[发明专利]商户信息的获取系统、方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202010553229.3 | 申请日: | 2020-06-17 |
公开(公告)号: | CN111737547A | 公开(公告)日: | 2020-10-02 |
发明(设计)人: | 徐德;唐少恺;尹卫杰 | 申请(专利权)人: | 北京三快在线科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/909 | 分类号: | G06F16/909;G06F16/9537;G06K9/62 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 唐述灿 |
地址: | 100080 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 商户 信息 获取 系统 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种商户信息的获取系统,其特征在于,所述系统包括:客户端和服务器,所述客户端和所述服务器之间通过网络连接;
所述客户端,用于获取第一图像和终端所在的地理位置,所述第一图像是商户对应的门店店面的图像;向所述服务器发送商户信息查询请求,所述商户信息查询请求携带有所述第一图像和所述地理位置;
所述服务器,用于根据所述地理位置生成商户信息列表,所述商户信息列表包括候选商户信息;对所述第一图像进行识别,得到第一商户信息;将所述第一商户信息与所述候选商户信息进行匹配,得到所述商户信息的匹配值;根据所述匹配值从所述候选商户信息中确定所述第一图像对应的目标商户信息;将所述目标商户信息发送至所述客户端。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述服务器,用于:
从所述第一图像中提取第一图像指纹,从所述候选商户信息的第二图像中提取第二图像指纹;
计算所述第一图像指纹和所述第二图像指纹的相似度;
根据所述相似度、所述匹配值和所述地理位置确定所述第一图像对应的目标商户信息。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述服务器,用于:
获取所述相似度对应的第一权重和所述匹配值对应的第二权重;
计算所述相似度与所述第一权重的第一乘积,以及所述匹配值与所述第二权重的第二乘积;
根据所述第一乘积与所述第二乘积的和,以及所述地理位置确定所述第一图像对应的目标商户信息。
4.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述服务器,用于:
获取所述第一图像对应的第一灰度图;
计算所述第一灰度图中的相邻像素之间的差异值,得到第一差异值序列;
根据所述第一差异值序列得到所述第一图像指纹。
5.根据权利要求4所述的系统,其特征在于,所述服务器,用于:
比较所述第一灰度图的每一行像素中相邻像素之间的颜色强度,得到所述每一行像素中相邻像素之间的差异值;
根据所述每一行像素中相邻像素之间的差异值,得到所述第一灰度图对应的所述第一差异值序列;
根据所述第一差异值序列,得到所述第一灰度图对应的差异哈希值;
将所述差异哈希值作为所述第一图像指纹。
6.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述服务器,用于:
计算所述第一图像指纹与所述第二图像指纹的汉明距离;
根据所述汉明距离确定所述第一图像指纹与所述第二图像指纹的相似度。
7.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述服务器,用于:
调用文字检测模型对所述第一图像进行识别,得到所述第一图像中的第一文字信息,所述文字检测模型是具有文字识别能力的机器学习模型;将所述第一文字信息与所述候选商户信息的第二文字信息进行匹配,得到所述商户信息的第一匹配值。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述文字检测模型包括全卷积神经网络;
所述服务器,用于调用所述全卷积神经网络对所述第一图像进行识别,得到所述第一图像中的所述第一文字信息。
9.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述服务器,用于:
调用商标识别模型对所述第一图像进行识别,得到所述第一图像中的第一商标信息,所述商标识别模型是具有商标识别能力的机器学习模型;将所述第一商标信息与所述候选商户信息的第二商标信息进行匹配,得到所述商户信息的第二匹配值。
10.根据权利要求1至9任一所述的系统,其特征在于,所述服务器,用于:
获取以所述地理位置为中心的预设范围内的商户信息;
根据所述预设范围内的商户信息生成所述商户信息列表。
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