[发明专利]一种基于深度匹配网络的商品种类识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度匹配网络的商品种类识别方法。该方法总体上分为3个过程：1)输入货架图像和待识别商品的模板图像，将模板图像与货架图像进行特征点匹配，得到货架图像与模板图像匹配的特征点对列表；2)利用匹配的特征点对列表，对货架图像进行对齐与裁剪，得到单个商品图像；3)对单个商品图像，使用深度匹配网络对其进行分类，确定货架图像上商品的位置和类别。本发明方法利用手机相机对货架进行拍摄，克服了现有超市盘点方法人力消耗大、耗时长的困难，实现了基于重复模式方法与深度匹配网络的商品识别。

主权项

一种基于深度匹配网络的商品种类识别方法，其特征在于包含以下步骤：1)对每一种待识别商品，采集正面照片作为模板图像，并在每个图像中标记出商标区域和有效图案区域，采集货架正面照片作为货架图像；2)将每一模板图像中的商标区域与货架图像进行特征点匹配，得到货架图像与模板图像商标区域的匹配特征点对列表；3)对步骤2)获得的各个匹配特征点对列表，对货架图像进行对齐和裁剪处理生成单个商品图像；4)对步骤3)中生成的各个单个商品图像，使用深度匹配网络方法和各个模板图像中的有效图案区域进行匹配，获得单个商品图像中商品种类的分类结果；5)根据货架图像的各单个商品图像进行处理，构建货架图像中的商品区域，将属于同一商品区域的单个商品图像合并为一组；6)综合同一商品区域的各个单个商品图像的分类结果，获得货架图像该商品区域所对应的商品种类的分类结果。