一种图像差异对比方法、系统及无人售货装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种图像差异对比方法、系统及无人售货装置，其包括如下步骤：提供待进行差异对比的第一图像和第二图像；利用检测和分类算法求出第一图像和第二图像中的物体位置信息和类别信息；利用图像处理的方法求出第一图像和第二图像中的差异区域；将第一图像和第二图像中的物体位置信息与差异区域求交集，以获得关键关注区域；及对关键关注区域内所包含的物体进行细粒度分类，以进一步结合物体的类别信息，获得关键关注区域内的物体类别。该对比方法提高了对物体变化的识别准确率，减少了神经网络需要处理的区域范围，减轻了神经网络的训练。

【技术实现步骤摘要】
一种图像差异对比方法、系统及无人售货装置
本专利技术属于图像识别领域，涉及一种图像差异对比方法、系统及无人售货装置。
技术介绍
无人售货机、无人超市等人工智能化物体零售已经逐步进入人们的生活，在无人售货领域中，通常用到图像识别技术，通过图像识别技术对物体移动前后的两种情况进行图像差异对比，求出差异区域以识别物体卖出的情况。在现有的图像差异对比方法中，在两张图像内部包含有相同的物体和不同物体的情况下，求两张图像差异的方法是直接求两幅图像内部的整体内容然后求差异，但是这种全局的方案会使得图像处理的运算量较大，给处理系统造成较大负担，影响图像差异对比的效率。因此常用做法是根据图像处理的方法寻找两张图像间的差异区域，将搜索空间变小，然后再求出图像之间的物体差异。但是因为图像内物体的差异包括有物体的移动、物体的缺失或物体的增加造成的差异，在识别图像内物体缺失造成的差异往往会形成错误结果。
技术实现思路
为克服目前的图像差异对比方法存在的差异对比结果不准确的问题，本专利技术提供一种图像差异对比方法、系统及无人售货装置。本专利技术解决技术问题的技术方案是提供一种图像差异对比方法，其包括如下本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像差异对比方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1：提供待进行差异对比的第一图像和第二图像；步骤S2：利用检测和分类算法求出第一图像和第二图像中的物体位置信息和类别信息；步骤S3：利用图像处理的方法求出第一图像和第二图像中的差异区域；步骤S4：将第一图像和第二图像中的物体位置信息与所述差异区域求交集，以获得关键关注区域；及步骤S5：对所述关键关注区域内所包含的物体进行细粒度分类，以进一步结合物体的类别信息，获得关键关注区域内的物体类别。

【技术特征摘要】
1.一种图像差异对比方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1：提供待进行差异对比的第一图像和第二图像；步骤S2：利用检测和分类算法求出第一图像和第二图像中的物体位置信息和类别信息；步骤S3：利用图像处理的方法求出第一图像和第二图像中的差异区域；步骤S4：将第一图像和第二图像中的物体位置信息与所述差异区域求交集，以获得关键关注区域；及步骤S5：对所述关键关注区域内所包含的物体进行细粒度分类，以进一步结合物体的类别信息，获得关键关注区域内的物体类别。2.如权利要求1中所述的图像差异对比方法，其特征在于：在上述步骤S3中具体包括如下步骤：利用RGB通道将第一图像分为R1图、G1图和B1图，第二图像分为R2图、G2图和B2图；及将R1图与R2图、G1图与G2图、B1图与B2图分别进行对比，以求出第一图像与第二图像的差异区域。3.如权利要求1中所述的图像差异对比方法，其特征在于：在上述步骤S4中具体包括如下步骤：步骤S41：将所述第一图像的位置信息与第一图像的差异区域进行叠加，获得第一图像的差异区域内物体的位置信息；将所述第二图像的位置信息与第二图像的差异区域进行叠加，获得第二图像的差异区域内物体的位置信息；步骤S42：将步骤S41中获得的第一图像的差异区域内物体的位置信息与第二图像的差异区域内物体的位置信息求交集，获得所述关键关注区域，所述关键关注区域为物体缺失导致的差异。4.如权利要求1中所述的图像差异对比方法，其特征在于：在进行步骤S4之后，在进行步骤S5之前，对两张图像进行去噪声处理，以减少因噪声引起的图像差异。5.如权利要求1中所述的图像差异对比方法，其特征在于：获得关键关注区域内的物体类别后，对关键关注区域内的物体类别进行重量校验，以检测结果的准确性。6.一种图像差异对...

【专利技术属性】
技术研发人员：张发恩，秦永强，吴佳洪，
申请(专利权)人：创新奇智合肥科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34