一种称重作弊行为的识别方法、装置、系统及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种称重作弊行为的识别方法、装置、系统及介质。该方法包括：若检测到称重事件的触发操作，则获取通过商品识别摄像头采集的待识别商品图像；基于预先训练的商品识别模型识别所述待识别商品图像中的商品类型，生成商品识别结果；若检测到称重确认操作，且所述商品识别结果未被选中，则获取所述商品识别结果的历史精度数据；根据所述历史精度数据，确定所述称重事件的称重作弊行为识别结果。本技术方案可以解决称重作弊行为的识别工作量大、识别准确性差的问题，可以在提高称重作弊行为识别准确率的同时，减少商家损失。减少商家损失。减少商家损失。

【技术实现步骤摘要】
一种称重作弊行为的识别方法、装置、系统及介质


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种称重作弊行为的识别方法、装置、系统及介质。

技术介绍

[0002]目前，在生鲜超市、社区便利店等商品售卖场所，散装商品需要通过称重、打印价签后再进行结算。称重员在称重打印价签的作业过程中，可能存在不规范行为，为商家带来经济损失。例如称重员在为熟人朋友等进行称重服务时，可能存在恶意打折，或者打印价签与实际称重商品不符等行为。
[0003]目前，商家主要是通过监控采集称重员的作业过程视频，通过监控管理人员查看视频，来确定称重员在称重作业过程中是否有作弊行为。为了实现更加可靠的作弊识别，一些商家还结合当时的收银数据以及商品价格信息，来确定作业员是否有违规作业。
[0004]但是，现有技术中监控视频量庞大，通过人工难以实现精准识别。对于一些作弊行为，无法通过监控视频发现。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种称重作弊行为的识别方法、装置、系统及介质，以解决称重作弊行为的识别工作量大、识别准确性差的问题，可以在提高称重作弊行为识别准确率的同时，减少商家损失。
[0006]根据本专利技术的一方面，提供了一种称重作弊行为的识别方法，所述方法包括：
[0007]若检测到称重事件的触发操作，则获取通过商品识别摄像头采集的待识别商品图像；
[0008]基于预先训练的商品识别模型识别所述待识别商品图像中的商品类型，生成商品识别结果；
[0009]若检测到称重确认操作，且所述商品识别结果未被选中，则获取所述商品识别结果的历史精度数据；
[0010]根据所述历史精度数据，确定所述称重事件的称重作弊行为识别结果。
[0011]根据本专利技术的另一方面，提供了一种称重作弊行为的识别装置，该装置包括：
[0012]待识别商品图像获取模块，用于若检测到称重事件的触发操作，则获取通过商品识别摄像头采集的待识别商品图像；
[0013]商品识别结果生成模块，用于基于预先训练的商品识别模型识别所述待识别商品图像中的商品类型，生成商品识别结果；
[0014]历史精度数据获取模块，用于若检测到称重确认操作，且所述商品识别结果未被选中，则获取所述商品识别结果的历史精度数据；
[0015]识别结果确定模块，用于根据所述历史精度数据，确定所述称重事件的称重作弊行为识别结果。
[0016]根据本专利技术的另一方面，提供了称重作弊行为的识别系统，所述系统包括：商品识别摄像头、称重场景摄像头、至少一个处理器以及存储器；
[0017]所述活体检测设备、图像采集设备以及称重数据采集设备均与所述处理器通信连接，所述处理器与所述存储器通信连接；
[0018]所述商品识别摄像头和称重场景摄像头均与所述处理器通信连接，所述处理器与所述存储器通信连接；
[0019]其中，所述商品识别摄像头，用于采集待识别商品图像；
[0020]所述称重场景摄像头，用于采集目标时段的称重过程视频；
[0021]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行时实现本专利技术任一实施例所述的称重作弊行为的识别方法。
[0022]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的称重作弊行为的识别方法。
[0023]本专利技术实施例的技术方案，通过在检测到称重事件的触发操作时，获取通过商品识别摄像头采集的待识别商品图像。基于预先训练的商品识别模型识别待识别商品图像中的商品类型，生成商品识别结果。当检测到称重确认操作，并且所述商品识别结果未被选中时，则获取所述商品识别结果的历史精度数据，并根据所述历史精度数据，确定所述称重事件的称重作弊行为识别结果。该方案可以解决称重作弊行为的识别工作量大、识别准确性差的问题，可以在提高称重作弊行为识别准确率的同时，减少商家损失。
[0024]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0026]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种称重作弊行为的识别方法的流程图；
[0027]图2是根据本专利技术实施例二提供的一种称重作弊行为的识别装置的结构示意图；
[0028]图3是实现本专利技术实施例的称重作弊行为的识别方法的称重作弊行为的识别系统的结构示意图。
具体实施方式
[0029]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0030]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0031]实施例一
[0032]图1为本专利技术实施例一提供了一种称重作弊行为的识别方法的流程图，本实施例可适用于称重作弊行为的识别的情况，该方法可以由称重作弊行为的识别装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该装置可配置于称重作弊行为的识别系统中。如图1所示，该方法包括：
[0033]S110、若检测到称重事件的触发操作，则获取通过商品识别摄像头采集的待识别商品图像。
[0034]本方案可以由称重作弊行为的识别系统执行，所述称重作弊行为的识别系统可以包括商品识别摄像头、称重场景摄像头、至少一个处理器以及存储器等。其中，商品识别摄像头可以配置于称重设备上，以便获取商品在完整度、清晰度等方面符合识别要求的高质量图像。称重场景摄像头可以作为监控配置于商店、超市的称重区域，用于采集称重区域内目标时段的称重过程视频。
[0035]称重作弊行为的识别系统可以通过处理器获取称重设备的称重数据，根据称重数据的变化情况判断称台上是否放置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种称重作弊行为的识别方法，其特征在于，所述方法包括：若检测到称重事件的触发操作，则获取通过商品识别摄像头采集的待识别商品图像；基于预先训练的商品识别模型识别所述待识别商品图像中的商品类型，生成商品识别结果；若检测到称重确认操作，且所述商品识别结果未被选中，则获取所述商品识别结果的历史精度数据；根据所述历史精度数据，确定所述称重事件的称重作弊行为识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史精度数据，确定所述称重事件的称重作弊行为识别结果，包括：若所述历史精度数据高于预设精度阈值，则确定所述称重事件存在称重作弊行为。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在检测到称重事件的触发操作之后，所述方法还包括：获取通过称重场景摄像头采集的目标时段的称重过程视频；根据所述称重过程视频，确定所述称重事件的称重作弊行为识别结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述称重过程视频，确定所述称重事件的称重作弊行为识别结果，包括：基于预先训练的行为检测模型，对所述称重过程视频进行行为检测，生成行为检测结果；若所述行为检测结果为存在不规范行为，则确定所述称重事件存在称重作弊行为；其中，所述不规范行为包括商品接触类行为以及收银设备异常开启类行为。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在生成行为检测结果之后，所述方法还包括：若所述行为检测结果为存在不规范行为，则根据所述不规范行为，生成警示信息，并同步到称重设备显示终端。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在生成行为检测结果之后，所述方法还包括：若所述行为检测结果为存在不规范行为，且，所述不规范行为为收银设备异常开启类行为，则根据所述收银设备记录的交易信息，确定所述称重作弊行为导致的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李想，闫凤图，曙光，
申请(专利权)人：烟台创迹软件有限公司，
类型：发明
国别省市：