基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法技术

本发明专利技术提供了一种基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法，包括：获得客户抓拍信息；获取客户消费订单；根据客户抓拍信息与客户消费订单进行初步判断，获得初步判断结果；获取无人零售终端机库损信息；根据无人零售终端机库损信息结合监测视频对消费订单进行二次判断，获得第二判断结果；依照初步判断结果和第二判断结果确定非正常状态判断结果；根据非正常状态判断结果进行信息保存和提醒。本发明专利技术提出了一种基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法，通过智能检测双摄像头进行监测，从而能够在出现状况时提供关键证据，进而减少无人零售货架的库损。减少无人零售货架的库损。减少无人零售货架的库损。

Optimization method of hangar loss of unmanned retail terminal based on dual cameras

【技术实现步骤摘要】
基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法


[0001]本专利技术涉及无人零售
，特别涉及一种基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法。

技术介绍

[0002]无人零售作为无人值守服务中的一大类，主要指的是基于智能技术实现无导购员和收银员值守的情形下进行的物品售卖和零售消费行为。无人零售不仅具有通过自助服务或自动结算，降低对人的依赖，减少人力成本，提高管理效率的优点，而且还具有通过收集记录消费者的消费数据，进一步分析消费者行为，从而带来更定制化、更贴合需求的购买体验的特点。
[0003]目前，无人零售终端在使用过程中会出现拿多付少等非正常消费状况，但又无法监测到消费者的个人面部信息，难以进行取证，从而造成无人零售货架的库损。因此，本专利技术提出了一种基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法，通过智能检测双摄像头进行监测，从而能够在出现状况时提供关键证据，进而减少无人零售货架的库损。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法，包括：
[0006]获得客户抓拍信息；
[0007]获取客户消费订单；
[0008]根据所述客户抓拍信息与所述客户消费订单进行初步判断，获得初步判断结果；
[0009]获取无人零售终端机库损信息；
[0010]根据所述无人零售终端机库损信息结合监测视频对所述消费订单进行二次判断，获得第二判断结果；
[0011]依照所述初步判断结果和所述第二判断结果确定非正常状态判断结果；
[0012]根据所述非正常状态判断结果进行信息保存和提醒；当所述非正常状态判断结果为存在非正常消费状况时，则将所述消费订单、客户抓拍信息和监测视频进行保存，并进行异常提醒，当所述非正常状态判断结果为未存在非正常消费状况时，则将所述消费订单、客户抓拍信息和监测视频进行保存，但不进行异常提醒。
[0013]进一步地，所述客户抓拍信息是通过无人零售终端机正面摄像头拍摄获取；所述监测视频是通过无人零售终端机侧面摄像头拍摄无人零售终端机附近图像得到的。
[0014]进一步地，所述获取客户消费订单时，获取的客户消费订单的信息包括：订单创建时间，订单完成时间，消费商品和消费商品数目。
[0015]进一步地，根据所述客户抓拍信息与所述客户消费订单进行初步判断，获得初步
判断结果，包括：
[0016]确定所述客户抓拍信息的获得时间和确定所述订单创建时间以及订单完成时间；
[0017]将所述客户抓拍信息的获得时间与所述订单创建时间以及订单完成时间进行匹配，获得匹配结果；
[0018]当所述匹配结果为匹配成功时，则初步判断结果为未存在非正常消费状况；当所述匹配结果为匹配失败时，则初步判断结果为存在非正常消费状况。
[0019]进一步地，根据所述无人零售终端机库损信息结合监测视频对所述消费订单进行二次判断，获得第二判断结果，包括：
[0020]根据所述无人零售终端机库损信息对所述消费订单进行核验，获得核验结果；
[0021]当所述核验结果为符合时，则第二判断结果为不存在非正常消费状况；当所述核验结果为不符合时，则第二判断结果为疑是存在非正常消费状况，进一步结合监测视频进行验证，确定第二判断结果。
[0022]进一步地，所述核验结果为不符合时，则第二判断结果为疑是存在非正常消费状况，进一步结合监测视频进行验证，确定第二判断结果，包括：
[0023]获取所述订单创建时间以及订单完成时间；
[0024]根据所述订单创建时间以及订单完成时间确定视频调取时间；
[0025]按照所述视频调取时间在所述监测视频中调取目标图像；
[0026]针对所述目标图像进行识别，获得目标图像中商品信息；
[0027]根据所述目标图像中商品信息对所述消费订单进行验证，获得验证结果；
[0028]当所述验证结果为一致时，则第二判断结果为不存在非正常消费状况；当所述验证结果为不一致时，则第二判断结果为存在非正常消费状况。
[0029]进一步地，根据所述目标图像中商品信息对所述消费订单进行验证，获得验证结果，包括：
[0030]针对所述目标图像中商品信息进行整理；在所述目标图像中商品信息中将商品名称与商品数量进行信息整理，获得监测图像商品信息表；
[0031]根据所述消费订单在所述监测图像商品信息表中进行验证判断，获得验证结果。
