的通过遗传算法计算得出的绝对参考阈值Y和可参考阈值T进行比较：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本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种超市商场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，综合形成物品数据库；S3、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；S4、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；S5、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；S6、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；S7、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；S8、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；S9、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的物品相关数据信息。...

【技术特征摘要】
1.一种超市商场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，综合形成物品数据库；S3、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；S4、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；S5、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；S6、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；S7、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；S8、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；S9、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的物品相关数据信息。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自动识别称重结算管控方法，其特征在于，在步骤S5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...

【专利技术属性】
技术研发人员：何飞，
申请(专利权)人：合肥博创机械制造有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34