[发明专利]一种模型样本采集方法、更新方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种模型样本采集方法，其特征在于，应用于货柜端，所述方法包括：

接收图像采集装置发送的携带有商品信息的商品图像，以确定用户购买的商品种类；

当所述货柜为无接触购物时，

接收图像采集装置采集到的商品出货装置上的出货商品的商品图像；

接收用户提交的商品订单信息；

根据所述商品图像和所述商品订单信息确定商品种类；

当所述货柜为开门自取进行购物时，

接收所述图像采集装置发送的出货前的第一货架商品图像；

接收所述图像采集装置发送的出货后的第二货架商品图像；

将所述第一货架商品图像和所述第二货架商品图像进行对比，确定商品种类；

根据所述商品种类对所述商品图像进行标注，生成样本元组数据；

将所述样本元组数据发送至云端存储，以利用所述样本元组数据对商品识别模型进行训练和更新。

2.一种模型更新方法，其特征在于，应用于云端，所述方法包括：

接收如权利要求1所述的模型样本采集方法的货柜端发送的样本元组数据；

根据商品种类对所述样本元组数据进行分类存储；

对所述样本元组数据进行监控，以判断是否满足训练条件；

若是，则根据所述样本元组数据的数据量和商品种类对商品识别模型进行训练；

根据训练结果对货柜模型进行更新。

3.根据权利要求2所述的模型更新方法，其特征在于，所述对所述样本元组数据进行监控，以判断是否符合训练条件包括：

定期检测所述样本元组数据的数量以及覆盖的商品种类是否满足训练条件。

4.根据权利要求2所述的模型更新方法，其特征在于，所述若是，则根据所述样本元组数据的数据量和商品种类对商品识别模型进行训练，包括：

根据所述样本元组数据的数据量和商品种类进行模型自适应构造，以搭建商品识别模型；

利用所述样本元组数据对所述商品识别模型进行训练；

根据训练结果对所述商品识别模型进行评估，以满足阈值要求。

5.一种模型样本采集装置，其特征在于，应用于货柜端，所述装置包括：

图像接收模块，用于接收图像采集装置发送的携带有商品信息的商品图像，以确定用户购买的商品种类；

当所述货柜为无接触购物时，

接收图像采集装置采集到的商品出货装置上的出货商品的商品图像；

接收用户提交的商品订单信息；

根据所述商品图像和所述商品订单信息确定商品种类；

当所述货柜为开门自取进行购物时，

接收所述图像采集装置发送的出货前的第一货架商品图像；

接收所述图像采集装置发送的出货后的第二货架商品图像；

将所述第一货架商品图像和所述第二货架商品图像进行对比，确定商品种类；

图像标注模块，用于根据所述商品种类对所述商品图像进行标注，生成样本元组数据；

数据发送模块，用于将所述样本元组数据发送至云端存储，以利用所述样本元组数据对商品识别模型进行训练和更新。

6.一种模型更新装置，其特征在于，应用于云端，所述装置包括：

数据接收模块，用于接收如权利要求1所述的模型样本采集方法的货柜端发送的样本元组数据；

存储模块，用于根据商品种类对所述样本元组数据进行分类存储；

数据监控模块，用于对所述样本元组数据进行监控，以判断是否满足训练条件；

模型训练模块，用于若所述样本元组数据满足训练条件，则根据所述样本元组数据的数据量和商品种类对商品识别模型进行训练；

模型更新模块，用于根据训练结果对货柜模型进行更新。

7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使计算机设备执行根据权利要求1所述的模型样本采集方法。

8.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行权利要求1所述的模型样本采集方法。