[发明专利]支持物品识别的视觉系统及方法与介质

说明书

本发明提供了一种支持物品识别的视觉系统及方法与介质，包括：物品图像框定及分割模块：令获取柜内各层物品图像，采用边缘检测、圆形及多边形拟合及检测神经网络，对获取的柜内各层物品图像进行框定及截图，获得柜内物品截图；物品识别及计数模块：令根据预设物品的特征定义，采用神经网络、角点特征识别、颜色识、自定义特征编码识别等识别算法，对物品进行识别，并进行计数盘点，获得初始库存数据、闭门后库存数据。本发明通过采用包括神经网络，边缘检测，圆形及多变性拟合等综合的物品图像框定及分割，加强了商品检测及定位准确度。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，具体地，涉及支持物品识别的视觉系统及方法与介质。尤其是一种支持物品多维特征识别的视觉售货柜的技术方案。

背景技术

自动售货机是商业自动化的常用设备，它不受时间、地点的限制，能节省人力、方便交易，是一种全新的商业零售形式，又被称为24小时营业的微型超市。

目前，市场上使用的自动售货机算法一般采用单一商品特征，如神经网络，或颜色特征。导致识别精度不高，商品检测容易有误差从而无法实际商品化。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种支持物品识别的视觉系统及方法与介质。

根据本发明提供的一种支持物品识别的视觉系统，包括：

物品图像框定及分割模块：获取物品图像，根据所述物品图像获得物品截图；

物品识别及计数模块：根据所述物品截图，进行物品识别以及计数，得到计数结果；

订单生成模块：根据所述计数结果，获得订单信息。

优选地，所述物品图像框定及分割模块，包括：

检测截图模块：对于柜内一层或多层空间，获取层内物品图像，通过一维或多维特征，对所述物品图像进行检测，根据检测结果在物品图像中进行框定及截图，获得柜内物品截图。

优选地，所述物品识别及计数模块，包括：

特征识别模块：根据预设物品的特征定义，采用一个或多种识别方式，对物品截图中的物品进行识别，并根据识别结果进行计数盘点，得到计数结果；

库存数据更新模块：根据所述计数结果，对闭门前库存数据进行更新，得到闭门后库存数据。

优选地，所述订单生成模块，包括：

库存数据比对模块：将闭门前库存数据与闭门后库存数据进行比对，根据比对结果生成订单信息。

根据本发明提供的一种支持物品识别的视觉方法，包括：物品图像框定及分割步骤

物品图像框定及分割步骤：获取物品图像，根据所述物品图像获得物品截图；

物品识别及计数步骤：根据所述物品截图，进行物品识别以及计数，得到计数结果；

订单生成步骤：根据所述计数结果，获得订单信息。

优选地，所述物品图像框定及分割步骤，包括：

检测截图步骤：对于柜内一层或多层空间，获取层内物品图像，通过一维或多维特征，对所述物品图像进行检测，根据检测结果在物品图像中进行框定及截图，获得柜内物品截图。

优选地，所述物品识别及计数步骤，包括：

特征识别步骤：根据预设物品的特征定义，采用一个或多种识别方式，对物品截图中的物品进行识别，并根据识别结果进行计数盘点，得到计数结果；

库存数据更新步骤：根据所述计数结果，对闭门前库存数据进行更新，得到闭门后库存数据。

优选地，所述订单生成步骤，包括：