【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种基于动态视觉的商品识别方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、无人零售行业的兴起，让自动售货机进入了大众的视野，越来越多的人涌入这个行业。自动售货机无人零售相较于便利店可以节省一笔可观的房租水电成本，对于想要小额创业的人来说是一个高收益的项目。目前，市面上有两种可供创业者选择的自动售货机类型。一种是传统形式的弹簧机，投币或扫码后通过电机带动弹簧转动，将商品转出掉落到出货口，让购买者拿到商品；另一种是智能开门柜，通过扫码/刷脸来打开柜门自取货物。弹簧机由于存在补货成本高、设备成本高、可售卖商品单一等问题，现已逐步被市场所淘汰。开门式自动售货柜由于其成本低、客单价高、可售卖商品种类丰富、使用方便等特点，逐渐被市场所接受和欢迎。其中，开门柜主要应用的技术方案有射频识别(radio frequencyidentification rfid)、称重、静态视觉等。
2、rfid商品识别技术是智能柜领域最早的宠儿。无论是高频方案还是超高频方案，本质都是利用rfid射频技术将rfid标签和商品进行绑定，从而达到识别标签即识别商品的目的。但rfid技术存在标签成本高、人工成本高的突出问题。
3、重力感应的背后其实就是“称”的原理。目前开发重力感应柜的商家不少，各家对于“重力传感器”的使用也不大一样，有单传感器、双传感器、单称盘、多称盘。但重力感应的传感器在使用一段时间后会产生“蠕变”从而导致数据失真、识别有误。重力感应器件在半年后需要矫正，后续重力器件的使用寿命也是一个需要考量的因素
4、静态视觉技术其特征在于在用户开启柜门时通过摄像头获取原始图片，在用户关闭柜门时通过摄像头获取当前图片，通过对比原始图片与当前图片，获取所售商品种类及各个所售商品种类分别所对应的商品数量；其不仅需要在售货柜内的每层售货架都安装设置1-2个摄像头，而且为了能够拍到售货架上商品的全貌，摄像头安装距离摆放的商品具有一定的高度要求，即相邻两层的售货架之间需要较大的间隔空间，从而导致柜子整体空间利用率低，能摆放的商品较少；另外，对商品的摆放位置要求较高，商品需要摆放整齐且不能叠放，不仅摆放较为麻烦，而且只能摆放较少的商品。
5、因此，如何在提高智能售货柜空间利用率的同时，快速精准识别出所售商品成为了一个亟待解决的问题。
6、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
1、本专利技术的主要目的在于提供了一种基于动态视觉的商品识别方法、系统、设备及存储介质，旨在解决如何在提高智能售货柜空间利用率的同时，快速精准识别出所售商品的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于动态视觉的商品识别方法，所述基于动态视觉的商品识别方法包括：
3、在用户开启商品柜门时，通过所述商品柜门顶部安装的摄像头录制购物视频，并对所述购物视频进行分帧处理，获得多张购物图像；
4、分别对多张购物图像进行抠图处理，获得多张抠取商品图像；
5、分别将多张抠取商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像进行匹配，获得图像匹配相似度信息；
6、根据所述图像匹配相似度信息进行商品识别。
7、可选地，所述分别对多张购物图像进行抠图处理，获得多张抠取商品图像的步骤，包括：
8、分别对多张购物图像进行商品定位，获得商品位置信息；
9、根据所述商品位置信息分别对多张购物图像进行抠图处理，获得多张抠取商品图像。
10、可选地，所述分别对多张购物图像进行商品定位，获得商品位置信息的步骤，包括：
11、分别将多张购物图像输入至预设语义分割模型中，获得多张标记框图像；
12、分别对多张标记框图像进行掩膜覆盖处理，获得多张商品待检测图像；
13、通过旋转目标检测算法分别对多张商品待检测图像进行商品定位，获得商品位置信息。
14、可选地，所述根据所述商品位置信息分别对多张购物图像进行抠图处理，获得多张抠取商品图像的步骤，包括：
15、根据所述商品位置信息通过商品检测算法对多张商品待检测图像进行抠图处理，获得多张抠取商品图像。
16、可选地，所述分别将多张抠取商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像进行匹配，获得图像匹配相似度信息的步骤之前，还包括：
17、根据所述购物视频确定售货柜编号；
18、根据所述售货柜编号加载对应的商品图像匹配库，所述商品图像匹配库中存有多张商品图像。
19、可选地，所述分别将多张抠取商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像进行匹配，获得图像匹配相似度信息的步骤，包括：
20、分别将多张抠取商品图像进行预处理，获得多张预处理商品图像，所述预处理包括旋转、边缘填充和缩放；
21、分别将多张预处理商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像进行匹配，获得图像匹配相似度信息。
22、可选地，所述分别将多张预处理商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像进行匹配，获得图像匹配相似度信息的步骤，包括：
23、分别将多张预处理商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像输入至编码神经网络模型中，获得多张预处理商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像之间的欧式距离；
24、根据所述欧式距离确定图像匹配相似度信息。
