[发明专利]一种售货柜的商品存取识别系统及方法

权利要求书

1.一种售货柜的商品存取识别系统，其特征在于，包括：

称重传感器，用于对商品进行重量检测，称重传感器数量为2～6个；

光电检测器，用于对存取商品的动作检测；

高清摄像头，用于拍摄配货员或用户存取的商品，并连接有图像处理模块；

数据处理模块，分别于称重传感器、光电检测器及图像处理模块连接。

2.如权利要求1所述的售货柜的商品存取识别系统，其特征在于，称重传感器与数据处理模块之间还设有集线器及变送器。

3.一种售货柜的商品存取识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

对存取商品动作进行检测，判断是否存在存取商品的准备；

通过高清摄像头对商品的种类及数量进行图像识别；

通过称重传感器测量商品的总重量，根据商品总重量的变化，判断是否有商品存取及对应重量商品的种类及数量；

将存取商品的动作检测、高清摄像头的识别到的商品种类及数量及称重传感器称重后确定的商品的种类及数量进行对比，是否一致。

4.如权利要求3所述的售货柜的商品存取识别方法，其特征在于，称重传感器测得商品总重量的减少量，与高清摄像头识别的商品的数量及种类，根据对应种类商品的重量，确定商品的种类及数量。

5.如权利要求3所述的售货柜的商品存取识别方法，其特征在于，通过光电检测器对存取商品动作进行检测。

6.如权利要求3所述的售货柜的商品存取识别方法，其特征在于，高清摄像头对商品的种类及数量进行图像识别方法为：

a）采集若干商品的训练图像数据，对训练图像进行处理，形成高斯尺度空间，从最底层向最顶层依次标记为：A1、A2、A3…An；

b）提取A1、A2、A3…An中部分或全部的边界信息，并保存至数据库内；

c）通过摄像头获得待识别的商品图像，并对图像进行去噪处理及去干扰图形处理；

d）通过边界检测算法获得待识别图像的边界信息；

e）对待识别图像的边界信息与数据库内的数据进行对比，从而得出待测商品的种类及数量。

7.如权利要求6所述的售货柜的商品存取识别方法，其特征在于，在步骤e中，待识别图像的边界信息与数据库内的数据进行对比是通过广义霍夫变换模型对比。

8.如权利要求7所述的售货柜的商品存取识别方法，其特征在于，广义霍夫变换模型对比方法：

a）在区域内部选择一参考点（Xr，Xy），计算各边界点的梯度方向α；

b）参考点及各边界点的相对位置用它们的连线方向角φ及连线长度r表示，将它们按梯度方向α的大小依次排列成一个数据表P；

c）求取投票矩阵；对待识别图像所有边界点x计算梯度方向α，根据梯度方向，在数据表P中找到所有相同α的集合，并根据公式：

计算出预测参考点的位置（）,并在相应的相应的累积矩阵中加1，获得A（）=A（）+1；

d）若A值超过设定的阈值，则判断待测图形中存在数据表P中的形状。