[發(fā)明專利]一種Android平臺(tái)下基于掃碼和圖像處理的進(jìn)銷存方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710451533.5
• 申請(qǐng)日: 2017-06-15
• 公開（公告）號(hào): CN107369063A
• 公開（公告）日: 2017-11-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李新德;熊雙輝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q30/06
• 分類號(hào): 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(biāo)事務(wù)所(普通合伙)32204
• 代理人: 梁耀文

技術(shù)領(lǐng)域：

本發(fā)明涉及一種Android平臺(tái)下的進(jìn)銷存方法，屬于圖像處理領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

條形碼技術(shù)是在計(jì)算機(jī)技術(shù)、光學(xué)技術(shù)和通信技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一項(xiàng)綜合性技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)自動(dòng)錄入、識(shí)別的重要方式。由于條形碼技術(shù)的穩(wěn)定、準(zhǔn)確、方便以及經(jīng)濟(jì)實(shí)惠等特點(diǎn)，因此被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)的自動(dòng)化管理和人們的日常生活之中。現(xiàn)在，條形碼技術(shù)在商品的編碼中得到廣泛的應(yīng)用，本方法針對(duì)有條形碼的商品采用通過識(shí)別得到的條形碼信息從中國物品編碼中心爬取商品信息的方式將有條碼的商品信息錄入SQLite數(shù)據(jù)庫。

另外，隨著計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿學(xué)科的飛速發(fā)展，自動(dòng)物體識(shí)別(Automatic Object Recognition,AOR)系統(tǒng)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的熱門課題之一。一般物體識(shí)別(GenericObject Recognition,GOR)作為物體識(shí)別系統(tǒng)中的重要一環(huán)，在機(jī)器人、醫(yī)學(xué)圖像等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。在本進(jìn)銷存系統(tǒng)中，我們采用一般物體識(shí)別的方式識(shí)別無條形碼的商品信息，并錄入SQLite數(shù)據(jù)庫。

SQLite是一款開源的嵌入式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，占用資源非常小，運(yùn)行效率高、可移植性好。因此，在本發(fā)明中，我們是用SQLite數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)商品信息的管理，以及財(cái)務(wù)管理。

目前，小賣部、代銷店等小型超市的商品管理主要依靠店主個(gè)人管理，存在工作效率低，管理不合理等一系列問題。因此，迫切需要開發(fā)出一款低成本、簡單適用的小型進(jìn)銷存系統(tǒng)來協(xié)助管理商品信息與財(cái)務(wù)信息。本發(fā)明所設(shè)計(jì)的Android平臺(tái)下基于掃碼和圖像處理的進(jìn)銷存系統(tǒng)可以很好的滿足上述需求。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：為了提高小賣部、代銷店等小型超市的商品管理、財(cái)務(wù)管理效率，本發(fā)明提出一種Android平臺(tái)下的進(jìn)銷存方法，運(yùn)用條形碼識(shí)別技術(shù)以及圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了商品信息的錄入，通過SQLite數(shù)據(jù)庫技術(shù)實(shí)現(xiàn)了商品的、財(cái)務(wù)的管理。

技術(shù)方案：本發(fā)明提出一種Android平臺(tái)下基于掃碼和圖像處理的進(jìn)銷存方法，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(duì)有條形碼商品爬取商品信息：首先利用手機(jī)相機(jī)獲取并識(shí)別條形碼，然后根據(jù)得到的條形碼從中國物品編碼中心爬取商品的名稱、規(guī)格、價(jià)格信息錄入SQLite數(shù)據(jù)庫；

(3)針對(duì)無條形碼商品進(jìn)行離線訓(xùn)練：首先利用手機(jī)相機(jī)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(xùn)練分類器；

(4)針對(duì)無條形碼商品進(jìn)行在線識(shí)別：首先利用手機(jī)相機(jī)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(xùn)練好的分類器中，得到商品的識(shí)別結(jié)果，并將對(duì)應(yīng)的商品信息錄入SQLite數(shù)據(jù)庫；

(5)利用SQLite數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)商品、財(cái)務(wù)信息管理，包括商品的入庫、銷售過程的數(shù)據(jù)記錄，日銷量和利潤統(tǒng)計(jì)，以及庫存上下限的設(shè)置。

優(yōu)選的，無條形碼商品簡單背景圖像的離線訓(xùn)練過程具體為：首先調(diào)用手機(jī)相機(jī)來獲取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n類無碼商品圖像的SIFT特征，利用KMeans聚類算法對(duì)上述SIFT特征進(jìn)行聚類，得到的所有樣本的聚類中心即對(duì)應(yīng)的視覺單詞庫，進(jìn)而得到相對(duì)應(yīng)的BoW模型，實(shí)現(xiàn)商品圖像的向量描述；最后，利用得到的特征向量離線訓(xùn)練SVM分類器。

更優(yōu)選的，所選擇的SVM分類器為線性核SVM分類器，通過k折交叉驗(yàn)證確定其最佳RBF核參數(shù)后，每兩類訓(xùn)練一個(gè)SVM分類器。

優(yōu)選的，無條形碼商品在線識(shí)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(xùn)練過程中通過聚類得到的視覺單詞庫計(jì)算對(duì)應(yīng)的BoW模型，實(shí)現(xiàn)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(xùn)練得到的SVM分類器中，通過投票得到該商品的編號(hào)、名稱和規(guī)格信息。

有益效果：本發(fā)明通過將商品分為有條形碼商品和無條形碼商品，并分別使用條形碼識(shí)別技術(shù)和圖像處理技術(shù)完成商品信息的錄入，對(duì)超市中所有商品信息的錄入有著很重要的意義。本發(fā)明所采用的的輕量型數(shù)據(jù)庫SQLite，使商品、財(cái)務(wù)管理簡單化，同時(shí)，大大降低了進(jìn)銷存系統(tǒng)的硬件需求。

附圖說明

圖1為方法流程圖；

圖2為系統(tǒng)主界面；

圖3為有條形碼商品掃描界面；

圖4為商品信息錄入界面；

圖5為簡單背景商品圖像獲取界面；

圖6為商品出售界面；

圖7為數(shù)據(jù)庫管理界面；