25、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种基于动态视觉的商品识别系统，所述基于动态视觉的商品识别系统包括：
26、分帧模块，用于通过商品柜门顶部安装的摄像头录制购物视频，并对所述购物视频进行分帧处理，获得多张购物图像；
27、处理模块，用于分别对多张购物图像进行抠图处理，获得多张抠取商品图像；
28、匹配模块，用于分别将多张抠取商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像进行匹配，获得图像匹配相似度信息；
29、识别模块，用于根据所述图像匹配相似度信息进行商品识别。
30、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种基于动态视觉的商品识别设备，所述设备包括：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基于动态视觉的商品识别程序，所述基于动态视觉的商品识别程序配置为实现如上文所述的基于动态视觉的商品识别方法的步骤。
31、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于动态视觉的商品识别程序，所述基于动态视觉的商品识别程序被处理器执行时实现如上文所述的基于动态视觉的商品识别方法的步骤。
32、本专利技术在用户开启商品柜门时，首先通过商品柜门顶部安装的摄像头录制购物视频，并对购物视频进行分帧处理，获得多张购物图像，然后分别对多张购物图像进行抠图处理，获得多张抠取商品本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于动态视觉的商品识别方法，其特征在于，所述基于动态视觉的商品识别方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对多张购物图像进行抠图处理，获得多张抠取商品图像的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对多张购物图像进行商品定位，获得商品位置信息的步骤，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述商品位置信息分别对多张购物图像进行抠图处理，获得多张抠取商品图像的步骤，包括：
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述分别将多张抠取商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像进行匹配，获得图像匹配相似度信息的步骤之前，还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分别将多张抠取商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像进行匹配，获得图像匹配相似度信息的步骤，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分别将多张预处理商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像进行匹配，获得图像匹配相似度信息的步骤，包括：
8.一种基于动
9.一种基于动态视觉的商品识别设备，其特征在于，所述设备包括：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基于动态视觉的商品识别程序，所述基于动态视觉的商品识别程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的基于动态视觉的商品识别方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于动态视觉的商品识别程序，所述基于动态视觉的商品识别程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于动态视觉的商品识别方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于动态视觉的商品识别方法，其特征在于，所述基于动态视觉的商品识别方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对多张购物图像进行抠图处理，获得多张抠取商品图像的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对多张购物图像进行商品定位，获得商品位置信息的步骤，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述商品位置信息分别对多张购物图像进行抠图处理，获得多张抠取商品图像的步骤，包括：
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述分别将多张抠取商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像进行匹配，获得图像匹配相似度信息的步骤之前，还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分别将多张抠取商品图像与商品图像匹配库中多张商品图像进行匹...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁齐锋，金玉辉，
申请(专利权)人：武汉小麦便利科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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