商品检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于深度学习技术领域，公开了一种商品检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待识别商品图像，所述待识别商品图像中包含多个待识别商品；对所述待识别商品图像进行区域分割，以获取子区域图像；获取商品深度学习模型，并根据所述商品深度学习模型对子区域图像中的待识别商品进行识别。通过获取商品图像，并对图像进行切割得到子图像，商品深度学习模型对子图像对应的商品进行识别，能够同时进行多个商品的同时识别，提升了商品识别效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
商品检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及深度学习
，尤其涉及一种商品检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，大部分商场为了提升顾客结账的便利性，推出了自助结账服务。顾客可以通过自助结账设备将商品一一扫描识别。由于顾客并非专业结账人员，操作不娴熟，逐一进行商品识别效率低，在购物高峰期会造成大量顾客拥堵在自助结账设备前排队的情况。另一方面，现有的自助结账设备的逐个商品识别还存在着反应速度慢、重复扫码等问题，给顾客带来不好的体验。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种商品检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术商品逐个扫描识别效率低的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种商品检测方法，所述商品检测方法包括以下步骤：
[0006]获取待识别商品图像，所述待识别商品图像中包含多个待识别商品；
[0007]对所述待识别商品本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商品检测方法，其特征在于，所述商品检测方法包括以下步骤：获取待识别商品图像，所述待识别商品图像中包含多个待识别商品；对所述待识别商品图像进行区域分割，以获取子区域图像；获取商品深度学习模型，并根据所述商品深度学习模型对子区域图像中的待识别商品进行识别。2.如权利要求1所述的商品检测方法，其特征在于，所述获取商品深度学习模型，并根据所述商品深度学习模型对子区域图像中的待识别商品进行识别的步骤之前，还包括：获取商品图像集合，对所述商品图像集合进行分析以生成商品种类列表；根据所述商品种类列表与所述商品图像集合生成各商品对应的商品图像子集合；根据所有商品图像子集合进行深度学习训练，以生成商品深度学习模型。3.如权利要求2所述的商品检测方法，其特征在于，所述获取商品图像集合，对所述商品图像集合进行分析以生成商品种类列表的步骤，具体包括：获取商品图像集合，并获取所述商品图像集合中各商品图像对应的图像标注；根据所述图像标注生成所述商品图像集合对应的商品种类列表。4.如权利要求3所述的商品检测方法，其特征在于，所述根据所述商品种类列表与所述商品图像集合生成各商品对应的商品图像子集合的步骤，具体包括：遍历所述商品种类列表中的商品种类，并将遍历到的商品种类对应的商品作为当前商品；根据所述当前商品与所述商品图像集合确定所述当前商品对应的目标商品图像；根据所述目标商品图像生成当前商品对应的商品图像子集合。5.如权利要求4所述的商品检测方法，其特征在于，所述根据所有商品图像子集合进行深度学习训练，以生成商品深度学习模型的步骤，具体包括：根据各商品图像子集合提取各商品对应的商品特征，根据所述商品特征进行深度学习训练，以生成商品深度学习模...

【专利技术属性】
技术研发人员：眭一帆，
申请(专利权)人：北京鸿享技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：