[发明专利]一种基于图像识别的自助售货机自动库存管理系统及其方法在审

专利信息
申请号: 201910670731.X 申请日: 2019-07-24
公开(公告)号: CN110390763A 公开(公告)日: 2019-10-29
发明(设计)人: 谷荣欣;张俊 申请(专利权)人: 成都我搜挖信息技术股份有限公司
主分类号: G07F11/00 分类号: G07F11/00;G07F11/62;G06K9/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 610000 四川省成都市*** 国省代码: 四川;51
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 自助售货机 控制系统 云端 样品数据库 管理系统 图像识别 自动库存 库存商品数据 图像识别模块 摄像头 出货信息 库存管理 摄像装置 自动识别 商品价格 传递
【权利要求书】:

1.一种基于图像识别的自助售货机自动库存管理系统,包括自助售货机,所述自助售货机内设置有多个并列货位,其特征在于:所述自助售货机及摄像装置分别连接一云端控制系统,该云端控制系统中设置有包含预售商品的商品名、商品编号、商品价格及商品图集的样品数据库;

当自助售货机每次补货后,云端控制系统控制摄像装置抓拍该货道最外端货位上商品的图像;然后将该图像与该货架的该货道编号相关联,经云端控制系统进行图像识别后得到对应商品的商品名、商品编号、商品价格,这些商品信息与该货架的货道编号相关联后,存储在云端控制系统中,并同步到云端,使本地与云端数据同步一致,更新该自助售货机的对应货架的对应货道的库存;当自助售货机每次售货时,云端控制系统控制摄像装置抓拍该售货货道最外端货位上商品的图像;然后将该图像与该货架的该货道编号相关联,经云端控制系统进行图像识别后得到对应商品的商品名、商品编号、商品价格,这些商品信息与该货架的货道编号相关联后,存储在云端控制系统中,并更新该自助售货机的对应货架的对应货道的库存。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的自助售货机自动库存管理系统,其特征在于:所述货架出货的方式包括不限于弹簧机、传送带、推送式、抓取式、升降。

3.根据权利要求1或2所述的基于图像识别的自助售货机自动库存管理系统,其特征在于:所述自助售货机具有多台,且各自助售货机的云端控制系统分别通过网络连接至云端服务系统,该云端服务系统内设置有包含预售商品的商品名、商品编号、商品价格及商品图集的样品数据库,当摄像装置抓拍一图像后,云端控制系统将该图像与该货架的该货道编号相关联,并传送到云端服务系统,然后经云端服务系统进行图像识别后得到对应商品的商品名、商品编号、商品价格,这些商品信息与该货架的货道编号相关联后,被传送至云端控制系统中,并更新该自助售货机的对应货架的对应货道的库存。

4.一种权利要求1-3中任一项所述基于图像识别的自助售货机自动库存管理系统的自动库存管理方法,其特征在于包括下列步骤:

(1)当自助售货机上电启动后,或当自助售货机补货完毕,或自助售货机每进行一次售卖后,云端控制系统控制摄像装置分别拍摄自助售货机所有货道最外端商品的图像,或每次售货时仅拍摄该售货货道最外端商品的图像;

(2)摄像装置拍摄一张图像后,云端控制系统将图像与其对应货架的对应货道编号相关联后,该图像被传送到云端服务系统进行图像识别;

(3)图像识别时,将各图像分别与存储在云端服务系统中样品数据库的商品图集进行相似度识别,得到对应商品的商品名、商品编号、商品价格,且这些商品信息与摄像装置拍摄图像对应的货架编号、货道编号相关联,该商品信息被储存在云端服务系统或自助售货机的云端控制系统的在售商品数据库中,作为自助售货机的最新库存被保存在本地,并作为下一次消费者购买的依据。

5.根据权利要求4所述的基于图像识别的自助售货机自动库存管理方法,其特征在于:所述样品数据库中存储自助售货机内预售商品的商品图集,且同一种商品的商品图集对应同一个所述商品名、商品编号,所述商品编号对应各商品的商品价格。

6.根据权利要求5所述的基于图像识别的自助售货机自动库存管理方法,其特征在于:所述样品数据库中的商品图集为每种商品拍摄的多个方位照片集。

7.根据权利要求6所述的基于图像识别的自助售货机自动库存管理方法,其特征在于:所述多个方位照片集至少包括垂直方向摆放的商品正面和反面图片各一张。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都我搜挖信息技术股份有限公司,未经成都我搜挖信息技术股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910670731.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top