[发明专利]零售商品检测系统及检测方法

说明书

本发明公开了一种零售商品检测系统，包括：图像采集模块，用于采集针对所述零售商品所拍摄的待检测图像；前景提取模块，连接所述图像采集模块，用于提取所述待检测图像的前景掩膜并存储；图像融合模块，分别连接所述图像采集模块和所述前景提取模块，用于将原始输入的所述待检测图像与所述前景掩膜进行图像融合，以从原始的所述待检测图像中提取出仅包含前景的待检测图像；图像检测模块，连接所述图像融合模块，用于对仅包含前景的所述待检测图像进行图像检测，最终得到对于所述零售商品在售状态的检测结果并存储，本发明大幅提高对零售商品在售状态检测的准确率和检测效率，本发明还公开了一种零售商品检测方法。

技术领域

本发明涉及零售商品检测技术领域，尤其涉及一种零售商品检测系统及检测方法。

背景技术

在商品零售领域，由于渠道下沉等因素，渠道陈列区域场景越来越复杂。在这种复杂场景下，往往存在货物摆放杂乱、陈列区域不连续、光照变化大以及商品陈列背景区域过大等问题，这些问题将直接影响零售商品检测系统对零售商品图像的拍摄。

目前，对零售商品在售状态的检测方法，通常通过识别零售商品在陈列区域图像中的位置，并识别零售商品是否存在于识别出的区域位置中，以判断零售商品的在售状态。但现有的零售商品检测系统采集的陈列区域图像为包含前景和背景的完整图像，对于在复杂场景下拍摄的陈列区域图像，系统可能将背景中的无关物体识别为零售商品，将直接影响系统对于零售商品在售状态的识别准确率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种零售商品检测系统，以解决上述技术问题。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

提供一种零售商品检测系统，用于对零售商品的售卖状态进行检测，包括：

图像采集模块，用于采集针对所述零售商品所拍摄的待检测图像；

前景提取模块，连接所述图像采集模块，用于提取所述待检测图像的前景掩膜并存储；

图像融合模块，分别连接所述图像采集模块和所述前景提取模块，用于将原始输入的所述待检测图像与所述前景掩膜进行图像融合，以从原始的所述待检测图像中提取出仅包含前景的待检测图像；

图像检测模块，连接所述图像融合模块，用于对仅包含前景的所述待检测图像进行图像检测，最终得到对于所述零售商品在售状态的检测结果并存储。

作为本发明的一种优选方案，所述前景提取模块通过应用卷积神经网络中的显著性目标检测网络、实例分割网络和语义分割网络中的其中一种图像特征提取网络提取所述待检测图像的前景掩膜。

作为本发明的一种优选方案，所述零售商品检测系统还包括：

图像处理模块，分别连接所述前景提取模块和所述图像特征提取模块，用于对所述前景提取模块提取的原始前景掩膜进行图像形态学处理，最终得到经图像处理后的所述前景掩膜。

作为本发明的一种优选方案，对所述原始前景掩膜进行所述图像形态学处理包括对所述原始前景掩膜的图像腐蚀处理、和/或图像膨胀处理、和/或图像过滤处理。

作为本发明的一种优选方案，所述图像检测模块通过应用卷积神经网络中的YOLO、SSD、Faster RCNN、Mask RCNN和FPN中的任意一种网络架构实现对所述待检测图像的图像检测。

作为本发明的一种优选方案，所述零售商品检测系统还包括：

第一识别模型训练模块，分别连接所述前景提取模块和所述图像处理模块，用于以所述图像处理模块处理后的关联于所述待检测图像的所述前景掩膜为训练样本，训练形成一前景掩膜提取模型；

所述前景提取模块通过所述前景掩膜提取模型从输入的所述待检测图像中提取出所述前景掩膜。