一种基于无屏称重装置的视觉称重方法及称重系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于无屏称重装置的视觉称重方法及称重系统，包括：接收无屏称重装置发送的商品重量信息；判断所述商品重量信息是否满足预设条件；满足所述预设条件，控制无屏称重装置获取商品图像信息；接收所述商品图像信息；对所述商品图像信息进行识别，获得识别后的商品信息；根据所述商品重量信息和所述商品信息，生成包含商品金额信息的电子码；输出所述电子码；称重系统包括重量传感设备和图像采集设备的无屏称重装置以及包括商品识别模块的处理器；本发明专利技术利用了原有的称重系统，通过优化的商品识别模块，实现非标准商品的智能称重，节约成本、便捷快速。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无屏称重装置的视觉称重方法及称重系统
本专利技术属于信息处理的
，更具体的涉及一种基于无屏称重装置的视觉称重方法及称重系统。
技术介绍
目前超市的收银设备普遍只能解决有条形码的商品识别和结算，不能对生鲜、杂粮等非标准称重商品的结算。即使是存在一些带称重的收款机，其也需要人工按照分类搜索到商品信息后才能进行称重商品的结算，这种商品识别和结算的效率比较低。为了解决上述问题，现有的改进方案是在原有收银设备的基础上额外增加一个具有屏幕和计算单元的屏幕显示设备，并根据额外增加的屏幕显示设备完成商品信息的分类和待结算的金额计算。ZL202011348099.6公开了基于计算机视觉技术的智能称重装置与智能称重方法，通过配置识别器及识别反馈器能够智能地识别和称重没有条形码的商品，并能够根据商品识别结果和称重的结果来便捷地进行商品结算，从而提高商品结算的效率，减少了商品结算中消耗的人力成本。但是，采用这种方式每套结算收银系统需要额外增加单独的带计算单元屏幕用于交互，单独的计算芯片用于商品推理识别，以至于大幅增加了单台设备的成本。同时，在识别器进行识别、候选和交互过程中，操作步骤较为繁琐，需要兼顾多个显示设备中界面的信息，对使用人员的熟练程度要求较高。因此，基于原有称重系统，不增加具有屏幕和计算单元的屏显设备基础上如何降低非标准商品智能称重的成本、实现便捷快速的智能称重是目前本领域亟需解决的问题。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种基于无屏称重装置的视觉称重方法及称重系统，可以在称重系统不额外增加屏幕和商品识别设备的前提下，实现生鲜类商品的智能称重，从而降低非标准商品智能称重的成本、实现便捷快速的智能称重。为达到以上目的，本专利技术采取的技术方案为：第一方面，本专利技术提供一种基于无屏称重装置的视觉称重方法，其特征在于，包括：接收无屏称重装置发送的商品重量信息；判断所述商品重量信息是否满足预设条件；满足所述预设条件，控制无屏称重装置获取商品图像信息；接收所述商品图像信息；对所述商品图像信息进行识别，获得识别后的商品信息；根据所述商品重量信息和所述商品信息，生成包含商品金额信息的电子码；输出所述电子码。进一步的，所述预设条件为接收到的所述无屏称重装置的所述商品重量信息数值大于设定阈值。进一步的，对所述商品图像信息进行识别，获得识别后的商品信息包括：对所述接收的商品图像信息通过推理计算进行处理；将所述推理计算的结果进行显示；根据所述显示的结果选定所述商品信息。进一步的，所述推理计算包括图像识别模型预测、特征库检索及相似度评价；将所述图像识别模型预测及所述特征库检索分别设置不同的置信度权重，获得概率结果的评分数值，按照所述评分数值大小排序的所述概率结果及所述相似度评价的同组结果显示为所述推理计算的结果。进一步的，所述推理计算的具体步骤包括：通过所述图像识别模型预测和所述特征库检索分别得到各自对应的多个概率结果；根据所述图像识别模型预测和所述特征库检索各自的所述置信度权重计算得到每个所述概率结果的评分数值；所述相似度评价识别出与所述评分数值最大的所述概率结果的所述同组结果；按照所述评分数值大小排序的所述概率结果及所述相似度评价的同组结果显示为所述推理计算的结果。进一步的，所述图像识别模型通过以下步骤的裁剪训练生成，具体包括：选择符合所述商品图像信息识别的原始识别模型；跟踪所述原始识别模型的运算过程；分析所述运算过程中的各个计算单元对运算结果的贡献度；将贡献度小于预定阈值的各个所述计算单元进行排序；按照所述贡献度从小到大的排序，依次删除其对应的所述计算单元，比较每次删除所述计算单元后的所述原始识别模型与删除前的所述原始识别模型，若所述运算结果相同，则按照删除顺序继续删除剩余所述计算单元，若所述运算结果不同，则恢复当前删除的所述计算单元，并按照删除顺序继续删除剩余所述计算单元；将训练完成后的所述原始识别模型作为最终的所述图像识别模型。进一步的，所述特征库检索具体包括：对接收的所述商品图像信息进行图像处理，提取特征向量；根据所述特征向量在所述特征库中进行查询匹配；获得多个概率结果；筛选出匹配度高于预定匹配度的所述概率结果。进一步的，所述筛选出匹配度高于预定匹配度的所述概率结果还包括：若所述筛选出概率结果较低，则保存所述进行查询匹配的特征向量为新增特征向量，将所述新增特征向量注册到所述特征库的向量表，所述特征库进行数据更新时直接与所述新增特征向量进行匹配存储。