【技术实现步骤摘要】
商超货架上商品的分析方法和系统
本专利技术属于视觉识别
，特别涉及一种商超货架上商品的分析方法和系统。
技术介绍
在超市或商场中，通常设置有商超货架(或称商场货架或称超市货架)上，在商超货架上摆放有待售的商品。为了更好地对商品进行管理，需了解商超货架上商品的信息，现有技术中，超市或商场的管理人员在管理货架上的商品时，首先走到商超货架前方，然后逐个查看并记录商品的信息，从而可以与商品台账进行核对。由于需管理人员亲临商超货架的现场且须逐个查看商品，导致了浪费人力、耗时且管理效率低下。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术一方面提供了一种商超货架上商品的分析方法，其包括：获取图像步骤，获取一张货架图像，所述货架图像中包含商超货架上商品和与所述商品对应的价签，一张所述货架图像与一个拍摄角度对应；初级分类步骤，根据所述货架图像、预先训练的初级商品分类模型和价签文本识别模型，获取与所述商超货架上商品对应的初级商品分类结果和与所述价签对应的初级价格识别结果，所述初级商品分类模型为基于卷积神经...
【技术保护点】
1.一种商超货架上商品的分析方法，其特征在于，所述分析方法包括：/n获取图像步骤，获取一张货架图像，所述货架图像中包含商超货架上商品和与所述商品对应的价签，一张所述货架图像与一个拍摄角度对应；/n初级分类步骤，根据所述货架图像、预先训练的初级商品分类模型和价签文本识别模型，获取与所述商超货架上商品对应的初级商品分类结果和与所述价签对应的初级价格识别结果，所述初级商品分类模型为基于卷积神经网络的图像识别技术架构且经所述商超货架上所有商品训练的模型，所述价签文本识别模型为基于卷积神经网络的图像识别技术架构且经与所述商超货架上所有商品对应的价签训练的模型；/n显示步骤，在所述货架...
【技术特征摘要】
1.一种商超货架上商品的分析方法，其特征在于，所述分析方法包括：
获取图像步骤，获取一张货架图像，所述货架图像中包含商超货架上商品和与所述商品对应的价签，一张所述货架图像与一个拍摄角度对应；
初级分类步骤，根据所述货架图像、预先训练的初级商品分类模型和价签文本识别模型，获取与所述商超货架上商品对应的初级商品分类结果和与所述价签对应的初级价格识别结果，所述初级商品分类模型为基于卷积神经网络的图像识别技术架构且经所述商超货架上所有商品训练的模型，所述价签文本识别模型为基于卷积神经网络的图像识别技术架构且经与所述商超货架上所有商品对应的价签训练的模型；
显示步骤，在所述货架图像上显示所述初级商品分类结果和初级价格识别结果。
2.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，在所述获取与所述商超货架上商品对应的初级商品分类结果之后，所述分析方法还包括：
获取与所述初级商品分类结果对应的商品价格；
判断所述商品价格是否与所述初级价格识别结果一致，若判断为不一致，则发出第一提醒信息。
3.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，当所述商超货架上商品为水果生鲜时，在所述初级分类步骤之后，所述分析方法还包括：
根据所述货架图像和预先训练的与所述初级商品分类结果对应的水果生鲜腐烂模型，判断所述初级商品分类结果是否处于腐烂状态；
若判断为是处于腐烂状态，则发出第二提醒信息；
其中，所述水果生鲜腐烂模型为基于卷积神经网络的图像识别技术架构且经所述商超货架上所有处于腐烂状态的商品训练的模型。
4.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，在所述初级分类步骤之后，所述分析方法还包括：
根据所述货架图像和预先训练的空货架模型，判断所述商超货架上的商品是否处于售空状态；
若判断为是处于售空状态，则发出第三提醒信息。
5.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，在所述获取图像步骤之前，所述分析方法包括：
判断拍摄角度的数量是否为多个，多个所述拍摄角度与多张所述货架图像一一对应；
若判断为是，则依次对获取的多张所述货架图像中的每张所述货架图像执行所述获取初级结果步骤，以得到每张所述货架图像中与所述商超货架上商品对应的初级商品分类结果和与所述价签对应的初级价格识别结果，根据多个所述初级商品分类结果、多个所述初级价格识别结果和预先训练的一级商品线性回归模型和一级价签线性回归模型获取一级商品分类结果和一级价格识别结果，在所述货架图像上显示所述一级商品分类结果和一级价格识别结果；
若判断为否，则跳转至所述获取图像步骤。
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【专利技术属性】
技术研发人员：吴一黎，
申请(专利权)人：图灵通诺北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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