[发明专利]一种商品识别模型训练优化方法

权利要求书

1.一种商品识别模型训练优化方法，其特征在于：包括如下步骤，

商品识别训练样本中增加颜色特征采集，对待识别商品进行多角度、不同光照拍摄得到初始样本集，通过平移、噪声多种图像处理方法对初始样本集进行补充，对样本集图像上的商品特征进行选择行框选、标注，包括颜色信息，形成训练集，进行深度学习训练，得到商品识别模型；

采集待识别商品上的字符信息并进一步形成OCR字符识别训练样本集，对待识别商品上具有决定性信息的字符进行采集，对字符信息进行整理并将每个字符形成字符图像，对字符图像进行变换，增加字符的字体种类，形成OCR字符识别训练样本集；

OCR字符识别训练得到识别模型，利用得到的OCR字符识别训练样本集进行深度学习训练，得到OCR字符识别模型；

利用得到的商品识别模型和OCR字符识别模型进行商品识别，进行商品识别时，首先将待识别商品的图像上采集到的文字信息提取出来利用OCR字符识别模型得到一个识别结果，看是否能够通过文字识别得到商品结果，若不能得到良好的文字信息，然后再利用商品识别模型进行商品识别得到最终的识别结果。

2.如权利要求1所述的一种商品识别模型训练优化方法，其特征在于：在进行商品识别时，先识别出颜色，然后在该颜色的商品中再进一步进行识别。

3.如权利要求1所述的一种商品识别模型训练优化方法，其特征在于：文字信息包括字符种类、字体大小和字体变换。

4.如权利要求1所述的一种商品识别模型训练优化方法，其特征在于：商品上具有决定性信息的字符包含商品的品牌、口味信息。

5.如权利要求1所述的一种商品识别模型训练优化方法，其特征在于：对样本集图像上的商品特征进行图像进行处理时，不对图像进行灰度变化。