[发明专利]一种智慧零售终端结算方法在审
申请号: | 202310294287.2 | 申请日: | 2023-03-24 |
公开(公告)号: | CN116342116A | 公开(公告)日: | 2023-06-27 |
发明(设计)人: | 黄永正 | 申请(专利权)人: | 研华科技(中国)有限公司 |
主分类号: | G06Q20/18 | 分类号: | G06Q20/18;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/42;G06N3/08;G06V10/82;G06N3/0464 |
代理公司: | 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 | 代理人: | 刘杰 |
地址: | 215300 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智慧 零售 终端 结算 方法 | ||
1.一种智慧零售终端结算方法,其特征在于,该结算方法包括以下步骤:
获取待结算商品的结算请求,根据所述结算请求提取所述待结算商品的拍摄图像,并对所述拍摄图像进行预处理;
基于预先训练好的拆分模型对所述拍摄图像进行拆分,得到每个所述待结算商品的商品图像;
根据所述商品图像,确定所述待结算待结算商品的总价格信息;
根据所述总价格信息生成对应的支付请求,以供完成所述待结算商品的费用结算。
2.根据权利要求1所述的一种智慧零售终端结算方法,其特征在于,所述基于预先训练好的拆分模型对所述拍摄图像进行拆分,得到每个所述待结算商品的商品图像,包括:
采集样本图像,对所述样本图像进行第一初步处理和标注,得到样本数据集,其中所述第一初步处理至少包括翻转、镜像、调整亮度、调整饱和度、中的一种或多种;
将所述样本数据集按照一定比例分为拆分训练集和拆分测试集;
将所述拆分训练集输入卷积神经网络模型中进行训练,得到训练后的卷积神经网络模型;
采用所述拆分测试集对所述训练后的卷积神经网络模型进行测试,得到拆分模型,其中所述拆分模型用于检测所述待结算商品的位置;
将所述拍摄图像输入所述拆分模型中,输出每个所述待结算商品的商品图像。
3.根据权利要求1所述的一种智慧零售终端结算方法,其特征在于,所述根据所述商品图像,确定所述待结算待结算商品的总价格信息,包括:
将所述商品图像输入预先训练好的识别模型中,以输出所述商品图像对应的第一商品信息;
从所述第一商品信息中获取商品标签,识别所述商品标签得到第二商品信息;
对所述第一商品信息和所述第二商品信息进行信息结合,以得到结算信息;
根据所述结算信息,计算所述待结算商品的总价格信息。
4.根据权利要求3所述的一种智慧零售终端结算方法,其特征在于,所述第一商品信息包括商品标签、商品类别;所述第二商品信息包括商品名称、商品单价、商品数量。
5.根据权利要求3所述的一种智慧零售终端结算方法,其特征在于,所述将所述商品图像输入预先训练好的识别模型中,以输出所述商品图像对应的第一商品信息,包括:
获取识别数据集,并将所述识别数据集拆分为识别训练集和识别测试集;
获取初始化模型,将所述识别训练集输入初始化模型中,得到标注识别结果和位置识别结果;
基于所述标注识别结果得到第一损失函数,基于所述位置识别结果得到第二损失函数,并根据所述第一损失函数和所述第二损失函数得到第三损失函数;
根据所述第三损失函数,调整所述初始化模型的参数,得到识别模型。
6.根据权利要求5所述的一种智慧零售终端结算方法,其特征在于,所述获取识别数据集,包括:
读取所述拆分模型中的拆分训练集,并获取所述拆分训练集中样本图像的标注信息和位置信息;
根据所述标注信息和位置信息置对样本图像进行裁剪,得到单个图像;
对所述单个图像进行第二初步处理,得到识别数据集,其中所述第二初步处理至少包括翻转、镜像、调整亮度、调整饱和度、中的一种或多种。
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