账单处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种账单处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：确定用户在目标空间区域内的运动轨迹；根据用户的运动轨迹，在检测到用户进入目标空间区域的结账区域时，获取用户在目标空间区域内消费的商品，以及获取目标空间区域对应的消费活动信息；根据用户所消费的商品，以及消费活动信息，确定用户的消费账单。即本申请可以有效地解决智能货架只能单独结算本货架商品，无法与目标空间区域对应的消费活动信息结合的困境，进而降低用户的消费成本，提高用户消费体验。提高用户消费体验。提高用户消费体验。

【技术实现步骤摘要】
账单处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及智慧零售
，尤其涉及一种账单处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着技术不断发展，智慧零售开始充斥于人们的日常生活之中，刷脸支付、无人自助售货机等设备的出现，已经使人们开始随时随地享受自助的便利。
[0003]但是，目前的无人自助售货机无法与消费活动(例如满减活动)结合，进而导致用户的消费成本增加。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种账单处理方法、装置、设备及存储介质，以降低用户的消费成本。
[0005]第一方面，本申请提供一种账单处理方法，包括：
[0006]确定用户在目标空间区域内的运动轨迹；
[0007]根据所述用户的运动轨迹，在检测到所述用户进入所述目标空间区域的结账区域时，获取所述用户在所述目标空间区域内消费的商品，以及获取所述目标空间区域对应的消费活动信息；
[0008]根据所述用户所消费的商品，以及所述消费活动信息，确定所述用户的消费账单。
[0009]第二方面，提供了一种账单处理装置，包括：
[0010]轨迹确定单元，用于确定用户在目标空间区域内的运动轨迹；
[0011]获取单元，用于根据所述用户的运动轨迹，在检测到所述用户进入所述目标空间区域的结账区域时，获取所述用户在所述目标空间区域内消费的商品，以及获取所述目标空间区域对应的消费活动信息；
[0012]账单确定单元，用于根据所述用户所消费的商品，以及所述消费活动信息，确定所述用户的消费账单。
[0013]在一些实施例中，轨迹确定单元，具体用于获取摄像头在当前时刻所采集的所述用户在所述目标空间区域的第一图像；对所述第一图像进行目标物检测，得到N个第一检测框和所述第一图像的第一特征信息，所述目标物包括所述用户，所述N为正整数；根据所述N个第一检测框和所述第一特征信息，确定当前时刻所述用户在所述目标空间区域内的运动轨迹。
[0014]在一些实施例中，轨迹确定单元，具体用于将所述第一图像输入JDE模型中，得到所述JDE模型输出的所述N个第一检测框和所述第一特征信息。
[0015]可选的，所述JDE模型中使用卷积层替换Focus重点模块。
[0016]可选的，所述JDE模型中的至少一个激活函数为修正线性单元ReLU激活函数。
[0017]可选的，所述JDE模型在训练时使用具有人形的训练图片序列数据集进行训练，且所述训练图片中标记有人形标识和边界框。
[0018]在一些实施例中，轨迹确定单元，具体用于获取当前时刻所述目标空间区域已存在的M条第一运动轨迹，所述M为正整数；根据所述N个第一检测框和所述第一特征信息，将所述M条第一运动轨迹与所述N个第一检测框进行匹配，得到P条第二运动轨迹，所述P为正整数；从所述P条第二运动轨迹中，确定当前时刻所述用户在所述目标空间区域内的运动轨迹。
[0019]在一些实施例中，轨迹确定单元，具体用于根据所述N个第一检测框和所述第一特征信息，将所述M条第一运动轨迹中的至少一条轨道与所述N个第一检测框进行匹配，得到所述P条第二运动轨迹。
[0020]在一些实施例中，轨迹确定单元，具体用于根据所述N个第一检测框和所述第一特征信息，将Q1条第一运动轨迹分别与所述N个第一检测框进行级联匹配，得到第一匹配结果，所述Q1条第一运动轨迹为所述M条第一运动轨迹中连续多帧匹配上的第一运动轨迹，所述Q1为正整数；将所述第一匹配结果中未匹配上的第一运动轨迹和未匹配上的第一检测框，分别与Q2条第一运动轨迹进行交并比IOU匹配，得到第二匹配结果，所述Q2条第一运动轨迹为所述M条第一运动轨迹中除所述Q1条第一运动轨迹之外的第一运动轨迹；根据所述第一匹配结果中匹配上的第一运动轨迹、所述第二匹配结果中匹配上的第一运动轨迹，以及所述第二匹配结果中未匹配上的第一检测框中的至少一个，得到所述P条第二运动轨迹。
[0021]在一些实施例中，轨迹确定单元，具体用于根据第一检测框的置信度，从所述N个第一检测框中，获取K1个高置信检测框和K2个低置信检测框，所述K1与所述K2之和小于或等于所述N；针对所述K1个高置信检测框中的每个高置信检测框，将所述高置信检测框分别与所述M条第一运动轨迹进行匹配，得到第三匹配结果；针对所述K2个低置信检测框中的每个低置信检测框，将所述低置信检测框分别与所述第三匹配结果中未匹配上的第一运动轨迹进行匹配，得到第四匹配结果；根据所述第三匹配结果中匹配上的第一运动轨迹，所述第四匹配结果中匹配上的第一运动轨迹，以及所述第三匹配结果中未匹配上的高置信检测框中的至少一个，得到P条第二运动轨迹。
[0022]在一些实施例中，轨迹确定单元，具体用于预测第j条轨迹在当前时刻的第j个检测框；将第i个检测框的面积与所述第j个检测框的面积进行匹配，得到所述第i个检测框与所述第j个轨道之间的第一匹配值；根据所述第i个检测框与所述第j个轨道之间的第一匹配值，确定所述第i个检测框与所述第j条轨迹的目标匹配结果；其中，若所述第i个检测框为所述高置信检测框，且所述第j个轨道为所述M条第一运动轨迹中的一个第一轨道时，则所述目标匹配结果为第三匹配结果；若所述第i个检测框为所述低置信检测框，且所述第j个轨道为所述第三匹配结果中未匹配上的第一运动轨迹时，则所述目标匹配结果为第四匹配结果。
