[发明专利]一种基于神经网络的无人售货方法和设备

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种基于神经网络的无人售货方法和设备。

背景技术

目前，商店或者超市等，在进行销售时，在结算时都是依赖于收银员来进行的，在这种方式下，由于是依赖人工的方式来继续的，一则成本较高，且随着社会的发展，人力的成本将越来越高，另外，人工的方式导致效率比较低下，特别是在大型的超市，往往结算时用户需要排很久的队，导致用户的体验特别不好，另外，也导致人流无法顺畅流通，导致大量本应该出去的人出不去，或者放弃购物，或者导致想购物的人进不来，特别是上商场的面积相对不足的情况下更是如此。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提出了一种基于神经网络的无人售货方法和设备，以自动化的方式进行无人售货，大大提高了效率，降低了使用成本，且利于人流的顺畅流通，进而提升了用户的使用体验。

具体的，本发明提出了以下具体的实施例：

本发明实施例提出了一种基于神经网络的无人售货方法，应用于商场，其中所述商场对应出口的位置设置有摄像头，所述商场中的商品设置有无源标签，该方法包括：

通过所述摄像头拍摄各用户选择的商品的图片；

针对各所述用户，基于对应商品识别的神经网络对所述图片进行识别，以确定所述用户选择的商品；

判断所述用户已支付的商品与所选的商品是否一致；

若判断结果为一致，则执行预设的完成支付的流程；

若判断结果为不一致，则执行预设的警示流程。

在一个具体的实施例中，所述“针对各所述用户，基于对应商品识别的神经网络对所述图片进行识别，以确定所述用户选择的商品”包括：

针对各所述用户，当所述用户的位置处于预设的监控位置时，获取所述用户输入的支付信息，且基于对应商品识别的神经网络对各所述图片进行识别，以确定所述用户选择的商品。

在一个具体的实施例中，所述预设的完成支付的流程包括：放行流程；

所述预设的警示流程包括：以声光报警的方式进行报警、和/或通知警卫、和/或通知所述用户商品丢失。

在一个具体的实施例中，所述神经网络是基于将所述商场中所有商品作为样本进行训练得到的。

在一个具体的实施例中，所述无源标签包括：条形码；其中，所述条形码对应有所在商品的信息，所述信息包括：价格信息。

本发明实施例提出了一种基于神经网络的无人售货设备，应用于商场，其中所述商场对应出口的位置设置有摄像头，所述商场中的商品设置有无源标签，该设备包括：

拍摄模块，用于通过所述摄像头拍摄各用户选择的商品的图片；

识别模块，用于针对各所述用户，基于对应商品识别的神经网络对所述图片进行识别，以确定所述用户选择的商品；

判断模块，用于判断所述用户已支付的商品与所选的商品是否一致；

第一处理模块，用于当判断结果为一致时，执行预设的完成支付的流程；

第二处理模块，用于当判断结果为不一致时，执行预设的警示流程。

在一个具体的实施例中，所述识别模块，用于：

针对各所述用户，当所述用户的位置处于预设的监控位置时，获取所述用户输入的支付信息，且基于对应商品识别的神经网络对各所述图片进行识别，以确定所述用户选择的商品。

在一个具体的实施例中，所述预设的完成支付的流程包括：放行流程；

所述预设的警示流程包括：以声光报警的方式进行报警、和/或通知警卫、和/或通知所述用户商品丢失。

在一个具体的实施例中，所述神经网络是基于将所述商场中所有商品作为样本进行训练得到的。

在一个具体的实施例中，所述无源标签包括：条形码；其中，所述条形码对应有所在商品的信息，所述信息包括：价格信息。

以此，本发明实施例提出了一种基于神经网络的无人售货方法和设备，应用于商场，其中所述商场对应出口的位置设置有摄像头，所述商场中的商品设置有无源标签，该方法包括：通过所述摄像头拍摄各用户选择的商品的图片；针对各所述用户，基于对应商品识别的神经网络对所述图片进行识别，以确定所述用户选择的商品；判断所述用户已支付的商品与所选的商品是否一致；若判断结果为一致，则执行预设的完成支付的流程；若判断结果为不一致，则执行预设的警示流程。以此自动化的方式进行无人售货，大大提高了效率，降低了使用成本，且利于人流的顺畅流通，进而提升了用户的使用体验。

附图说明