本申请公开了一种货架商品的检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：接收待检测的货架商品图像，确定货架商品图像对应的至少两个目标商品，确定每个目标商品的坐标信息和商品特征，根据坐标信息和商品特征确定商品特征序列，根据商品特征序列通过货架商品检测模型得到货架商品类别序列，作为货架商品的检测结果。通过对货架上的每个商品进行识别，并根据坐标信息和商品特征进行排序得到商品特征序列，考虑了商品的陈列关系，并根据商品特征序列确定最终的检测结果，可以实现对整个货架的商品进行检测，提高了货架商品的检测效率，通过考虑了商品的陈列关系可以对不同规格的商品进行进一步区分，避免商品识别错误的问题，提高商品识别精度。提高商品识别精度。提高商品识别精度。
【技术实现步骤摘要】
一种货架商品的检测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及目标检测
，特别是涉及一种货架商品的检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着科学技术的发展，商品检测识别技术成为各大商场或仓库的重要技术之一，其通过无人巡检机器人对货架上的商品进行拍摄，然后根据采集得到的图像对货架上的商品进行识别，实现商品排列检测、缺货报警等功能。
[0003]但是，在实际场景中，由于同品牌商品的种类很多，同种类同品牌的商品的规格种类很多，且陈列在货架上的商品可能是按照同品牌进行排列，针对于同品牌同样式但不同规格的商品，可能巡检机器人并不能精准识别出，且可能会出现识别错误，导致针对货架商品的检测效率低，识别精度低的问题。
[0004]基于此，如何提高货架商品的检测效率和识别精度，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]基于上述问题，本申请提供了一种货架商品的检测方法、装置、设备及存储介质，以提高货架商品的检测效率和识别精度。
[0006]本申请实施例公开了如下技术方案：
[0007]第一方面，本申请实施例提供一种货架商品的检测方法，所述方法包括：
[0008]接收待检测的货架商品图像；
[0009]确定所述货架商品图像对应的至少两个目标商品；
[0010]确定每个目标商品的坐标信息和商品特征；
[0011]根据所述坐标信息和商品特征确定商品特征序列；
[0012]根据所述商品特征序列通过货架商品检测模型得到货架商品类别序列，作为货架商品的检测结果。
[0013]可选地，所述确定所述货架商品图像对应的至少两个目标商品，包括：
[0014]对所述货架商品图像进行商品识别，得到至少两个商品识别框；
[0015]将每个商品识别框对应的商品作为目标商品。
[0016]可选地，所述确定每个目标商品的坐标信息和商品特征，包括：
[0017]对每个目标商品进行解析，得到每个目标商品对应的商品的特征信息作为商品特征；
[0018]根据每个目标商品对应的商品识别框确定所述目标商品所在的货架层数和位置编号，作为每个目标商品的坐标信息。
[0019]可选地，所述根据所述坐标信息和商品特征确定商品特征序列，包括：
[0020]将货架层数相同的目标商品集合成同一个商品组；
[0021]对所述商品组内的所有目标商品对应的商品特征根据每个目标商品对应的位置编号按照从小到大排列，得到商品特征序列。
[0022]第二方面，本申请实施例提供一种货架商品的检测装置，所述装置包括：
[0023]接收模块，用于接收待检测的货架商品图像；
[0024]目标商品确定模块，用于确定所述货架商品图像对应的至少两个目标商品；
[0025]信息和特征确定模块，用于确定每个目标商品的坐标信息和商品特征；
[0026]商品特征序列确定模块，用于根据所述坐标信息和商品特征确定商品特征序列；
[0027]货架商品检测模块，用于根据所述商品特征序列通过货架商品检测模型得到货架商品类别序列，作为货架商品的检测结果。
[0028]可选地，所述目标商品确定模块，包括：
[0029]识别模块，用于对所述货架商品图像进行商品识别，得到至少两个商品识别框；
[0030]目标商品确定子模块，用于将每个商品识别框对应的商品作为目标商品。
[0031]可选地，所述信息和特征确定模块，包括：
[0032]商品特征确定模块，用于对每个目标商品进行解析，得到每个目标商品对应的商品的特征信息作为商品特征；
[0033]坐标信息确定模块，用于根据每个目标商品对应的商品识别框确定所述目标商品所在的货架层数和位置编号，作为每个目标商品的坐标信息。
[0034]可选地，所述商品特征序列确定模块，包括：
[0035]商品组确定模块，用于将货架层数相同的目标商品集合成同一个商品组；
