[发明专利]一种基于边缘计算的货架缺货预警分析系统及方法

说明书

本发明提供了一种基于边缘计算的货架缺货预警分析系统及方法，其中，系统包括：视频采集模块，用于采集商品货架的图像；智能检测模块，用于通过边缘设备调用已完成训练的货架缺货检测模型对所述商品货架的图像进行检测，得到所述商品货架的缺货位置坐标及缺货置信度；智能分析模块，用于将所述缺货置信度与预设的置信度阈值进行比较，判断所述商品货架是否缺货。本发明通过边缘设备对商品货架图像进行智能检测、分析，当货架发生缺货现象时能及时报警，不仅减轻了工作量，而且能减少漏报、误报商品货架缺货的情况发生。

技术领域

本发明涉及图像识别与处理技术领域，尤其是涉及一种基于边缘计算的货架缺货预警分析系统及方法。

背景技术

由于超市具有自助选购、商品齐全等优点，其受到了人们的喜爱。在人们在超市购买商品的过程中，超市内的商品的库存量在一直变动。在现有的查看货架是否缺货的方法中，通常采用摄像头直接获取货架图像，然后将图像传递到显示器上，再通过人工肉眼方式查看货架图像，判断货架是否已经发生缺货现象。

但由于超市商品种类、数目繁多，通过人工方式查看图像判断是否缺货，工作量巨大，且容易造成漏报缺货商品的现象，进而导致超市商品补货不及时，严重时还可能影响超市的经营效益。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于边缘计算的货架缺货预警分析系统及方法，以解决判断货架缺货工作量巨大、且容易造成漏报缺货商品的技术问题。

本发明的目的，可以通过如下技术方案实现：

一种基于边缘计算的货架缺货预警分析系统，包括：

视频采集模块，用于采集商品货架的图像；

智能检测模块，用于通过边缘设备调用已完成训练的货架缺货检测模型对所述商品货架的图像进行检测，得到所述商品货架的缺货位置坐标及缺货置信度；

智能分析模块，用于将所述缺货置信度与预设的置信度阈值进行比较，判断所述商品货架是否缺货。

可选地，还包括：

图像获取模块，用于获取所述视频采集模块中采集的图像，并将采集的图像传输至所述智能检测模块。

可选地，还包括：

报警模块，用于当所述图像的缺货位置与前一预设时间段检测得到的缺货位置相同时，对所述图像进行报警，并将所述图像自动推送到巡店app。

可选地，所述智能检测模块包括：

下采样单元，用于对所获取的商品货架图像进行下采样；

预测单元，用于对下采样后的商品货架图像进行预测，得到预测的缺货位置中心点坐标、偏移量及尺寸；

计算单元，用于根据所述预测的缺货位置中心点坐标、偏移量及尺寸计算商品货架缺货位置的左上角、右下角坐标及缺货置信度；

输出单元，用于输出商品货架的缺货位置坐标及缺货置信度。

可选地，所述智能分析模块包括：

保存单元，用于保存商品货架的缺货位置坐标及缺货置信度；

对比单元，用于将所述缺货置信度与预设的置信度阈值进行比较；

判断单元，用于当所述缺货置信度大于等于预设的置信度阈值时，判断所述商品货架缺货，否则所述商品货架不缺货。

本发明还提供了一种基于边缘计算的货架缺货预警分析方法，包括：

采集商品货架的图像；

通过边缘设备调用已完成训练的货架缺货检测模型对所述商品货架的图像进行检测，得到所述商品货架的缺货位置坐标及缺货置信度；