[发明专利]果蔬智能计价方法、装置、存储介质及设备

说明书

本发明提供了一种果蔬智能计价方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：获取各类别果蔬的图像数据集，将其作为深度学习的训练样本进行模型训练得到果蔬识别模型；采集待计价果蔬的图像数据；利用所述果蔬识别模型对所述图像数据进行分类，以获取待计价果蔬的类别；查询所述分类结果对应的单价信息，并根据所述单价信息和待计价果蔬的重量信息得到待计价果蔬的总价。本发明利用深度学习图像识别技术识别果蔬种类，自动选择对应的售价并结合重量进行计价清算，减少人为操作因素导致的误差，极大提高了工作效率。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种果蔬智能计价方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

农贸市场和超市中售卖的水果和蔬菜品种繁多，其形状、纹理和大小等因素也各不相同，便捷、准确地进行结算果蔬价格，避免不必要的经济损失，对超市和农贸市场，以及消费者具有重要意义。

近年来，智能单品极大地便利了人们的生活，目前市场上普遍应用称重仪器人为操作果蔬类标签码选取价格进行价钱结算，在人流量较大的情况下，操作极不便利，同时需工作人员牢记果蔬对应条形码，工作效率低，且只能在待定工作区域进行计价清算购买果蔬，易造成结算拥塞现象。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种果蔬智能计价方法、装置、存储介质及设备，利用深度学习图像识别技术识别果蔬种类，自动选择对应的售价并结合重量进行计价清算，减少人为操作因素导致的误差，极大提高了工作效率。

本发明的一个方面，提供了一种果蔬智能计价方法，所述方法包括：

获取各类别果蔬的图像数据集，将其作为深度学习的训练样本进行模型训练得到果蔬识别模型；

采集待计价果蔬的图像数据；

利用所述果蔬识别模型对所述图像数据进行分类，以获取待计价果蔬的类别；

查询所述分类结果对应的单价信息，并根据所述单价信息和待计价果蔬的重量信息得到待计价果蔬的总价。

可选地，所述利用所述果蔬识别模型对所述图像数据进行分类，以获取待计价果蔬的类别，还包括：

若所述果蔬识别模型的分类结果大于或等于两个类别，则采集用户输入的语音数据；

识别所述语音数据，并根据所述语音数据的识别结果确定待计价果蔬的类别。

可选地，所述获取各类别果蔬的图像数据集，将其作为深度学习的训练样本进行模型训练得到果蔬识别模型，包括：

将各类别果蔬的图像数据集输入卷积神经网络模型进行训练，以供所述卷积神经网络模型通过多轮卷积层和池化层进行特征提取，经过全连接层将提取的特征表示映射到样本标记空间，并经过softmax层实现果蔬类别的输出。

可选地，所述方法还包括：

预先对各类别果蔬的图像数据集进行去噪预处理，并将预处理后的图像数据集作为深度学习的训练样本。

可选地，在所述查询所述分类结果对应的单价信息之前，所述方法还包括：

对待计价果蔬进行称重，以采集待计价果蔬的重量信息，或接收用户输入的待计价果蔬的重量信息。

本发明的另一个方面，提供了一种果蔬智能计价装置，包括：

模型训练模块，用于获取各类别果蔬的图像数据集，将其作为深度学习的训练样本进行模型训练得到果蔬识别模型；

图像采集模块，用于采集待计价果蔬的图像数据；

分类模块，用于利用所述果蔬识别模型对所述图像数据进行分类，以获取待计价果蔬的类别；