[发明专利]一种冷藏装置存储物管理系统和冷藏装置

权利要求书

1.一种冷藏装置存储物管理系统，其特征在于，包括：

基于卷积神经网络的训练模块，用于学习检测目标存储物；所述训练模块包括第一卷积神经网络，所述第一卷积神经网络用于接收标注原始图像，提取所述标注原始图像中的特征、定位、分类以学习检测目标存储物；

基于卷积神经网络的识别模块，用于识别是否有目标存储物以及目标存储物的种类；所述识别模块包括优化模块，所述优化模块用于根据所述训练模块生成的损失函数曲线、错误率曲线和学习曲线调整第一卷积神经网络的超参数；验证图像数据库，所述验证图像数据库用于存储验证图像；和验证模块，所述验证模块用于输入验证图像至调整后的第一卷积网络并得到优化第一卷积神经网络；和测试模块，所述测试模块用于将视频处理为单帧并作为测试图像输入至所述优化第一卷积神经网络进行识别，确定是否有目标存储物及目标存储物的种类，输出识别结果，同时得到最优化网络模型；

基于卷积神经网络的检测模块，用于捕捉检测是否有目标存储物、以及是否有目标存储物存入冷藏装置或从冷藏装置中取出；所述检测模块包括输入模块，用于输入冷藏装置入口处和冷藏装置内的视频集和静态图像，所述检测模块将所述视频集和静态图像中的静态成分和运动成分输入至所述最优化网络模型，以检测是否有目标存储物存入冷藏装置或从冷藏装置中取出；和

估算模块，用于确定存入冷藏装置或从冷藏装置中取出的目标存储物的数量；所述估算模块包括：第一估算模块，用于根据冷藏装置入口视频集和所述最优化网络模型的输出估算存入或取出目标存储物的轮廓面积；第二估算模块，用于根据静态图像再次估算存入或取出的所述目标存储物轮廓面积，校准模块，用于根据第一估算模块和第二估算模块的输出比较确定存储物数量；当所述最优化网络模型的输出结果确定有目标存储物存入或取出时，第一估算模块用于先根据所述冷藏装置入口处的视频集估算目标存储物轮廓面积并作为标准值；第二估算模块用于再根据所述冷藏装置内的静态图像再次估算目标存储物轮廓面积作为测试值；所述校准模块用于将测试值与标准值进行比较，确定存储物数量。

2.根据权利要求1所述的冷藏装置存储物管理系统，其特征在于，所述训练模块包括：

数据库，用于存储目标存储物的静态图片；

处理模块，用于区分所述数据库中静态图片上的存储物类别，并根据不同类别分别进行标注形成标注原始图像并输出至所述第一卷积神经网络。

3.根据权利要求2所述的冷藏装置存储物管理系统，其特征在于，所述第一卷积神经网络包括：

特征提取层，用于提取所述标注原始图像上标注检测区域的像素值，提取特征得到所述检测区域的特征图；

特征采样层，用于利用窗口滑过所述检测区域特征图生成低维向量；

特征映射层，用于映射所述低维向量至全连接层；

全连接层，所述全连接层包括用于定位的回归层和用于分类的分类层，所述全连接层用于输出结果，确定是否检测到目标存储物。

4.根据权利要求1所述的冷藏装置存储物管理系统，其特征在于，所述超参数包括学习率、正则项系数和卷积神经网络层数。

5.根据权利要求1所述的冷藏装置存储物管理系统，其特征在于，还包括：

统计模块，用于根据所述估算模块的输出值输出冷藏装置中目标存储物的种类和数量；

所述统计模块用于在所述测试值和标准值相等时，记录目标存储物的种类，增加或减少目标存储物的数量。

6.根据权利要求5所述的冷藏装置存储物管理系统，其特征在于，还包括显示模块，所述显示模块接收所述统计模块的输出结果并生成显示值。

7.一种冷藏装置，其特征在于，包括如权利要求1至6任一项所述的冷藏装置存储物管理系统。