[发明专利]识别智能货柜中商品的方法和装置

权利要求书

1.一种识别智能货柜中商品的方法，其特征在于，包括：

分别获取智能货柜开门前图像的检测结果和关门后图像的检测结果；每组检测结果包括由检测框标识的商品的位置；

在两组检测结果中提取对应位置不重叠的检测框，遍历所有位置不重叠的检测框，并根据每个位置不重叠的检测框所在的检测结果对应的图像中，在位置不重叠的检测框对应的位置截取区域图像；

在与所述区域图像所属图像相对的图像中的对应的位置，根据确定是否存在与所述区域图像相匹配的区域图像的结果，确定是否更新与每个位置不重叠的检测框所在的检测结果相对的另一组检测结果，具体包括：

若确定在与所述区域图像所属图像相对的图像中的对应的位置存在与所述区域图像相匹配的区域图像，则确定将每个位置不重叠的所述检测框加入与该检测框所在的检测结果相对的另一组检测结果中；

若确定在与所述区域图像所属图像相对的图像中的对应的位置不存在与所述区域图像相匹配的区域图像，则确定不更新与每个位置不重叠的所述检测框所在的检测结果相对的另一组检测结果；

若遍历完成所有位置不重叠的检测框，则确定更新后的两组检测结果为商品的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区域图像的匹配计算，包括：

若两组区域图像中的匹配特征点的数量大于预设阈值，且两组区域图像对应位置重合度大于预设位置重合度阈值，则确定匹配计算结果为相匹配；

若不满足两组区域图像中的匹配特征点的数量大于预设阈值，及两组区域图像对应位置重合度大于预设位置重合度阈值中的至少其一，则确定匹配计算结果为不匹配。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定不更新与每个位置不重叠的检测框所在的检测结果相对的另一组检测结果的步骤之后，所述方法还包括：

继续执行遍历所有位置不重叠的检测框的步骤。

4.根据权利要求1~3任一项所述的方法，其特征在于，在所述在两组检测结果中提取对应位置不重叠的检测框的步骤之后，所述方法还包括：

根据不重叠的检测框所在的检测结果小组，分别划分位置不重叠的检测框至两个小组；

对每个小组中的位置不重叠的检测框分别执行遍历小组内的所有位置不重叠的检测框的步骤。

5.根据权利要求1~3任一项所述的方法，其特征在于，所述分别获取智能货柜开门前图像的检测结果和关门后图像的检测结果，包括：

通过深度学习检测模型分别对智能货柜开门前图像和关门后图像进行检测，并将所述深度学习检测模型的输出结果作为两组检测结果。

6.根据权利要求1~3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

以其中一组检测结果为基准，提取对应位置不重叠的检测框，执行遍历与所述一组检测结果对应的所有位置不重叠的检测框的步骤，直到遍历完成与所述一组检测结果对应的所有位置不重叠的检测框，并确定更新后的另一组检测结果为商品的识别结果；

再以更新后的另一组检测结果为基准，提取对应位置不重叠的检测框，执行遍历与所述另一组检测结果对应的所有位置不重叠的检测框的步骤，直到遍历完成与所述另一组检测结果对应的所有位置不重叠的检测框，并确定更新后的一组检测结果为商品的识别结果。