[发明专利]结算方法、装置和系统在审
申请号: | 201711424661.7 | 申请日: | 2017-12-25 |
公开(公告)号: | CN109934569A | 公开(公告)日: | 2019-06-25 |
发明(设计)人: | 吴一黎 | 申请(专利权)人: | 图灵通诺(北京)科技有限公司 |
主分类号: | G06Q20/18 | 分类号: | G06Q20/18;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 北京五洲洋和知识产权代理事务所(普通合伙) 11387 | 代理人: | 刘春成 |
地址: | 100107 北京市朝阳区天朗*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 结算装置 拿取 结算 开锁指令 容纳箱 购物 顾客 验证 计算机技术领域 摄像头 存储器 顾客体验 关联模块 结算模块 结算系统 预先注册 注册模块 客户端 处理器 开锁 购买 货架 承载 发送 容纳 关联 交易 | ||
本发明公开了一种结算方法、装置和系统,属于计算机技术领域。结算方法,其包括验证接收的开锁请求是否由预先注册的顾客发送,若是则发出开锁指令,并将此顾客与商品涉及的拿取或放回动作关联,开锁指令用于打开容纳箱,容纳箱内设置有承载商品的货架;在识别拿取或放回动作及拿取或放回动作所针对的商品后,生成此顾客的购物清单;根据购物清单进行结算。公开了一种结算装置,其包括注册模块、验证关联模块、生成购物清单模块和结算模块。公开了一种结算装置,其包括摄像头、处理器和存储器。公开了一种结算系统,其包括客户端、容纳箱和结算装置。本发明使得售货流程友好,顾客体验好;可以一次交易实现购买多个或多种商品,购买过程便捷。
技术领域
本发明属于计算机技术领域,特别涉及一种结算方法、装置和系统。
背景技术
自动售货机(或称自动贩卖机)因无需收银员值守,售货方便,现在在人群比较密集的区域,如车站、商场、医院、学校非常受欢迎。自动售货机的售货流程如下:顾客挑选自己喜欢的一个商品,并触碰与该商品对应的按键,然后投入硬币或纸币或使用移动支付,如支付宝、微信等来完成支付过程,从而拿到该商品。
随着信息技术的发展,顾客越来越感觉自动售货机的售货流程不友好,不能实现“即拿即走”的结算方式,该结算方式下顾客挑选好自己的商品,可以立马离开。而且自动售货机每次只能完成一个商品的交易,当顾客需要购买多个商品时,需多次交易,购买过程不便捷。而且自动售货机的货架上摆放的是样品,非实际的可售卖的商品,且货架上只能摆放一排样品,可见商品的种类非常少,不能满足顾客对商品多样化的需求。
发明内容
为了解决现有技术中存在的自动售货机不能实现“即拿即走”结算方式的问题,本发明一方面提供了一种结算方法,其包括:步骤S1,验证接收的开锁请求是否由预先注册的顾客发送,若是,则发出开锁指令,并将此顾客与商品涉及的拿取或放回动作关联,所述开锁指令用于打开容纳箱,所述容纳箱内设置有承载所述商品的货架;步骤S2,在识别拿取或放回动作及拿取或放回动作所针对的商品后,生成此顾客的购物清单;步骤S3,根据所述购物清单进行结算。
在如上所述的结算方法中,优选地,步骤S2中,识别拿取或放回动作,具体包括:获取此顾客在所述货架前的多帧连贯的手部图像,对多帧连贯的手部图像在时间轴上建立一条手部运动轨迹;当检测到手部的运动轨迹为由预设的虚拟动作分界线外向内移动且手中拿有商品时,则将动作识别为放回动作;当检测到手部的运动轨迹为由所述虚拟动作分界线内向外移动且手中拿有商品时,则将动作识别为拿取动作;其中,所述虚拟动作分界线外为远离所述货架的方向,所述虚拟动作分界线内为靠近所述货架的方向。
在如上所述的结算方法中,优选地,步骤S2中,识别拿取或放回动作所针对的商品,具体包括:S21,对获取的含有商品的多帧手部图像进行目标检测以对应获取多个矩形区域图像,所述矩形区域图像为与包含商品的矩形区域对应的图像,多帧手部图像与多个摄像头一一对应;S22,根据多个矩形区域图像和预先训练的一级分类模型,对应获取多个初级分类结果,预先训练的一级分类模型为基于卷积神经网络的图像识别技术架构且经所述容纳箱内所有商品训练的模型,根据多个初级分类结果和预先训练的一级线性回归模型获取多帧手部图像的一级分类结果;S23,以所述一级分类结果作为第一次分类结果;S24,将所述第一次分类结果作为待识别的商品。
在如上所述的结算方法中,优选地,在步骤S22之后,步骤S24之前,还包括:S25,若一级分类结果为相似商品,则根据多个矩形区域图像和预先训练的二级分类模型,对应获得多个次级分类结果,再根据多个次级分类结果和预先训练的二级线性回归模型获取多帧手部图像的二级分类结果,并以二级分类结果作为第一次分类结果,二级分类模型为预先基于卷积神经网络的图像识别技术架构且经所述容纳箱内相似商品组中商品训练的模型,否则执行步骤S23。
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