[发明专利]视觉识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种视觉识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：若监测到用户拿取目标，则采集视频帧图片；确定每帧图片中的目标的感兴趣区域；提取每帧图片中的目标的感兴趣区域形成每帧目标图片；对每帧目标图片进行缩放处理，获得每帧目标缩放图片；采用第一目标检测算法对每帧目标缩放图片进行视觉识别，以获得识别结果。由于对每帧图片进行无效区域的排除，提取出目标的感兴趣区域进行缩放处理后作为第一目标检测算法的输入图片，放大了目标的感兴趣区域的比例，所以提高了目标的检出率和准确率。

技术领域

本发明实施例涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种视觉识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着移动互联网及人工智能的发展，涌现了无人售货柜，无人售货超市等来满足人们的购物需求，提高人们的购物体验。在无人售货柜或无人售货超市购物时，需要在人们从货架上选购商品的过程中对商品进行自动视觉识别。

目标的视觉识别方法是通过架设在货架顶部的传感器采集包含目标的图像或视频序列并利用计算机视觉技术对图像或视频序列中的目标进行检测，实现对目标的分类，达到识别的结果。

现有技术中，对目标的视觉识别方法主要有基于图像匹配的视觉识别方法，基于特征向量比对的视觉识别方法或基于深度学习的视觉识别方法。基于图像匹配的视觉识别方法中，利用图像的特征点进行匹配，根据采集的目标图片与注册库中的匹配度进行识别分类。基于特征向量比对的视觉识别方法提取采集的图片内目标的特征向量，并与注册库中的物品的特征向量进行距离度量判断相似度从而进行视觉识别。基于深度学习的视觉识别方法运用目标检测算法对图片中的目标进行目标定位，从而达到视觉识别的结果。目标检测算法可以为SSD算法。

现有技术中的基于图像匹配的视觉识别方法和基于特征向量比对的视觉识别方法受光线变化和目标姿态变化的影响较大，并且算法复杂，耗时长。而现有技术中的基于SSD算法视觉识别方法虽然受光线变化和目标姿态变化的影响小，耗时短，但由于目标在无人售货柜或无人售货超市的货架上分多层摆放，架在顶部的摄像头拍摄的画面中的远景目标过小，导致基于SSD算法视觉识别方法的目标检出率和准确率都大大降低。

发明内容

本发明实施例提供一种视觉识别方法、装置、设备及存储介质，解决了现有技术中视觉识别方法受光线变化和目标姿态变化的影响小，耗时短，架在顶部的摄像头拍摄的画面中的远景目标过小，导致基于SSD算法视觉识别方法的目标检出率和准确率都大大降低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种视觉识别方法，包括：若监测到拾取方拿取目标，则采集视频帧图片；确定每帧图片中的目标的感兴趣区域；提取所述每帧图片中的目标的感兴趣区域形成每帧目标图片；对所述每帧目标图片进行缩放处理，获得每帧目标缩放图片；采用第一目标检测算法对每帧目标缩放图片进行视觉识别，以获得识别结果。

第二方面，本发明实施例提供一种视觉识别装置，包括：视频帧图片采集单元，用于若监测到拾取方拿取目标，则采集视频帧图片；目标感兴趣区域确定单元，用于确定每帧图片中的目标的感兴趣区域；目标感兴趣区域提取单元，用于提取所述每帧图片中的目标的感兴趣区域形成每帧目标图片；目标图片缩放单元，用于对所述每帧目标图片进行缩放处理，获得每帧目标缩放图片；目标识别单元，用于采用第一目标检测算法对每帧目标缩放图片进行视觉识别，以获得识别结果。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；视频帧采集装置，用于采集视频帧图片；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面中任一项所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供一种可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如第一方面中任一项所述的方法。