[0036]商品特征序列确定子模块，用于对所述商品组内的所有目标商品对应的商品特征根据每个目标商品对应的位置编号按照从小到大排列，得到商品特征序列。
[0037]第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括：存储器，处理器，及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如第一方面所述的货架商品的检测方法。
[0038]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如第一方面所述的货架商品的检测方法。
[0039]相较于现有技术，本申请具有以下有益效果：
[0040]本申请通过接收待检测的货架商品图像，确定所述货架商品图像对应的至少两个目标商品，确定每个目标商品的坐标信息和商品特征，根据所述坐标信息和商品特征确定商品特征序列，根据所述商品特征序列通过货架商品检测模型得到货架商品类别序列，作为货架商品的检测结果。其中，通过对货架上的每个商品进行识别，并根据坐标信息和商品特征进行排序得到商品特征序列，使得商品特征序列与货架商品图像对应的货架上的商品顺序一致，考虑了商品的陈列关系，并根据所述商品特征序列确定最终的检测结果，可以实现对整个货架的商品进行检测，提高了货架商品的检测效率，同时通过考虑了商品的陈列关系可以对不同规格的商品进行进一步区分，避免商品识别错误的问题，提高商品识别精度。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1为本申请实施例提供的一种货架商品的检测方法的流程图；
[0043]图2为本申请实施例提供的一种货架商品的检测装置的示意图。
具体实施方式
[0044]正如前文描述，在针对商品检测的研究中发现，在实际场景中，由于同品牌商品的种类很多，同种类同品牌的商品的规格种类很多，且陈列在货架上的商品可能是按照同品牌进行排列，针对于同品牌同样式但不同规格的商品，可能巡检机器人并不能精准识别出，且可能会出现识别错误，导致针对货架商品的检测效率低，识别精度低的问题。
[0045]为了解决上述问题，本申请实施例提供一种货架商品的检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：接收待检测的货架商品图像，确定所述货架商品图像对应的至少两个目标商品，确定每个目标商品的坐标信息和商品特征，根据所述坐标信息和商品特征确定商品特征序列，根据所述商品特征序列通过货架商品检测模型得到货架商品类别序列，作为货架商品的检测结果。
[0046]如此，通过对货架上的每个商品进行识别，并根据坐标信息和商品特征进行排序得本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种货架商品的检测方法，其特征在于，所述方法包括：接收待检测的货架商品图像；确定所述货架商品图像对应的至少两个目标商品；确定每个目标商品的坐标信息和商品特征；根据所述坐标信息和商品特征确定商品特征序列；根据所述商品特征序列通过货架商品检测模型得到货架商品类别序列，作为货架商品的检测结果。2.根据权利要求1所述的货架商品的检测方法，其特征在于，所述确定所述货架商品图像对应的至少两个目标商品，包括：对所述货架商品图像进行商品识别，得到至少两个商品识别框；将每个商品识别框对应的商品作为目标商品。3.根据权利要求2所述的货架商品的检测方法，其特征在于，所述确定每个目标商品的坐标信息和商品特征，包括：对每个目标商品进行解析，得到每个目标商品对应的商品的特征信息作为商品特征；根据每个目标商品对应的商品识别框确定所述目标商品所在的货架层数和位置编号，作为每个目标商品的坐标信息。4.根据权利要求3所述的货架商品的检测方法，其特征在于，所述根据所述坐标信息和商品特征确定商品特征序列，包括：将货架层数相同的目标商品集合成同一个商品组；对所述商品组内的所有目标商品对应的商品特征根据每个目标商品对应的位置编号按照从小到大排列，得到商品特征序列。5.一种货架商品的检测装置，其特征在于，所述装置包括：接收模块，用于接收待检测的货架商品图像；目标商品确定模块，用于确定所述货架商品图像对应的至少两个目标商品；信息和特征确定模块，用于确定每个目标商品的坐标信息和商品特征；商品特征序列确定模块，用于根据所述坐标信息和商品特征确定商品特征序列；货架商品检测模块，用...
【专利技术属性】
技术研发人员：许欢庆，牟永奇，马彦飞，
申请(专利权)人：北京朗镜科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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