[发明专利]商品识别系统优化方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种商品识别系统优化方法，其特征在于，包括：

获取商品图片，并对所述商品图片进行特征提取，得到第一特征向量；

基于所述商品识别系统中预设的特征库，对所述第一特征向量进行商品类别的识别，得到第一识别结果；

调用所述商品识别系统中预置商品识别模型识别所述第一特征向量对应的商品类别，生成第二识别结果；

根据所述第一识别结果和所述第二识别结果，生成推送结果，并接收反馈信息；

基于所述推送结果与所述反馈信息，对所述第一识别结果进行评分，得到评分分数；

根据所述评分分数以及所述反馈信息对所述特征库进行更新，得到更新后的特征库；

基于所述更新后的特征库，对所述商品识别模型进行深度学习，得到优化后的商品识别模型；

基于所述更新后的特征库和所述优化后的商品识别模型，对所述商品识别系统进行优化。

2.根据权利要求1所述的商品识别系统优化方法，其特征在于，所述基于所述商品识别系统中预设的特征库，对所述第一特征向量进行商品类别的识别，得到第一识别结果包括：

提取所述商品识别系统预置特征库中的第二特征向量；

计算所述第一特征向量与所述第二特征向量的第一特征相似度；

根据所述第一特征相似度，确定与所述第一特征向量对应的第一商品类别以及各所述第一商品类别的类别相似度；

将所述第一商品类别按照所述类别相似度进行排序，生成第一识别结果。

3.根据权利要求2所述的商品识别系统优化方法，其特征在于，所述调用所述商品识别系统中预置商品识别模型识别所述第一特征向量对应的商品类别，生成第二识别结果包括：

将所述第一特征向量输入至所述商品识别系统中预置商品识别模型的分类器中，输出第二商品类别以及与所述第二商品类别对应的相似概率值；

将所述第二商品类别按照所述相似概率值进行排序，生成第二识别结果。

4.根据权利要求3所述的商品识别系统优化方法，其特征在于，所述基于所述推送结果与所述反馈信息，对所述第一识别结果进行评分，得到评分分数包括：

当所述推送结果中包含所述第一识别结果时，判断所述第一识别结果中的第一商品类别是否包含所述反馈信息中对应的第三商品类别；

若是，则对所述第一识别结果中的第二特征向量进行正向评分，得到正向的评分分数；

若否，则对所述第一识别结果中的第二特征向量进行负向评分，得到负向的评分分数。

5.根据权利要求4所述的商品识别系统优化方法，其特征在于，所述根据所述评分分数以及所述反馈信息对所述特征库进行更新，得到更新后的特征库包括：

筛选并删除特征库中所述评分分数低于预设第一分数阈值的所述第二特征向量；

当所述反馈信息为录入或删除所述第二特征向量时，则在所述特征库中录入或删除对应的所述第二特征向量，以对所述特征库进行更新，得到更新后的特征库。

6.根据权利要求5所述的商品识别系统优化方法，其特征在于，所述基于所述更新后的特征库，对所述商品识别模型进行深度学习，得到优化后的商品识别模型包括：

记录所述更新后的特征库中各所述第一商品类别被生成所述推送结果的次数以及评分分数；

当所述第一商品类别被生成所述推送结果的次数不小于预设次数阈值，且所述评分分数大于预设第二分数阈值时，提取与所述第一商品类别对应的商品图片；

将所述商品图片录入至所述商品识别模型中进行深度学习，得到优化后的商品识别模型。