【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能购物，提供一种智能购物车状态识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、近年来，随着人工智能、大数据和物联网等技术的发展，无人零售迅猛发展，然而，经过多年探索发现成本不成比例，其中，跨摄像头跟踪、万种商品识别以及防作弊等都待发展，使得无人零售陷入发展瓶颈。在此基础上，智慧购物车的出现让人们看到了希望，然而，在现有技术中，智慧购物车常采用背景建模方法来实现智能购物，然而，这种方法导致数据处理能力要求高、芯片性能要求高以及电池能耗高，进而，使得难以在现实场景中进行布设。此外，背景建模方法对场景也有限制，类似于购物车抖动等背景变化过大的情况，则容易导致目标定位不准，从而影响智能购物车状态的识别精度。
2、因此，如何在降低能耗的同时，提高智能购物车状态的识别精度是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种智能购物车状态识别方法、装置、设备及存储介质，用于解决能耗高和智能购物车状态识别精度较低的问题。
2、一方面，提供一种智能购物车状态识别方法，
【技术保护点】
1.一种智能购物车状态识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取一张背景图像和两张商品图像之后，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述两张商品图像各自对应的相似度平均值，从所述两张商品图像中确定出一张目标商品图像的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述两张商品图像各自对应的相似度平均值，从所述两张商品图像中确定出一张目标商品图像之后，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述一张背景图像和所述一...
【技术特征摘要】
1.一种智能购物车状态识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取一张背景图像和两张商品图像之后，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述两张商品图像各自对应的相似度平均值，从所述两张商品图像中确定出一张目标商品图像的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述两张商品图像各自对应的相似度平均值，从所述两张商品图像中确定出一张目标商品图像之后，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述一张背景图像和所述一张目...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙晓刚，彭涛，
申请(专利权)人：成都阿加犀智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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