进一步的，所述推理计算还包括过滤过程，所述按照所述评分数值大小排序的所述概率结果及所述相似度评价的同组结果显示为所述推理计算的结果之前，将不符合销售条件的过滤排除。第二方面，本专利技术还提供一种实现上述称重方法的基于无屏称重装置的视觉称重系统，其特征在于，包括：无屏称重装置，所述无屏称重装置包括重量传感设备和图像采集设备；处理器，所述处理器包括商品识别模块，所述商品识别模块包括重量传感子模块、图像采集子模块、推理计算子模块、商品管理子模块；所述重量传感子模块感知所述重量传感设备传输的所述商品重量信息，判断是否满足所述预设条件；所述图像采集子模块在所述重量传感子模块发送满足所述预设条件的信息后控制所述采集端采集所述商品图像信息，并接收所述商品图像信息；所述推理计算子模块对所述商品图像信息进行识别，获得识别后的商品信息；所述商品管理子模块根据所述商品重量信息和所述商品信息，生成包含商品金额信息的电子码；输出所述电子码。与现有技术相比，本专利技术给出了一种基于无屏的视觉称重方法及称重系统，基于原有的称重、支付结算系统，通过接入实施称重方法的模块或者插件，优化了非标准商品的识别、处理过程，在有限的内存空间、硬件配置及运行系统等条件下，无需额外增加的屏幕显示、计算识别设备，实现了非标准商品的智能称重，满足多场景、不同的需求类型，既节约成本，又便捷快速。附图说明通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：图1是本专利技术实施例的一种基于无屏称重装置的视觉称重方法的流程图；图2是本专利技术实施例的识别商品类别的流程图；图3是本专利技术实施例的推理计算的流程图；图4是本专利技术实施例的特征库检索的流程图；图5是本专利技术实施例的一种基于无屏称重装置的视觉称重系统的示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无屏称重装置的视觉称重方法，其特征在于，包括：/n接收无屏称重装置发送的商品重量信息；/n判断所述商品重量信息是否满足预设条件；/n满足所述预设条件，控制无屏称重装置获取商品图像信息；/n接收所述商品图像信息；/n对所述商品图像信息进行识别，获得识别后的商品信息；/n根据所述商品重量信息和所述商品信息，生成包含商品金额信息的电子码；/n输出所述电子码。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于无屏称重装置的视觉称重方法，其特征在于，包括：
接收无屏称重装置发送的商品重量信息；
判断所述商品重量信息是否满足预设条件；
满足所述预设条件，控制无屏称重装置获取商品图像信息；
接收所述商品图像信息；
对所述商品图像信息进行识别，获得识别后的商品信息；
根据所述商品重量信息和所述商品信息，生成包含商品金额信息的电子码；
输出所述电子码。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设条件为接收到的所述无屏称重装置的所述商品重量信息数值大于设定阈值。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述商品图像信息进行识别，获得识别后的商品信息包括：
对所述接收的商品图像信息通过推理计算进行处理；
将所述推理计算的结果进行显示；
根据所述显示的结果选定所述商品信息。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述推理计算包括图像识别模型预测、特征库检索及相似度评价；
将所述图像识别模型预测及所述特征库检索分别设置不同的置信度权重，获得概率结果的评分数值，按照所述评分数值大小排序的所述概率结果及所述相似度评价的同组结果显示为所述推理计算的结果。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述推理计算的具体步骤包括：
通过所述图像识别模型预测和所述特征库检索分别得到各自对应的多个概率结果；
根据所述图像识别模型预测和所述特征库检索各自的所述置信度权重计算得到每个所述概率结果的评分数值；
所述相似度评价识别出与所述评分数值最大的所述概率结果的所述同组结果；
按照所述评分数值大小排序的所述概率结果及所述相似度评价的同组结果显示为所述推理计算的结果。


6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像识别模型通过以下步骤的裁剪训练生成，具体包括：
选择符合所述商品图像信息识别的原始识别模型；
跟踪所述原始识别模型的运算过程；
分析所述运算过程中的各个计算单元对运算结果的贡献度；
将贡献度小于预定阈值的各个所述计算单元进行排序；
按照所述贡献度...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦平，
申请(专利权)人：融讯伟业北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11