[发明专利]一种商品识别方法、无人售货机及计算机可读存储介质

说明书

本发明实施例提供一种商品识别方法、无人售货机及计算机可读存储介质，包括：当检测到无人售货机的门打开时，通过摄像头采集无人售货机内的视频数据；从视频数据中选取第一视频数据，第一视频数据是重力传感器的数值变小后第一时间段内的视频数据；从视频数据中选取第二视频数据，第二视频数据是重力传感器的数值变大前第二时间段内的视频数据；根据训练的目标物体检测模型、第一视频数据、第二视频数据和最高位置确定被用户取走的商品的种类和数量，最高位置是训练的目标物体检测模型识别的背景图像中商品的位置中的最高位置，背景图像是无人售货机的门打开前通过摄像头采集的无人售货机内的图像。本发明实施例，可以提高商品识别准确性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种商品识别方法、无人售货机及计算机可读存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的不断发展，无人售货机已逐渐出现在人们生活中，因此，如何识别无人售货机中被用户取走的商品已成为一个亟待解决的技术问题。目前，一种重要的商品识别方法为：当检测到无人售货机的门被关闭时，扫描无人售货机中每个商品上的射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)标签，将扫描的RFID标签与存储的RFID标签进行比较，将存储的RFID标签中除扫描的RFID标签之外的标签对应的商品确定为被用户取走的商品。然而，上述方法中由于RFID标签容易损坏，以致商品识别准确性较低。

发明内容

本发明实施例提供一种商品识别方法、无人售货机及计算机可读存储介质，用于提高商品识别准确性。

第一方面提供一种商品识别方法，该方法应用于无人售货机，包括：

当检测到所述无人售货机的门打开时，通过摄像头采集所述无人售货机内的视频数据；

从所述视频数据中选取第一视频数据，所述第一视频数据是重力传感器的数值变小后第一时间段内的视频数据；

从所述视频数据中选取第二视频数据，所述第二视频数据是所述重力传感器的数值变大前第二时间段内的视频数据；

根据训练的目标物体检测模型、所述第一视频数据、所述第二视频数据和最高位置确定被用户取走的商品的种类和数量，所述最高位置是所述训练的目标物体检测模型识别的背景图像中商品的位置中的最高位置，所述背景图像是所述无人售货机的门打开前通过所述摄像头采集的所述无人售货机内的图像。

第二方面提供一种无人售货机，包括用于执行第一方面提供的商品识别方法的单元。

第三方面提供一种无人售货机，包括处理器、存储器、摄像头和收发器，所述处理器、所述存储器、所述摄像头和所述收发器相互连接，其中，所述摄像头用于采集视频数据，所述收发器用于与电子设备进行通信，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于调用所述程序指令执行第一方面提供的商品识别方法。

第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行第一方面提供的商品识别方法。

第五方面提供了一种应用程序，该应用程序用于在运行时执行第一方面提供的商品识别方法。

本发明实施例中，当检测到无人售货机的门打开时通过摄像头采集无人售货机内的视频数据，从视频数据中选取重力传感器的数值变小后第一时间段内的第一视频数据，从视频数据中选取重力传感器的数值变大前第二时间段内的第二视频数据，根据训练的目标物体检测模型、第一视频数据、第二视频数据和最高位置确定被用户取走的商品的种类和数量。先选取重力传感器的数值变小后的第一视频数据以及重力传感器的数值变大前的第二视频数据，之后根据训练的目标物体检测模型、第一视频数据、第二视频数据和最高位置确定被用户取走的商品的种类和数量，从而可以准确地确定被用户取走的商品，因此，可以提高商品识别准确性。

附图说明