[发明专利]一种用于无人售货柜的多角度视频融合的商品识别算法有效
| 申请号： | 201810686023.0 | 申请日： | 2018-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN108960119B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 蔡丁丁;方无迪;唐开;刘钰涛;张运辉 | 申请（专利权）人： | 武汉市哈哈便利科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 徐瑛 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖新技*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种用于无人售货柜的多角度视频融合的商品识别算法，包括以下步骤：对采集到的视频数据进行预处理；对所述视频数据中视频帧进行关键帧采样；构建深度卷积神经网络模型；利用采样的关键帧对所述模型进行训练和精度测试，在商品识别的精度达到预期后，部署所述模型，进一步包括：特征提取、特征融合、特征识别；来自无人售货柜的不同角度摄像头的视频数据经预处理和关键帧采样后输入所述模型，得到识别出的商品种类和对应的商品数量。本发明通过多角度视频融合技术，充分利用多源数据带来的丰富信息来降低商品被遮挡的影响，从而提高商品识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 无人 售货 角度 视频 融合 商品 识别 算法 | ||
【主权项】：
1.一种用于无人售货柜的多角度视频融合的商品识别算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对采集到的视频数据进行预处理，进一步包括：采集视频数据和对采集到的视频数据进行动态区域检测，得到所述视频数据中视频帧的动态区域；步骤二、对所述视频数据中视频帧进行关键帧采样；步骤三、构建深度卷积神经网络模型；步骤四、利用采样的关键帧对所述模型进行训练和精度测试，在商品识别的精度达到预期后，部署所述模型，该步骤进一步包括：特征提取、特征融合、特征识别；步骤五、来自无人售货柜的不同角度摄像头的视频数据经预处理和关键帧采样后输入所述模型，得到识别出的商品种类和对应的商品数量。
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