图片识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图片识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，涉及互联网技术领域，利用背景建模的方式对待识别图片进行预处理，将待识别图片的前景与背景分离，并将背景去除，仅保留与目标实体对象相关的前景图片进行识别，避免背景的变化影响对象的识别过程，减轻识别模型的识别压力，简化图片识别过程，提高识别精度。所述方法包括：当检测到承载区域承载的重量发生变化或承载区域中形成遮挡区域时，对承载区域进行图片采集，得到待识别图片；获取待识别图片的前景图片；对前景图片进行识别，确定待识别图片包括的目标实体对象；确定目标实体对象的对象名称，将对象名称添加至待处理订单中。添加至待处理订单中。添加至待处理订单中。

【技术实现步骤摘要】
图片识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及互联网
，特别是涉及一种图片识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的不断进步，零售行业的不断发展，一些线下店铺会使用自助式结账机、智能秤等智能识别设备辅助结账，进而提升商品的结算速率。智能识别设备上配备有摄像头，用户将想要购买的商品放在称重秤等区域中，由摄像头对该区域进行拍照回传，使得智能识别设备通过对回传的图片进行识别便能够自动确定用户具体想要购买哪种商品，为用户生成订单进行结算，实现对整个结账流程的辅助，减少用户排队时间。
[0003]相关技术中，为了实现图片的自动识别，需要事先采集大量的样本商品图片，对样本商品图片进行特征提取，基于提取到的图片特征训练图片识别模型。这样，在辅助结账时，智能识别设备将摄像头传回的为区域拍摄的图片输入到图片识别模型中进行识别，根据图片识别模型中输出的识别结果确定图片中包括哪种商品，按照商品为用户生成订单。
[0004]在实现本申请的过程中，申请人发现相关技术至少存在以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图片识别方法，其特征在于，包括：当检测到承载区域承载的重量发生变化或所述承载区域中形成遮挡区域时，对所述承载区域进行图片采集，得到待识别图片；获取所述待识别图片的前景图片，所述前景图片是在所述待识别图片中将背景像素模型覆盖的目标像素点剔除后得到的，所述背景像素模型包括对多个样本背景图片进行像素点特征训练得到的用于指示所述承载区域的像素点特征分布的多个子模型，所述多个样本背景图片是对未放置有任何实体对象的所述承载区域进行图片采集得到的；对所述前景图片进行识别，确定所述待识别图片包括的所述目标实体对象；确定所述目标实体对象的对象名称，将所述对象名称添加至待处理订单中。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当检测到承载区域承载的重量发生变化或所述承载区域中形成遮挡区域时，对所述承载区域进行图片采集，得到待识别图片之前，所述方法还包括：获取所述多个样本背景图片；对所述多个样本背景图片进行像素点解析，得到多个样本像素点；基于所述多个样本像素点，构建所述多个子模型；将所述多个子模型混合，得到所述背景像素模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个样本像素点，构建所述多个子模型，包括：确定第一样本像素点，为所述第一样本像素点构建第一子模型，所述第一样本像素点是所述多个样本像素点中任一样本像素点；在所述多个样本像素点中确定第二样本像素点，所述第二样本像素点是所述多个样本像素点中除所述第一样本像素点外的任一样本像素点；根据所述第一子模型的方差，计算所述第一子模型的标准差；计算所述第二样本像素点的像素值与所述第一子模型的数据均值的第一差值；将所述第一差值与所述第一子模型的标准差进行比对，基于比对结果，确定所述第二样本像素点对应的第二子模型；继续在所述多个样本像素点中确定第三样本像素点，并分别计算所述第三样本像素点与所述第一子模型的第二差值、所述第二子模型的第三差值，将所述第二差值与所述第一子模型的标准差进行比对，将所述第三差值与所述第二子模型的标准差进行比对，确定所述第三样本像素点对应的第三子模型，直至遍历所述多个样本像素点，得到所述多个子模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述为所述第一样本像素点构建第一子模型，包括：读取所述第一样本像素点对应的红绿蓝通道RGB值作为所述第一样本像素点的三维坐标点，提取所述三维坐标点的所述数据均值和数据方差；将所述数据均值作为中心参数，利用所述数据方差对所述中心参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴垒，闵伟，施杰，马付才，孙抗，何良台，
申请(专利权)人：拉扎斯网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：