【技术实现步骤摘要】
视觉识别轨迹的筛错方法和售货柜的视觉识别方法
本申请涉及机器视觉
，尤其涉及一种视觉识别轨迹的筛错方法和售货柜的视觉识别方法。
技术介绍
售货柜安装有用于采集图像的多个摄像头，通过分析图像可以得到用户取/放物品的轨迹特征，并通过分析轨迹特征中取/放物品的动作属性，识别到用户实际取/放的物品，最后根据识别结果，生成订单信息。从轨迹特征识别到物品取/放结果的前提是，得到轨迹特征正确的物品属性。由于各摄像头的角度问题，经常会出现各摄像头识别到同一物品的轨迹特征中物品属性不一致的情形，直接影响到后续的物品取/放结果识别，容易造成用户与运营商的纠纷。
技术实现思路
本申请提供一种视觉识别轨迹的筛错方法和售货柜的视觉识别方法，以实现对物品属性误识别的轨迹特征的剔除。本申请提供一种视觉识别轨迹的筛错方法，包括：基于多个摄像头采集的图像信息，确定与各摄像头对应的初始轨迹特征，所述初始轨迹特征包括物品属性；从所有初始轨迹特征中去除各摄像头之间物品属性相同且对应同一实体对象的初始轨迹特征，得到第一误识别...
【技术保护点】
1.一种视觉识别轨迹的筛错方法，其特征在于，包括：/n基于多个摄像头采集的图像信息，确定与各摄像头对应的初始轨迹特征，所述初始轨迹特征包括物品属性；/n从所有初始轨迹特征中去除各摄像头之间物品属性相同且对应同一实体对象的初始轨迹特征，得到第一误识别轨迹特征，其中，各摄像头对应的所述第一误识别轨迹特征的物品属性各不相同；/n基于各摄像头之间所述第一误识别轨迹特征的相似度，确定第二误识别轨迹特征组；/n判断所述第二误识别轨迹特征组内的各第二误识别轨迹特征对应同一实体对象，确定所述第二误识别轨迹特征组内置信度非最高的第二误识别轨迹特征为错误轨迹特征。/n
【技术特征摘要】
1.一种视觉识别轨迹的筛错方法，其特征在于，包括：
基于多个摄像头采集的图像信息，确定与各摄像头对应的初始轨迹特征，所述初始轨迹特征包括物品属性；
从所有初始轨迹特征中去除各摄像头之间物品属性相同且对应同一实体对象的初始轨迹特征，得到第一误识别轨迹特征，其中，各摄像头对应的所述第一误识别轨迹特征的物品属性各不相同；
基于各摄像头之间所述第一误识别轨迹特征的相似度，确定第二误识别轨迹特征组；
判断所述第二误识别轨迹特征组内的各第二误识别轨迹特征对应同一实体对象，确定所述第二误识别轨迹特征组内置信度非最高的第二误识别轨迹特征为错误轨迹特征。
2.根据权利要求1所述的视觉识别轨迹的筛错方法，其特征在于，所述从所有初始轨迹特征中去除各摄像头之间物品属性相同且对应同一实体对象的初始轨迹特征，得到第一误识别轨迹特征，包括：
确定物品属性相同且与不同摄像头对应的轨迹特征之间的相似度；
依次将相似度最高的一组轨迹特征，作为同一实体对象去除，得到第一误识别轨迹特征。
3.根据权利要求1所述的视觉识别轨迹的筛错方法，其特征在于，所述基于各摄像头之间所述第一误识别轨迹特征的相似度，确定第二误识别轨迹特征组，包括：
确定每个摄像头对应的每个第一误识别轨迹特征与其他摄像头对应的每个第一误识别轨迹特征的相似度；
将所述相似度大于目标相似度的第一误识别轨迹特征，作为第二误识别轨迹特征组。
4.根据权利要求2或3所述的视觉识别轨迹的筛错方法，其特征在于，通过如下方法确定所述相似度：
提取轨迹特征的特征值；
基于所述特征值，确定轨迹特征之间的欧氏距离，所述欧氏距离用于表征所述相似度。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的视觉识别轨迹的筛错方法，其特征在于，所述判断所述第二误识别轨迹特征组内的各第二误识别轨迹特征对应同一实体对象，包括：
确定所述第二误识别轨迹特征组内各第二误识别轨迹特征的运行方向特征和时间特征；
若运行方向特征相同，且时间特征有交集，确定各第二误识别轨迹特征对应同一实体对象。
6.一种售货柜的视觉识别方法，其特征在于，包括：
如权利要求1-5中任一项所述视觉识别轨迹的筛错方法；
对除所述错误轨迹特征之外的其他初始轨迹特征中的动作属性进行识别，基于识别出的动作属性，得到识别结果。
7.一种视觉识别轨迹的筛选装置，其特征在于，包括：
轨迹识别模块，用于基于多个摄像头采集的图像信息，确...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈海波，张梦倩，
申请(专利权)人：深兰人工智能深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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