售货机风险控制方法、装置和控制系统制造方法及图纸

本公开提出一种售货机风险控制方法、装置和控制系统，涉及人工智能技术领域。本公开的一种售货机风险控制方法包括：将来自售货机的误识别图像加入训练数据集；基于训练数据集更新图像模型和货物特征信息；将更新后的图像模型和货物特征信息发送给售货机。通过这样的方法，能够获取售货机的误识别图像，并基于误识别图像更新图像模型和货物特征信息，从而提高售货机的图像识别能力，提高售货机风险控制的准确性。

【技术实现步骤摘要】
售货机风险控制方法、装置和控制系统
本公开涉及人工智能
，特别是一种售货机风险控制方法、装置和控制系统。
技术介绍
随着零售业高速发展，越来越多的互联网企业开始探索新的零售模式，无人售货机是线上零售业务向线下市场的有效扩展与延伸。基于视频图像的无人售货机相对于基于纯重力、RFID(RadioFrequencyIdentification，射频识别)的无人售货机，由于其具备更广阔的选品空间，更优质的用户体验，引起越来越多的关注。由于无人售货机主要销售食品与日常生活必需品，如何有效防止无人售货机商品被偷盗，防止将有害身体健康的商品放入无人售货机仍然是需要解决的问题。
技术实现思路
本公开的一个目的在于提高售货机风险控制的准确性。根据本公开的一些实施例的一个方面，提出一种售货机风险控制方法，包括：将来自售货机的误识别图像加入训练数据集；基于训练数据集更新图像模型和货物特征信息；将更新后的图像模型和货物特征信息发送给售货机。在一些实施例中，将来自售货机的误识别图像加入训练数据集包括：将来自单个售货机的误识别图像加入针对提供误识别图像的售货机的训练数据集；基于训练数据集更新图像模型和货物特征信息包括：生成针对提供误识别图像的售货机的个性化的图像模型和货物特征信息；将更新后的图像模型和货物特征信息发送给售货机包括：将个性化的图像模型和货物特征信息发送给提供误识别图像的售货机。在一些实施例中，售货机风险控制方法还包括：接收来自售货机的高风险图像，其中，售货机在确定用户进行风险操作时，上报图像采集装置采集的图像作为高风险图像；提取由于图像误识别引发上报的情况下的高风险图像，作为误识别图像。在一些实施例中，提取由于图像误识别引发上报的情况下的高风险图像作为误识别图像包括：根据高风险图像审核用户是否执行违规操作；若用户未执行违规操作，则确定高风险图像为误识别图像。在一些实施例中，售货机风险控制方法还包括：若确定用户执行违规操作，且违规操作次数达到预定门限，则修改用户权限为限制用户。在一些实施例中，售货机风险控制方法还包括：根据图像采集人员模仿顾客购物流程的操作获取初始训练数据集；基于初始训练数据集获取初始的图像模型和货物特征信息；将初始的图像模型和货物特征信息发送给售货机，以便售货机基于初始的图像模型和货物特征信息进行图像分析并提供误识别图像。在一些实施例中，售货机风险控制方法还包括：售货机在开门状态下：若确定采集的图像异常，则缓存各个图像采集设备采集的图像作为高风险图像并上报，其中，售货机包括2路以上图像采集设备。在一些实施例中，图像异常包括以下一项或多项：根据图像分析确定一个或多个图像采集设备被遮挡；根据图像分析确定售货机内出现了异常物体；用户对商品做出异常操作，异常操作包括破坏货物外包装、向货物内部加入物质、从货物中取物质或用户持货物离开摄像头探测区域后又返回中的一项或多项；或，货物的尺寸、颜色或透明度发生改变。在一些实施例中，售货机风险控制方法还包括：基于摄像头采集的图像确定货物变化情况；基于重力探测确定货物变化情况；在基于图像和基于重力探测确定的货物变化情况不一致的情况下，执行缓存各个摄像头采集的图像作为高风险图像的操作。通过这样的方法，能够获取售货机的误识别图像，并基于误识别图像更新图像模型和货物特征信息，从而及时提高售货机的图像识别能力，提高售货机风险控制的准确性。根据本公开的另一些实施例的一个方面，提出一种售货机风险控制装置，包括：训练集更新单元，被配置为将来自售货机的误识别图像加入训练数据集；模型和特征更新单元，被配置为基于训练数据集更新图像模型和货物特征信息；下发单元，被配置为将更新后的图像模型和货物特征信息发送给售货机。在一些实施例中，训练集更新单元被配置为：将来自单个售货机的误识别图像加入针对提供误识别图像的售货机的训练数据集；模型和特征更新单元被配置为：生成针对提供误识别图像的售货机的个性化的图像模型和货物特征信息；下发单元被配置为：将个性化的图像模型和货物特征信息发送给提供误识别图像的售货机。在一些实施例中，售货机风险控制装置还包括：图像接收单元，被配置为接收来自售货机的高风险图像，其中，售货机在确定用户进行风险操作时，上报图像采集装置采集的图像作为高风险图像；误识别图像提取单元，被配置为提取由于图像误识别引发上报的情况下的高风险图像，作为误识别图像。在一些实施例中，误识别图像提取单元被配置为：根据高风险图像审核用户是否执行违规操作；若用户未执行违规操作，则确定高风险图像为误识别图像。在一些实施例中，售货机风险控制装置还包括：用户权限修改单元，被配置为若确定用户执行违规操作，且违规操作次数达到预定门限，则修改用户权限为限制用户。在一些实施例中，训练集更新单元还被配置为根据图像采集人员模仿顾客购物流程的操作获取初始训练数据集；模型和特征更新单元还被配置为基于初始训练数据集获取初始的图像模型和货物特征信息；下发单元还被配置为将初始的图像模型和货物特征信息发送给售货机，以便售货机基于初始的图像模型和货物特征信息进行图像分析并提供误识别图像。根据本公开的又一些实施例的一个方面，提出一种售货机风险控制装置，包括：存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器的指令执行上文中任意一种售货机风险控制方法。这样的售货机风险控制装置能够获取售货机的误识别图像，并基于误识别图像更新图像模型和货物特征信息，从而及时提高售货机的图像识别能力，提高售货机风险控制的准确性。根据本公开的再一些实施例的一个方面，提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现上文中任意一种售货机风险控制方法的步骤。通过执行这样的计算机可读存储介质上的指令，能够获取售货机的误识别图像，并基于误识别图像更新图像模型和货物特征信息，从而及时提高售货机的图像识别能力，提高售货机风险控制的准确性。另外，根据本公开的一些实施例的一个方面，提出一种售货机控制系统，包括：上文中任意一种售货机风险控制装置；和，售货机，被配置为在开门状态下，若确定采集的图像异常，则缓存各个图像采集设备采集的图像作为高风险图像并上报售货机风险控制装置，其中，售货机包括2路以上图像采集设备；根据来自售货机风险控制装置的更新的图像模型和货物特征信息更新图像分析算法。在一些实施例中，图像异常包括以下一项或多项：根据图像分析确定一个或多个图像采集设备被遮挡；根据图像分析确定售货机内出现了异常物体；用户对商品做出异常操作，异常操作包括破坏货物外包装、向货物内部加入物质、从货物中取物质或用户持货物离开摄像头探测区域后又返回中的一项或多项；或，货物的尺寸、颜色或透明度发生改变。在一些实施例中，售货机还被配置为：基于摄像头采集的图像确定货物变化情况；基于重力探测确定货物变化情况；在基于图像和基于重力探测确定的货物变化情况不一致的情况下，执行缓存各个摄像头采集的图像作为高风险图像的操作。这样的售货机控制系统中，售货机能够及时发现异常情况并上传图像，售货机风险控制装置能够基于误识别图像更新图像模型和货物特征信息，从而及时提高售货机的图像识别能力，提高售货机风险控制的准确性。附图说明此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解，构成本公本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种售货机风险控制方法，包括：将来自售货机的误识别图像加入训练数据集；基于所述训练数据集更新图像模型和货物特征信息；将更新后的所述图像模型和所述货物特征信息发送给所述售货机。

