[发明专利]一种基于物理引擎和深度全卷积网络的商品识别方法在审
| 申请号： | 201910972064.0 | 申请日： | 2019-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN110807808A | 公开（公告）日： | 2020-02-18 |
| 发明（设计）人： | 李霖烨;田秋红;包嘉欣;杨慧敏 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06T7/80;G06T13/20;G06T17/00;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于物理引擎和深度全卷积网络的商品识别方法。将待检测商品放置在载物台上，通过载物台正上方的摄像头对在载物台上的商品进行中心点及类别预测来统计商品的类别及数量，通过物理引擎模拟现实中物体的摆放姿势，通过图形学渲染生成训练集，通过训练深度全卷积网络来对图片中的商品进行中心点及类别预测，从而实现对商品物体的检测。本发明实现了从一张RGB图像中对商品类别和数量进行识别，速度快、成本低并且可以很好地应对新增商品的分类处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 物理 引擎 深度 卷积 网络 商品 识别 方法 | ||
【主权项】：
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