[0032]进一步地，所述获取客户抓拍信息是在完成客户消费订单的过程对客户进行抓拍，而且抓拍时通过抓拍频率设置抓拍多张照片，从而获得多个时刻的客户抓拍信息。
[0033]进一步地，根据所述消费订单在所述监测图像商品信息表中进行验证判断，包括：
[0034]确定所述消费订单中商品的信息，记为W，具体表示为：
[0035]W＝*(a
i
,b
i
)+
[0036]其中，a
i
表示消费订单中第i个消费商品的商品名称，b
i
表示消费订单中第i个消费商品的商品数量；
[0037]确定所述监测图像商品信息表中商品信息，记为R，具体表示为：
[0038]R＝*(p
k
,q
k
)+
[0039]其中，p
k
表示监测图像商品信息表中第k个商品的商品名称，q
k
表示监测图像商品信息表中第k个商品的商品数量；
[0040]基于所述消费商品的商品名称以及监测图像商品信息表中商品的商品名称进行分析，获得所述消费商品的商品名称的关键词以及监测图像商品信息表中商品的商品名称
的关键词；
[0041]根据所述消费商品的商品名称的关键词在所述监测图像商品信息表中进行匹配；
[0042][0043]上述公式中，w
i
表示消费订单中第i个消费商品的商品名称在所述监测图像商品信息表中的匹配值，a
im
表示消费订单中第i个消费商品的商品名称中第m个关键词，p
kn
表示监测图像商品信息表中第k个商品的商品名称中第n个关键词,sim(a
im
,p
kn
)表示消费订单中第i个消费商品的商品名称中第m个关键词与监测图像商品信息表中第k个商品的商品名称中第n个关键词之间的语义相似度,M表示消费订单中第i个消费商品的商品名称中关键词的数目；
[0044]当所述匹配值为百分之百时，计算监测图像商品信息表中商品的商品数量与消费订单中消费商品的商品数量之间的核验值；否则直接将核验结果确定为存在非正常消费；其中计算监测图像商品信息表中商品的商品数量与消费订单中消费商品的商品数量之间的核验值，根据如下公式计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法，其特征在于，包括：获得客户抓拍信息；获取客户消费订单；根据所述客户抓拍信息与所述客户消费订单进行初步判断，获得初步判断结果；获取无人零售终端机库损信息；根据所述无人零售终端机库损信息结合监测视频对所述消费订单进行二次判断，获得第二判断结果；依照所述初步判断结果和所述第二判断结果确定非正常状态判断结果；根据所述非正常状态判断结果进行信息保存和提醒；当所述非正常状态判断结果为存在非正常消费状况时，则将所述消费订单、客户抓拍信息和监测视频进行保存，并进行异常提醒，当所述非正常状态判断结果为未存在非正常消费状况时，则将所述消费订单、客户抓拍信息和监测视频进行保存，但不进行异常提醒。2.根据权利要求1所述的基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法，其特征在于，所述客户抓拍信息是通过无人零售终端机正面摄像头拍摄获取；所述监测视频是通过无人零售终端机侧面摄像头拍摄无人零售终端机附近图像得到的。3.根据权利要求1所述的基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法，其特征在于，所述获取客户消费订单时，获取的客户消费订单的信息包括：订单创建时间，订单完成时间，消费商品和消费商品数目。4.根据权利要求3所述的基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法，其特征在于，根据所述客户抓拍信息与所述客户消费订单进行初步判断，获得初步判断结果，包括：确定所述客户抓拍信息的获得时间和确定所述订单创建时间以及订单完成时间；将所述客户抓拍信息的获得时间与所述订单创建时间以及订单完成时间进行匹配，获得匹配结果；当所述匹配结果为匹配成功时，则初步判断结果为未存在非正常消费状况；当所述匹配结果为匹配失败时，则初步判断结果为存在非正常消费状况。5.根据权利要求3所述的基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法，其特征在于，根据所述无人零售终端机库损信息结合监测视频对所述消费订单进行二次判断，获得第二判断结果，包括：根据所述无人零售终端机库损信息对所述消费订单进行核验，获得核验结果；当所述核验结果为符合时，则第二判断结果为不存在非正常消费状况；当所述核验结果为不符合时，则第二判断结果为疑是存在非正常消费状况，进一步结合监测视频进行验证，确定第二判断结果。6.根据权利要求5所述的基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法，其特征在于，所述核验结果为不符合时，则第二判断结果为疑是存在非正常消费状况，进一步结合监测视频进行验证，确定第二判断结果，包括：获取所述订单创建时间以及订单完成时间；根据所述订单创建时间以及订单完成时间确定视频调取时间；按照所述视频调取时间在所述监测视频中调取目标图像；针对所述目标图像进行识别，获得目标图像中商品信息；
根据所述目标图像中商品信息对所述消费订单进行验证，获得验证结果；当所述验证结果为一致时，则第二判断结果为不存在非正常消费状况；当所述验证结果为不一致时，则第二判断结果为存在非正常消费状况。7.根据权利要求6所述的基于双摄像头无人零售终端机库损的优化方法，其特征在于，根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李含德，周梓荣，陈云，尹波，龚庆祝，
申请(专利权)人：广东便捷神科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：