【技术特征摘要】
1.一种售货机风险控制方法，包括：将来自售货机的误识别图像加入训练数据集；基于所述训练数据集更新图像模型和货物特征信息；将更新后的所述图像模型和所述货物特征信息发送给所述售货机。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将来自售货机的误识别图像加入训练数据集包括：将来自单个售货机的误识别图像加入针对提供所述误识别图像的售货机的训练数据集；所述基于所述训练数据集更新图像模型和货物特征信息包括：生成针对提供所述误识别图像的售货机的个性化的图像模型和货物特征信息；所述将更新后的所述图像模型和所述货物特征信息发送给所述售货机包括：将个性化的所述图像模型和货物特征信息发送给提供所述误识别图像的售货机。3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：接收来自所述售货机的高风险图像，其中，所述售货机在确定用户进行风险操作时，上报图像采集装置采集的图像作为所述高风险图像；提取由于图像误识别引发上报的情况下的所述高风险图像，作为所述误识别图像。4.根据权利要求3所述的方法，其中，提取由于图像误识别引发上报的情况下的所述高风险图像作为所述误识别图像包括：根据所述高风险图像审核用户是否执行违规操作；若用户未执行违规操作，则确定所述高风险图像为误识别图像。5.根据权利要求4所述的方法，还包括：若确定用户执行违规操作，且违规操作次数达到预定门限，则修改用户权限为限制用户。6.根据权利要求1所述的方法，还包括：根据图像采集人员模仿顾客购物流程的操作获取初始训练数据集；基于所述初始训练数据集获取初始的图像模型和货物特征信息；将初始的图像模型和货物特征信息发送给所述售货机，以便所述售货机基于初始的图像模型和货物特征信息进行图像分析并提供所述误识别图像。7.根据权利要求1所述的方法，还包括：售货机在开门状态下：若确定采集的图像异常，则缓存各个图像采集设备采集的图像作为高风险图像并上报，其中，所述售货机包括2路以上图像采集设备。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述图像异常包括以下一项或多项：根据图像分析确定一个或多个图像采集设备被遮挡；根据图像分析确定售货机内出现了异常物体；用户对商品做出异常操作，所述异常操作包括破坏货物外包装、向货物内部加入物质、从货物中取物质或用户持货物离开摄像头探测区域后又返回中的一项或多项；或，货物的尺寸、颜色或透明度发生改变。9.根据权利要求7或8所述的方法，还包括：基于摄像头采集的图像确定货物变化情况；基于重力探测确定货物变化情况；在基于图像和基于重力探测确定的货物变化情况不一致的情况下，执行缓存各个摄像头采集的图像作为高风险图像的操作。10.一种售货机风险控制装置，包括：训练集更新单元，被配置为将来自售货机的误识别图像加入训练数据集；模型和特征更新单元，被配置为基于所述训练数据集更新图像模型和货物特征信息；下发单元，被配置为将更新后的所述图像模型和所述货物特征信息发送给所述售货机。11.根据权利要求10所述的装置，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘朋樟，徐福来，张屹峰，刘巍，陈宇，
申请(专利权)人：北京沃东天骏信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11