[0023]在一些实施例中，轨迹确定单元，具体用于从所述第一特征信息中，确定所述第i个检测框对应的第一特征值；提取所述第j个检测框对应的第二特征值；将所述第一特征值与所述第二特征值之间的距离，确定为所述第i个检测框与所述第j个轨道之间的第二匹配值；根据所述第i个检测框与所述第j个轨道之间的第一匹配值和第二匹配值，确定所述第i个检测框与所述第j条轨迹的目标匹配结果。
[0024]在一些实施例中，轨迹确定单元，具体用于对所述第三匹配结果中匹配上的第一运动轨迹和所述第四匹配结果中匹配上的第一运动轨迹进行更新，得到第二运动轨迹；为
所述第三匹配结果中未匹配上的高置信检测框创建新的第二运动轨迹。
[0025]在一些实施例中，轨迹确定单元，具体用于将所述P条第二运动轨迹中，所述用户的标识对应的第二运动轨迹，确定为当前时刻所述用户在所述目标空间区域内的运动轨迹。
[0026]在一些实施例中，账单确定单元，还用于根据所述用户的运动轨迹，确定所述用户在货架处停留的时间；根据所述用户在所述货架处停留的时间，确定所述用户针对所述货架上的货物的消费等级；根据所述用户针对所述货架上的货物的消费等级，以及所述用户的运动轨迹，进行可疑账单溯源。
[0027]可选的，所述用户在所述货架处停留的时间越长，则所述用户针对所述货架上的货物的消费等级越高。
[0028]第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器。所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，以执行上述第一方面或其各实现方式中的方法。
[002本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种账单处理方法，其特征在于，包括：确定用户在目标空间区域内的运动轨迹；根据所述用户的运动轨迹，在检测到所述用户进入所述目标空间区域的结账区域时，获取所述用户在所述目标空间区域内消费的商品，以及获取所述目标空间区域对应的消费活动信息；根据所述用户所消费的商品，以及所述消费活动信息，确定所述用户的消费账单。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定用户在目标空间区域内的运动轨迹，包括：获取摄像头在当前时刻所采集的所述用户在所述目标空间区域的第一图像；对所述第一图像进行目标物检测，得到N个第一检测框和所述第一图像的第一特征信息，所述目标物包括所述用户，所述N为正整数；根据所述N个第一检测框和所述第一特征信息，确定当前时刻所述用户在所述目标空间区域内的运动轨迹。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行目标物检测，得到所述N个第一检测框和所述第一图像的第一特征信息，包括：将所述第一图像输入JDE模型中，得到所述JDE模型输出的所述N个第一检测框和所述第一特征信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述JDE模型中使用卷积层替换Focus重点模块。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述JDE模型中的至少一个激活函数为修正线性单元ReLU激活函数。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述JDE模型在训练时使用具有人形的训练图片序列数据集进行训练，且所述训练图片中标记有人形标识和边界框。7.根据权利要求2
‑
6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个第一检测框和所述第一特征信息，确定当前时刻所述用户在所述目标空间区域内的运动轨迹，包括：获取当前时刻所述目标空间区域已存在的M条第一运动轨迹，所述M为正整数；根据所述N个第一检测框和所述第一特征信息，将所述M条第一运动轨迹与所述N个第一检测框进行匹配，得到P条第二运动轨迹，所述P为正整数；从所述P条第二运动轨迹中，确定当前时刻所述用户在所述目标空间区域内的运动轨迹。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个第一检测框和所述第一特征信息，将所述M条第一运动轨迹与所述N个第一检测框进行匹配，得到P条第二运动轨迹，包括：根据所述N个第一检测框和所述第一特征信息，将所述M条第一运动轨迹中的至少一条轨道与所述N个第一检测框进行匹配，得到所述P条第二运动轨迹。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个第一检测框和所述第一特征信息，将所述M条第一运动轨迹中的至少一条轨道与所述N个第一检测框进行匹配，得到所述P条第二运动轨迹，包括：根据所述N个第一检测框和所述第一特征信息，将Q1条第一运动轨迹分别与所述N个第
一检测框进行级联匹配，得到第一匹配结果，所述Q1条第一运动轨迹为所述M条第一运动轨迹中连续多帧匹配上的第一运动轨迹，所述Q1为正整数；将所述第一匹配结果中未匹配上的第一运动轨迹和未匹配上的第一检测框，分别与Q2条第一运动轨迹进行交并比IOU匹配，得到第二匹配结果，所述Q2条第一运动轨迹为所述M条第一运动轨迹中除所述Q1条第一运动轨迹之外的第一运动轨迹；根据所述第一匹配结果中匹配上的第一运动轨迹、所述第二匹配结果中匹配上的第一运动轨迹，以及所述第二匹配结果中未匹配上的第一检测框中的至少一个，得到所述P条第二运动轨迹。10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个第一检测框和所述第一特征信息，将所述M条第一运动轨迹与所述N个第一检测框进行匹配，得到P条第二运动轨迹，包括：根据第一检测框的置信度，从所述N个第一检测框中，获取K1个高置信检测框和K2个低置信检测框，所述K1与所述K2之和小于或等于所述N；针对所述K1个高置信检测框中的每个高置信检测框，将所述高置信检测框分别与所述M条第一运动...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧霄，李健锐，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：