一种库存或陈列场景下的条烟多面检测识别方法及系统技术方案

本申请涉及一种库存或陈列场景下的条烟多面检测识别方法及系统，其包括获取库存或陈列场景下的条烟图像；通过神经网络对所述图像进行处理；获得条烟的数量和/或品牌信息；检测是否有新的图像出现，若有，则对新图像重复上述步骤进行处理。本申请采集库存或陈列场景下的条烟信息时，具有能自动识别并统一信息的特点，从而达到减少人工收集信息的麻烦且提高信息采集效率的效果。息采集效率的效果。息采集效率的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种库存或陈列场景下的条烟多面检测识别方法及系统


[0001]本申请涉及图像识别
，尤其是涉及一种库存或陈列场景下的条烟多面检测识别方法及系统。

技术介绍

[0002]卷烟信息的采集是作为建立现代化卷烟营销体系中最为重要的基础性工作，也是作为卷烟市场信息数字化、可视化的开端。数字化、可视化的信息的分析与利用驱动着卷烟市场中对卷烟的需求预测、货源组织、货源供应和品牌培养等营销关键业务的开展。而卷烟市场的特殊性决定着卷烟的推广不能通过传媒广告等形式开展，因而主动地收集香烟的销售情况、了解和掌握消费者的消费动向是烟草行业制定营销方案、开发卷烟新品的重要手段和途径。
[0003]条烟库存信息指的是烟草零售终端的仓库中存储的各类条烟规格的数量信息；条烟的陈列信息指的是柜台上摆放销售的各类条烟规格与数量信息。条烟库存和陈列信息的分析包括挖掘香烟零售终端的库存总量、单品库存总量、陈列总量、消费结构等数据。定期的统计消费数据就可以更准确的预测市场的需求。而传统做法中，条烟库存与陈列信息的采集、识别与统计都是靠人工完成，效率十分低下。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种库存或陈列场景下的条烟多面检测识别方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：获取库存或陈列场景下的条烟图像；通过神经网络对所述图像进行处理，获得条烟的数量和/或品牌信息；检测是否有新的图像出现，若有，则对新图像重复上述步骤进行处理。2.根据权利要求1所述的库存或陈列场景下的条烟多面检测识别方法，其特征在于：采用基于CenterNet的改进模型对所述的图像进行处理。3.根据权利要求2所述的库存或陈列场景下的条烟多面检测识别方法，其特征在于：通过以下方法获得条烟的数量：通过神经网络对所述的图像进行处理，输出图像中条烟每个面的中心点热力图以及信息融合热力图，判断多个面是否属于同一条烟，结合条烟每个面的中心点热力图，从而获得条烟的数量。4.根据权利要求3所述的库存或陈列场景下的条烟多面检测识别方法，其特征在于，通过以下方式获得信息融合热力图：抽取对应的中心点热力图，然后使用3D池化层将所述中心点热力图叠加为一个热力图，再将所述的一个热力图与骨干网络的中间层热力图进行信息加权融合后生成信息融合热力图。5.根据权利要求2所述的库存或陈列场景下的条烟多面检测识别方法，其特征在于：通过以下方法获得条烟的品牌信息：通过神经网络对所述图像进行处理，输出条烟每个面的中心点热力图、中心点坐标以及每个中心点对应的四个偏执坐标量；通过所述条烟的每个面的中心点热力图、中...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨恒，李轩，龙涛，邓靖波，
申请(专利权)人：深圳爱莫科技有限公司，
类型：发明
国别省市：