[发明专利]通过LOGO识别商品类别的方法、终端以及存储装置

说明书

本发明提供一种通过LOGO识别商品类别的方法、终端以及存储装置，该方法包括：S101：通过场景检测模型检测商品陈列区域，根据商品陈列区域获取待检测商品的陈列区域，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POSM检测模型、LOGO识别模型获取陈列区域中POSM的位置、LOGO的位置、类别；S103：根据POSM的位置、LOGO的位置去除POSM中的LOGO，并获取陈列区域中未去除的LOGO对应的类别。本发明能够通过LOGO识别的方式，区分同一品牌中不同类别的商品，避免了需要对商品包装进行识别的问题，降低了建模难度和人力成本，并且通过场景检测的方式有效去除背景干扰，减少了误识别，且不容易被辅助销售物料干扰，提高了识别准确率。

技术领域

本发明涉及在图像识别领域，尤其涉及一种通过LOGO识别商品类别的方法、终端以及存储装置。

背景技术

零售领域中，经常会出现某一个品牌下面，包含有各种不同的子品牌，拿玛氏箭牌来说，其旗下有消费者都不陌生的绿箭(Doublemint)、MM、士力架(SNICKERS)、益达(EXTRA)、德芙(Dove)、彩虹糖(Skittles)，而在每个子品牌中，又存在不同包装的商品，比如条状，盒装，罐装等，这就涉及到需要对商品的不同类别子品牌进行识别。

针对该问题，现有的技术方案主要基于纯图片分类来实现；首先收集各个类别的商品的数据，然后进行数据类别标注，然后利用深度学习中的分类模型进行训练，得到一个可识别的分类模型；该技术方案，应该来说是最一般也是最直接的办法，但是缺点也很明显：1)由于同属一个品牌，故不同类别商品之间外观极为相似，难以区分；2)想要对所有类别商品的所有包装都进行识别，必然需要对所有新上市的新品进行建模，而这实际建模中，由于建模周期长，人力成本高，新品挖掘的难度高，并不能做到高效识别建模；3)货架背景杂乱复杂，容易导致非本品牌的相似商品的误识别；4)场景复杂，容易受到头牌，货架层条等POSM(Point of Sales Materials，辅助销售物料)的干扰，导致识别准确率降低。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提出一种通过LOGO识别商品类别的方法、终端以及存储装置，通过场景检测模型识别获取同一品牌商品的陈列区域，并通过训练后的POSM检测模型、LOGO识别模型得到该陈列区域中POSM的位置、LOGO的位置，进而根据该位置去除POSM中的LOGO，从而根据未去除的LOGO识别商品的类别，能够通过LOGO识别的方式，区分同一品牌中不同类别的商品，避免了需要对商品包装进行识别的问题，降低了建模难度和人力成本，并且通过场景检测的方式有效去除背景干扰，减少了误识别，且不容易被辅助销售物料干扰，提高了识别准确率。

为解决上述问题，本发明采用的一个技术方案为：一种通过LOGO识别商品类别的方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。