[发明专利]商品组合型sku识别方法及其装置

说明书

本发明公开了商品组合型sku识别方法，具体是：1)从输入图像中获取所有的商品组合型sku的图像信息及其内部陈列单品的图像信息；2)提取商品组合型sku的特征信息及其内部每个陈列单品的特征信息；3)将所述商品组合型sku的特征信息融合到其内部对应的每个陈列单品的特征信息上；4)根据融合后的内部陈列单品的特征信息，对内部陈列单品进行类别识别，从而确定所述商品组合型sku的最终类别。本发明还公开了商品组合型sku识别方法的装置。本发明具有提升遮挡、模糊诸多复杂环境下的单品识别准确率，进而有效识别组合型sku的类别的优点。

技术领域

本发明涉及产品分类的技术领域，具体涉及到一种商品组合型sku识别方法及其装置的技术。

背景技术

在快消品领域，通过图像识别技术来分析渠道陈列场景中的sku陈列信息已经成为业界认可的一种高效运营管理手段。在基于图像识别的渠道陈列管理中，通常会面临一些复杂的陈列场景。在该类场景中，商品被以单品或组合的形式有序或无序地陈列在货架、冰柜、堆箱等容器中，同一种商品以不同的陈列形式出现会划分为不同的sku，比如单品陈列在货架上则识别为对应的单品sku，如果与不同的其它类别商品一起陈列在割箱中，则识别为其它不同的sku。相较于固定外观形状的单品sku识别场景而言，由多种单品组合而成的组合型sku需要根据更多的信息来判断其类别。组合型sku的外观随着内部陈列内容变化而变化，并不具备固定形态的外观，而且由于单品sku种类多样，使得组合型sku的外观千变万化，因此基于整体外观来识别组合型sku类别存在较大难度。要提高组合型sku识别准确率，需要充分利用其内部陈列的单品信息来识别。但是，由于其内部多个单品陈列在一起存在严重的遮挡，可见的单品可区分特征较弱，从而使得基于内部单品识别来确定组合型sku类别也存在较大难度。现有商品图像识别算法通常是针对单品sku识别而设计的，其通过学习商品的固定外观形态来识别图像中的商品sku，对于组合型的商品sku识别效果并不理想。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种商品组合型sku识别方法及其装置，提升遮挡、模糊诸多复杂环境下的单品识别准确率，进而有效识别组合型sku的类别。

为达上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种商品组合型sku识别方法，其特征在于所述商品组合型sku识别方法是：

1)从输入图像中获取所有的商品组合型sku的图像信息及其内部陈列单品的图像信息；

2)提取商品组合型sku的特征信息及其内部每个陈列单品的特征信息；

3)将所述商品组合型sku的特征信息融合到其内部对应的每个陈列单品的特征信息上；

4)根据融合后的内部陈列单品的特征信息，对内部陈列单品进行类别识别，从而确定所述商品组合型sku的最终类别。

所述2)中包括提取各商品组合型sku的mask信息及内部各陈列单品的mask信息，即将商品组合型sku的轮廓信息以及单品的轮廓信息在坐标系中由x、y坐标值表示出来，每个商品组合型sku都有一个组合型sku的外接矩形框，每个内部陈列单品均有一单品的外接矩形框；可知，商品组合型sku的特征信息及其内部每个陈列单品的特征信息就是商品组合型sku的图像位置信息及其内部陈列单品的图像位置信息，即在坐标系中由x、y坐标值表示出来。

对每个组合型sku的外接矩形框中商品组合型sku的mask区域以外的无效区域进行特定值填充，并切取填充后的矩形框对应的图像区域；对每个单品的外接矩形框中单品的mask区域以外的无效区域进行特定值填充，并切取该填充后的矩形框对应的图像区域；将同一张输入图像中的所有组合型sku及单品的切图作为一个有效的切图集合输出；

根据输入的所述切图集合中每一张切图在输入图像中的位置关系，确定商品组合型sku与陈列单品之间的从属关系，并对切图集合进行排序，所述输入图像是指包含所有组合型sku图案及其内部陈列单品图案的原始图像；