[发明专利]商品图像中目标识别方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种商品图像中目标识别方法，其特征在于，包括：

步骤S1：获取若干张图像，将所述图像输入预训练的场景分类模型，确定所述图像对应的应用场景；

步骤S2：根据图像对应的应用场景，选择预训练的ROI区域检测模型，检测出所述图像上的ROI区域；

步骤S3：将检测出ROI区域的图像进行矫正生成矫正后图像；

步骤S4：将矫正后图像输入预训练的目标识别模型，进行所述图像上每一商品区域的识别；

还包括如下步骤：

步骤M1：当识别出所述图像上每一商品区域时，对所述商品区域形成一标注窗口；

步骤M2：计算相邻标注窗口的间距并计算依次排列的多个商品区域对应标注窗口之间的平均间距；

步骤M3：当相邻标注窗口的间距大于所述平均间距倍数时，选定该相邻标注窗口的间距区域为异常区域；

步骤M4：对所述异常区域通过所述目标识别模型重新识别。

2.根据权利要求1所述的商品图像中目标识别方法，其特征在于，在所述步骤S1和所述步骤S2之间设置有图像质量调整步骤，所述图像质量调整步骤通过如下任一种或任多种实现：

-当图像的曝光量大于第一预定阈值时，降低所述图像的饱和度；

-当图像的曝光量小于第二预定阈值时，增加所述图像的饱和度；

-识别出所述图像上的模糊区域，将所述模糊区域进行清晰度调整；

所述降低或增加图像饱和度通过设置饱和度调节因子实现，利用曝光量和饱和度调节因子形成坐标轴，不同曝光量对应设置不同的饱和度调节因子，形成不同的直线斜率，其中，斜率表示通过饱和度调节因子调节图像色彩渐变的快慢。

3.根据权利要求1所述的商品图像中目标识别方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：

步骤S101：获取多张用于场景分类的训练图像，对每一所述用于场景分类的训练图像进行应用场景的类别标注；

步骤S102：利用标注应用场景后的所述训练图像建立所述场景分类模型；

步骤S103：将所述图像输入所述场景分类模型进行场景分类。

4.根据权利要求3所述的商品图像中目标识别方法，其特征在于，所述应用场景的类别包括如下任一种或任多种应用场景：

-冰箱；

-货架；

-地推商品；

-摆台；

-挂件架。

5.根据权利要求1所述的商品图像中目标识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：

步骤S201：对每一应用场景获取多张用于ROI区域识别的训练图像，利用所述用于ROI区域识别的训练图像建立每一应用场景的ROI区域检测模型；

步骤S202：获取所述图像，根据所述图像的应用场景选择相应的ROI区域检测模型；

步骤S203：在所述图像中提取若干物体的子图像；

步骤S204：通过所述ROI区域检测模型识别所述子图像，在所述子图像中识别出ROI区域。

6.根据权利要求1所述的商品图像中目标识别方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下步骤：

步骤S301：将图像中ROI区域的多个商品区域识别出，进而将多个所述商品区域标注出，多个商品区域至少包括多个依次排列且位于不同高度的第一目标商品区域和第二目标商品区域；

步骤S302：通过至少连接两个第一目标商品区域的中心位置确定第一参考线，至少连接两个第二目标商品区域的中心位置确定第二参考线，根据第一参考线和第二参考线的斜率平均值生成第三参考线；

步骤S303：将每个第一目标商品区域的中心位置与沿一设定方向排列次序相同的第二目标商品区域的中心位置相连接生成多条第四参考线，根据多条四参考线的斜率平均值生成参考线；

步骤S304：根据第三参考线与图像的水平基线以及第五参考线与图像的竖直基线之间的变换关系生成转换矩阵，并将所述图像根据所述转换矩阵进行矫正生成矫正后图像。