【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物体识别，具体涉及一种基于视觉算法的商品感兴趣识别方法。
技术介绍
1、在大型的商场中，存在较多的商品展厅，通常每个展厅都会配备相应的服务导购人员，在客户进入展厅后，导购人员会跟随来看商品的客户，经过多个展厅，这会降低导购的效率，进而导致需要招聘大量的导购人员。
2、目前，随着计算机视觉技术和机器学习的发展与进步，通过监控自动识别事件变得越来越有可能，例如行人检测，人脸识别等。现有技术中，使用计算机视觉算法，自动识别客户感兴趣的商品及对应的展厅，不仅可以提高导购人员的效率，提高对客户导购的精准性，还可以节省导购员的用人成本。
3、现有的检测技术主要分为两类：
4、(1)传统的移动目标检测技术，代表性的有帧差法，背景差分法，光流法等，特点是计算简单，实时性强，然而存在无法应对太复杂场景的缺点。
5、(2)基于深度学习的目标检测技术，代表性的有faster-rcnn,yolo,ssd等，特点是复杂场景适应能力强，然而存在待检测目标与背景有明显可区分特征的缺点。
6、因...
【技术保护点】
1.一种基于视觉算法的商品感兴趣识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉算法的商品感兴趣识别方法，其特征在于，所述目标检测模型的训练过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉算法的商品感兴趣识别方法，其特征在于，所述通用目标检测算法设置在带有芯片的摄像机上，所述特征提取神经网络ShuffleNetV2包括一个卷积层、一个池化层、3组残差模块和一个卷积，将前两组残差模块和最后一个卷积的输出作为特征输出。
4.根据权利要求2所述的一种基于视觉算法的商品感兴趣识别方法，其特征在于，所述利用通...
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉算法的商品感兴趣识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉算法的商品感兴趣识别方法，其特征在于，所述目标检测模型的训练过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉算法的商品感兴趣识别方法，其特征在于，所述通用目标检测算法设置在带有芯片的摄像机上，所述特征提取神经网络shufflenetv2包括一个卷积层、一个池化层、3组残差模块和一个卷积，将前两组残差模块和最后一个卷积的输出作为特征输出。
4.根据权利要求2所述的一种基于视觉算法的商品感兴趣识别方法，其特征在于，所述利用通用目标检测算法yolov4对所述目标检测对象进行检测包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于视觉算法的商品感兴趣识别方法，其特征在于，所述损失函数ciou表示...
【专利技术属性】
技术研发人员：张祥祥，沈修平，
申请(专利权)人：上海悠络客电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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