【技术实现步骤摘要】
一种商品识别模型的构建方法
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[0001]本专利技术涉及自动售货
，尤其涉及一种商品识别模型的构建方法。
技术介绍
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[0002]随着技术的发展，近年来零售业蓬勃发展，市面上出现了一些无人自动售货柜，能够实现无人售货。
[0003]无人自动售货柜在实现无人售货的过程中涉及到商品识别，而商品识别需要商品识别模型，目前现有技术中的大多数商品识别模型识别准确率较为一般，无法很好地对自动售货进行快速、精准识别，从而会给用户在使用无人自动售货柜时带来一些麻烦，如识别结果出错并发生错误扣费，影响用户对无人自动售货柜的使用体验。
技术实现思路
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[0004]本专利技术的目的就是针对现有技术存在的不足而提供一种商品识别模型的构建方法，能够构建具有高识别准确率的商品识别模型，构建的商品识别模型能够对自动售货进行快速、精准识别，能够很好地适用于无人自动售货柜。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种商品识别模型的构建方法，包括以下步骤：
[0006]A1、构建商品训练数据集并...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商品识别模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：A1、构建商品训练数据集并进行第一阶段训练，得到商品识别基础模型；A2、构建视频训练数据集并将视频训练数据集输入到商品识别基础模型中进行第二阶段训练，得到商品识别可部署模型。2.根据权利要求1所述的一种商品识别模型的构建方法，其特征在于，所述步骤A1中的构建商品训练数据集具体包括以下步骤：A11、设定商品分类并对每类商品拍摄多角度模板图像；A12、分别对各张模板图像进行裁剪处理，并获得训练图像集一；A13、分别对训练图像集一中的各张图像进行亮度调整处理，并获得训练图像集二；A14、分别对训练图像集二中的各张图像进行旋转操作处理，并获得训练图像集三；分别对训练图像集二中的各张图像进行透视变换处理，并获得训练图像集四；A15、分别对训练图像集三及训练图像集四中的各张图像进行模糊处理，并获得训练图像集五，将训练图像集五作为商品训练数据集；其中，所述模糊处理包括高斯模糊处理和/或运动模糊处理。3.根据权利要求2所述的一种商品识别模型的构建方法，其特征在于，所述步骤A1中的构建商品训练数据集还包括以下步骤：A16、分别对训练图像集三中的各张图像进行透视变换处理，并获得训练图像集六；A17、分别对训练图像集六中的各张图像进行模糊处理，并获得训练图像集七；A18、将训练图像集五、训练图像集七进行合并，并形成商品训练数据集。4.根据权利要求1所述的一种商品识别模型的构建方法，其特征在于，所述步骤A1中的第一阶段训练具体包括以下步骤：A21、将商品训练数据集输入到已经通过ImageNet数据集预处理好的算法模型中；A22、对步骤A21中的算法模型的各项参数进行微调；A23、通过反向传播算法来进行步骤A21中的参数的梯度更新、通过调节学习率来控制步骤A21中的参数更新的幅度、通过Adam优化算法来实现网络参数的优化；A24、直至准确率达到预设准确率大小，停止训练，并形成商品识别基础模型。5.根据权利要求1所述的一种商品识别模型的构建方法，其特征在于，所述步骤A2中的构建视频训练数据集具体包括以下步骤：A31、分别以至少两个角度对购物过程进行拍摄，将各个角度拍摄的购物视频数据进行分隔存放；A32、对A31步骤中的购物视频数据集进行购物视频数据预处理；A33、将预处理后的购物视...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾小平，刘恋，陈权威，
申请(专利权)人：广东佩服科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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