[发明专利]一种基于图像识别技术的货架识别方法

说明书

本发明提供了一种基于图像识别技术的货架识别方法，其具体包括如下步骤：S1、对目标产品进行360度摄像采集商品各个角度的图片并进行数据处理作为样本图片集，通过其他渠道获得不包含目标产品的货架图片作为训练的验证图片集；S2、将采集到的样本图片集和验证图片集交给训练机进行模式训练，得到具备图像识别能力的识别引擎；S3、采集货架商品陈列图片并上传到PC端进行数据预处理；S4、将步骤S3数据预处理后的图片集放入到识别引擎进行识别。本发明基于深度学习的图像识别智能技术，能快速、准确地识别货架图片中的信息并统计，避免了人工现场核查的麻烦。该方法操作简便，能在短时间内掌握多个铺面的排货情况，大大提高了管理工作效率和准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种货架识别方法。

背景技术

消费品企业需要定期对线下渠道进行店内核查、普查商品的铺货率、在货架的排面数和占有率等，以优化店内执行，获得对购买现场的洞察，对于企业的市场投放、市场管理的决策具有重大意义。

品牌商要了解其商品在各大商场超市货架上的情况(铺货率、货架商品排面)，需要安排专门的销售代表或职员到指定的商场超市对摆放其商品的货架进行信息采集、进行统计并将统计结果反馈到公司，目前的解决方法有如下两种：

1.销售代表或相关职员在货架前进行数据统计，即在现场人工数出货架上记录所需统计商品的数目、观察排面状况、计算占有率等，工作完成后将信息统计汇总并上交；

2.销售代表或相关职员在货架前拍照采集其图片信息，采集完成后在图片中记录所需统计商品的数目、观察牌面状况、计算占有率等，工作完成后将信息统计汇总并上交。

这两种方法均需要人工进店和现场核计，花费了大量的人力且效率低、质量难以把控。品牌商往往局限于成本只做抽样调查，无法获取完整的数据。

随着科技和智能化信息系统的发展，目前也有针对货架上商品的摆放和盘点所需要的商品信息进行自动统计和分析的方法。

中国专利号CN201510917753.3公开了一种基于超像素的图像的实际货架图景象分析。所包括的图像识别系统接收包括多个被组织的对象的实际货架图图像，并且检测和识别零售货架上的一个或多个货品的实际货架图图像中的对象，识别货架前端和货架前端上的标签，识别货架下的空闲空间，识别可能存在未被识别的产品的区域，以及识别产品“缺货”的区域。这种方法通过对采集的图像进行图像处理来计算识别和判断用户所需信息，每次的采集结果都需要经过复杂的图像处理过程，难以实时获得统计结果。

中国专利号CN201210376807.6公开了一种基于图像识别技术的商品陈列信息采集分析系统及方法，所述方法是：1)建立一个特征库；2)采集商品陈列图片；3)读取商品陈列图片，对图片进行分析与切割；4)识别得到商品信息与陈列位置信息；5)识别出价格标签所在位置，获得价格标签信息；6)将得到的价格标签信息与商品条码进行关联。这种方法不仅需要采集商品图片还需要采集商品标签，并且商品标签还需与商品条码关联，操作步骤复杂并且商品标签的采集需要更准确清晰的图像，如果采集结果不理想，很容易造成系统误判，影响准确率。

中国专利号201110098035.X公开了一种图像采集分析方法，包括：步骤1、制作若干个标尺并将其摆放在每行超市货架上，所述标尺上具有若干组编码；步骤2、采集摆放有所述标尺的货架的图像；步骤3、对采集到的所述图像分离色彩通道，在分离后的各个通道上检测标尺的编码；步骤4、根据对所述编码的检测结果对图像进行校正；步骤5、根据对所述编码的检测结果在校正后的图像上分割出图像中包含商品的区域；步骤6、在所述区域上利用颜色特征和局部纹理特征对商品进行分类，进而得到商品摆放的相关信息。这种方法需要在每个货架上配置专门的标尺，增加了工作量和操作的复杂程度，而且在货架上配置标尺对整个店铺的视觉感官有一定的影响，不一定线下每间店铺能得到实施，因此现实可行性不高。

发明内容