[发明专利]一种智能物品识别方法和装置

说明书

本发明公开了一种智能物品识别方法和装置。涉及图形图像技术，解决了自动识别水果容易发生误判的问题。该方法包括：预识别待检测物品，获取所述待检测物品的预判类别；检测所述待检测物品的物理特征；判断所述待检测物品的预判类别与物理特征是否一致；在所述待检测物品的预判类别与物理特征一致的情况下，判定所述待检测物品为所述预判类别的物品。本发明提供的技术方案适用于智能销售场景，实现了高准确率的水果等物品识别。

技术领域

本发明涉及图形图像技术，尤指一种智能物品识别方法和装置。

背景技术

当前，云计算大数据逐渐被行业认可，智能时代即将到来，智能机器人，智能识别，人脸识别已经被各行各业所适用，给人们提供了便利。随着智能化的发展，现在智能功能、无人工厂都已经投入运行，和人们息息相关的日常生活，比如无人超市等也在各地落地，但是对于物体的识别确没有很好的方式，现在还是采用贴二维码标签的方式识别，这种方式不能叫智能，通用的图片识别无法真实的识别出来水果，图像识别只能从外形识别出来各种水果，但是不能识别出来真实的水果和人造水果，因为他们的外形是一样的。因此，自动识别水果的准确率较低。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种智能物品识别方法和装置。通过物理特征验证图像识别结果，提升了自动水果识别的准确率，解决了自动识别水果容易发生误判的问题。

为了达到本发明目的，本发明提供了一种智能物品识别方法，包括：

预识别待检测物品，获取所述待检测物品的预判类别；

检测所述待检测物品的物理特征；

判断所述待检测物品的预判类别与物理特征是否一致；

在所述待检测物品的预判类别与物理特征一致的情况下，判定所述待检测物品为所述预判类别的物品。

优选的，所述物理特征至少包含体积、重量与密度，检测所述待检测物品的物理特征的步骤包括：

通过图像识别计算所述待检测物品的体积；

称量所述待检测物品的质量；

根据所述待检测物品的体积和质量，计算所述待检测物品的密度。

优选的，判断所述待检测物品的预判类别与物理特征是否一致的步骤包括：

根据所述待检测物品的预判类别，查询预置的密度范围库，寻找与所述预判类别匹配的条目，所述密度范围库包含多个条目，每个条目记录了一种物品种类与对应的密度范围；

判断所述待检测物品的物理特征是否在所述预判类别匹配的密度范围内；

在所述待检测物品的物理特征在所述预判类别匹配的密度范围内时判定所述待检测物品的预判类别与物理特征一致，否则判定不一致。

优选的，预识别待检测物品，获取所述待检测物品的预判类别的步骤之前，还包括：

收集各种物品的密度范围数据，生成密度范围库，所述密度范围库中的每个条目记录的物理特征至少包含相应物品类别的密度范围数据。

优选的，判断所述待检测物品的预判类别与物理特征是否一致的步骤之后还包括：

在所述待检测物品的预判类别与物理特征不一致的情况下，发出告警提示信息。

本发明的另一方面还提供了一种智能物品识别装置，包括：

预识别模块，用于预识别待检测物品，获取所述待检测物品的预判类别；

特征检测模块，用于检测所述待检测物品的物理特征；

结果匹配模块，用于判断所述待检测物品的预判类别与物理特征是否一致；