商品类别识别方法及装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种商品类别识别方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，方法包括：获取待识别图像中的商品区域图像；提取每一商品区域图像的图像特征，并融合所述图像特征，得到相对尺寸特征向量；针对每一商品区域图像，基于所述商品区域图像的图像特征和所述相对尺寸特征向量，获得所述商品区域图像对应的商品特征向量；对每一商品区域图像对应的商品特征向量进行分类计算，获得所述每一商品区域图像对应的商品类别信息。本申请提供的实施例，通过融合每一商品区域图像的特征图，得到可以表征不同商品的相对尺寸信息的相对尺寸特征向量，从而可借助上述相对尺寸信息区分包装近似的同品牌同品种的不同规格的商品，提高了识别准确性。

【技术实现步骤摘要】
商品类别识别方法及装置、电子设备、存储介质
本申请涉及图像处理
，特别涉及一种商品类别识别方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质。
技术介绍
采用图像识别技术实现渠道陈列商品核查，相比传统的人工核查，具有效率高和成本低的优势。同品牌同品种的不同规格的商品，往往采用外观纹理近似的包装。渠道陈列场景中，由于物体间遮挡、拍摄距离远、拍摄角度等问题，实际获取到的图像可能不够清晰，缺乏包装上能够区分商品规格的文字信息或条形码。目前，图像识别技术以“检测+分类”的方式识别商品类别，首先检测图像中的商品，然后将商品所在区域的图像切取后，分别识别每一局部图像的商品类别信息。这种方式难以区分包装近似的同品牌同品种的不同规格的商品。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种商品类别识别方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，用以识别包装近似而规格不同的商品。一方面，本申请提供了一种商品类别识别方法，包括：获取待识别图像中的商品区域图像；提取每一商品区域图像的图像特征，并融合所述图像特征，得到相对尺寸本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种商品类别识别方法，其特征在于，包括：/n获取待识别图像中的商品区域图像；/n提取每一商品区域图像的图像特征，并融合所述图像特征，得到相对尺寸特征向量；/n针对每一商品区域图像，基于所述商品区域图像的图像特征和所述相对尺寸特征向量，获得所述商品区域图像对应的商品特征向量；/n对每一商品区域图像对应的商品特征向量进行分类计算，获得所述每一商品区域图像对应的商品类别信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种商品类别识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别图像中的商品区域图像；
提取每一商品区域图像的图像特征，并融合所述图像特征，得到相对尺寸特征向量；
针对每一商品区域图像，基于所述商品区域图像的图像特征和所述相对尺寸特征向量，获得所述商品区域图像对应的商品特征向量；
对每一商品区域图像对应的商品特征向量进行分类计算，获得所述每一商品区域图像对应的商品类别信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别图像中的商品区域图像，包括：
提取所述待识别图像中的商品位置信息；
切取所述待识别图像中与每一商品位置信息对应的商品区域图像。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述提取每一商品区域图像的图像特征之前，所述方法还包括：
确定分辨率最大的商品区域图像缩放到目标尺寸的缩放比例；
按照所述缩放比例缩放所有商品区域图像；
判断每一商品区域图像是否小于所述目标尺寸，若是，将该商品区域图像补足至所述目标尺寸。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征包括特征图；
所述融合所述图像特征，得到相对尺寸特征向量，包括：
在通道维度方向上，压缩所述特征图；
将压缩后的所述特征图在通道维度方向上堆叠；
将堆叠得到的相对尺寸特征图进行降维处理，得到所述相对尺寸特征向量。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述将堆叠得到的相对尺寸特征图进行降维处理之前，所述方法还包括：
在通道维度方向上，判断所述相对尺寸特征图是否达到预设第一通道长度；
若否，将堆叠后的所述相对尺寸特征图补...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦永强，高达辉，
申请(专利权)人：创新奇智青岛科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37