【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动售货机及视觉识别，尤其涉及一种用于智能售货柜的购买行为动态视觉识别方法。
技术介绍
1、随着自动售货机技术的不断发展，目前开门式自动售货柜已经逐渐成为无人售货领域中较为常见的自动售货机。在自动售货机领域中，相较于老式的按键选择商品购买方式，由消费者主动开门拿取商品的购买方式能够更加改善消费者的购物体验。同时也降低了对自动售货机的硬件复杂程度的要求，可以实现在同一售货柜内布置不同品种的商品。
2、目前，开门式的自动售货柜在运营过程中，一般均使用视觉识别方式对消费者的购买行为进行图像识别，从而确定消费者所购买的物品的数量和价格。并根据该信息在远程管理平台上完成消费结算和扣款。在实现上述购物结算的过程中准确的识别购买者所实际取走的商品的种类及数量是实现对购买过程进行准确结算的必不可少的技术环节。
3、现阶段动态视觉智能售货柜主要方案主要通过拍摄当前用户的购买视频，进行购买商品识别，且通常使用单个视频流进行商品识别。其识别过程分为以下几个步骤：第一步：利用目标检测算法，确定每一帧是否存在正在购买的商品，...
【技术保护点】
1.一种用于智能售货柜的购买行为动态视觉识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于智能售货柜的购买行为动态视觉识别方法，其特征在于，所述边框检测器用于获取当前帧图像中的商品的边框坐标信息；所述边框检测器使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO或ssd边框检测算法构成。
3.根据权利要求1所述的用于智能售货柜的购买行为动态视觉识别方法，其特征在于，所述步骤3中的去除无效的商品局部子图像是指去除并非智能售货柜所出售的商品的商品局部子图像。
4.根据权利要求1所述的用于智能售货柜的购...
【技术特征摘要】
1.一种用于智能售货柜的购买行为动态视觉识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于智能售货柜的购买行为动态视觉识别方法，其特征在于，所述边框检测器用于获取当前帧图像中的商品的边框坐标信息；所述边框检测器使用r-cnn、fast r-cnn、faster r-cnn、yolo或ssd边框检测算法构成。
3.根据权利要求1所述的用于智能售货柜的购买行为动态视觉识别方法，其特征在于，所述步骤3中的去除无效的商品局部子图像是指去除并非智能售货柜所出售的商品的商品局部子图像。
4.根据权利要求1所述的用于智能售货柜的购买行为动态视觉识别方法，其特征在于，所述步骤6中的商品分类模型可使用基于reid技术的osnet、transreid、van、convnext或vit模型，或者基于卷积神经网络分类的efficientnetv2，convnext，regnet或vgg模型。
5.根据权利要求1所述的用于智能售货柜的购买行为动态视觉识别方法，其特征在于，所述步骤6中的基于reid技术的商品分类模型会使用gallery图库进行商品分类，所述gallery图库为预先采集的当前算法模型支持类别的商品图。
6.根据权利要求1所述的用于智能售货柜的购买行为动态视觉识别方法，其特征在于，所述图像辅助线为在视频图像中设定一条用于判断用户拿去或放回商品的分割线，所述图像辅助线将视频图像分隔为两个区域，其中一个区域为售货柜商品区域，另一个区域购买者区域；如果当前轨迹起点在售货柜商品区域，终点在购买者区域，则为购买行为；如果当前轨迹起点在购买者区域，终点在售货柜商品区域，则为放回行为。
7.根据权利要求1所述的用于智能售货柜的购买行为动态...
【专利技术属性】
技术研发人员：阳庆瑶，张立殷，
申请(专利权)人：北京映翰通网络技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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