[发明专利]通过LOGO识别商品类别的方法、终端以及存储装置在审

专利信息
申请号: 202110610466.3 申请日: 2021-06-01
公开(公告)号: CN113554015A 公开(公告)日: 2021-10-26
发明(设计)人: 周海玲;桑亮;严蕤;梁柱锦;郭怡适 申请(专利权)人: 广州图匠数据科技有限公司
主分类号: G06K9/20 分类号: G06K9/20;G06K9/32;G06K9/62
代理公司: 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288 代理人: 戴文仪
地址: 510000 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 通过 logo 识别 商品 类别 方法 终端 以及 存储 装置
【权利要求书】:

1.一种通过LOGO识别商品类别的方法,其特征在于,所述通过LOGO识别商品类别的方法包括:

S101:通过场景检测模型检测商品陈列区域,根据所述商品陈列区域获取待检测商品的陈列区域,所述商品陈列区域为不同品牌商品的商品陈列区域;

S102:分别训练POSM检测模型、LOGO识别模型,并通过所述POSM检测模型、LOGO识别模型获取所述陈列区域中POSM的位置、LOGO的位置、类别;

S103:根据所述POSM的位置、LOGO的位置去除所述POSM中的LOGO,并获取所述陈列区域中未去除的LOGO对应的类别。

2.如权利要求1所述的通过LOGO识别商品类别的方法,其特征在于,所述通过场景检测模型检测商品陈列区域的步骤具体包括:

获取商品的陈列图像,对所述陈列图像进行预处理,并将预处理后的陈列图像输入所述场景检测模型,获取所述商品陈列区域的位置信息以及类别标签信息。

3.如权利要求1所述的通过LOGO识别商品类别的方法,其特征在于,所述根据所述商品陈列区域获取待检测商品的陈列区域的步骤具体包括:

获取所述待检测商品的品牌,根据所述品牌获取所述陈列区域。

4.如权利要求1所述的通过LOGO识别商品类别的方法,其特征在于,所述分别训练POSM检测模型、LOGO识别模型的步骤具体包括:

分别采集包括POSM的第一图片、包括LOGO的第二图片,对所述第一图片、第二图片进行预处理,并将预处理后的第一图片输入POSM检测网络进行训练,将预处理后的第二图片输入LOGO检测网络进行训练;

分别对训练形成的POSM检测模型、LOGO识别模型进行参数调节和优化直至模型收敛。

5.如权利要求4所述的通过LOGO识别商品类别的方法,其特征在于,所述预处理包括图片缩放、图片外扩、图片归一化中的至少一种。

6.如权利要求4所述的通过LOGO识别商品类别的方法,其特征在于,所述场景检测模型、POSM检测模型、LOGO识别模型使用的检测网络包括Cascade RCNN,Faster RCNN,YOLO中的至少一种。

7.如权利要求1所述的通过LOGO识别商品类别的方法,其特征在于,所述根据所述POSM的位置、LOGO的位置去除所述POSM中的LOGO的步骤具体包括:

根据所述POSM的位置、LOGO的位置获取与所述POSM的位置重叠的LOGO,并除去所述LOGO。

8.如权利要求1所述的通过LOGO识别商品类别的方法,其特征在于,通过所述LOGO识别模型获取所述陈列区域中LOGO的位置、类别的步骤具体包括:

对所述陈列区域的图像进行预处理,通过训练后的LOGO识别模型对预处理后的图像进行LOGO位置、类别的识别处理,根据所述识别处理的结果获取LOGO的位置、类别。

9.一种智能终端,其特征在于,所述智能终端包括处理器、存储器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被用于执行如权利要求1-8任一项所述的通过LOGO识别商品类别的方法。

10.一种存储装置,其特征在于,所述存储装置存储有程序数据,所述程序数据被用于执行如权利要求1-8任一项所述的通过LOGO识别商品类别的方法。

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