[發明專利]一種Android平臺下基于掃碼和圖像處理的進銷存方法

在審

• 申請號: 201710451533.5
• 申請日: 2017-06-15
• 公開（公告）號: CN107369063A
• 公開（公告）日: 2017-11-21
• 發明（設計）人: 李新德;熊雙輝
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q10/08;G06Q40/00;G06K17/00;G06K7/14;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204
• 代理人: 梁耀文

1.一種Android平臺下基于掃碼和圖像處理的進銷存方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)將商品分為有條形碼商品和無條形碼商品；

(2)針對有條形碼商品爬取商品信息：首先利用手機相機獲取并識別條形碼，然后根據得到的條形碼從中國物品編碼中心爬取商品的名稱、規格、價格信息錄入SQLite數據庫；

(3)針對無條形碼商品進行離線訓練：首先利用手機相機獲取n類無碼商品的簡單背景圖像建立無碼商品圖像庫，然后提取無碼商品圖像的特征向量，最后利用得到的特征向量訓練分類器；

(4)針對無條形碼商品進行在線識別：首先利用手機相機獲取無條形碼商品的簡單背景圖像，然后提取該圖像的特征向量，最后將得到的特征向量輸入訓練好的分類器中，得到商品的識別結果，并將對應的商品信息錄入SQLite數據庫；

(5)利用SQLite數據庫實現商品、財務信息管理，包括商品的入庫、銷售過程的數據記錄，日銷量和利潤統計，以及庫存上下限的設置。

2.根據權利要求1所述的Android平臺下基于掃碼和圖像處理的進銷存方法，其特征在于，無條形碼商品簡單背景圖像的離線訓練過程具體為：首先利用手機相機獲取n類無碼商品的簡單背景圖像建立無碼商品圖像庫，每類各取M幅；然后提取n類無碼商品圖像的SIFT特征，利用KMeans聚類算法對上述SIFT特征進行聚類得到的所有樣本的聚類中心，即對應的視覺單詞庫，進而得到相對應的BoW模型，實現商品圖像的向量描述；最后，利用得到的特征向量離線訓練SVM分類器。

3.根據權利要求2所述的Android平臺下基于掃碼和圖像處理的進銷存方法，其特征在于，所選擇的SVM分類器為線性核SVM分類器，通過k折交叉驗證確定其最佳RBF核參數后，每兩類訓練一個SVM分類器。

4.根據權利要求2所述的Android平臺下基于掃碼和圖像處理的進銷存方法，其特征在于，無條形碼商品在線識別的具體過程為：首先提取商品圖像的SIFT特征描述子；然后在訓練過程中通過聚類得到的視覺單詞庫計算對應的BoW模型，實現商品圖像的向量描述；最后將得到的商品圖像描述向量帶入到訓練得到的SVM分類器中，通過投票得到該商品的編號、名稱和規格信息。