[發(fā)明專利]物體信息反饋方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710617340.2
• 申請日: 2017-07-26
• 公開（公告）號: CN107392272A
• 公開（公告）日: 2017-11-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王宇;付達(dá);肖鈞
• 申請（專利權(quán)）人: 四川西谷物聯(lián)科技有限公司
• 主分類號: G06K17/00
• 分類號: G06K17/00;G06K9/32
• 代理公司: 北京超凡志成知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11371
• 代理人: 王寧寧

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種物體信息反饋方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，個體識別與信息呈現(xiàn)技術(shù)，在智能化的今天顯得尤其關(guān)鍵。目前的常用技術(shù)為對目標(biāo)物體貼條形碼或二維碼，通過相應(yīng)掃碼設(shè)備讀取條形碼或二維碼，進(jìn)而獲得目標(biāo)物體預(yù)置的個體信息。在掃描條形碼或二維碼獲得的個體信息量時，需要對每個個體進(jìn)行掃描，通過不斷重復(fù)掃描，才能獲得每個個體的相關(guān)信息。即，現(xiàn)有技術(shù)操作繁瑣，獲取信息的速度慢、效率低，并且人工干預(yù)的因素較大，沒有達(dá)到對個體的自動化識別和信息獲取的目的。

盡管目前也出現(xiàn)了通過圖像識別處理對物體進(jìn)行識別的技術(shù)，但現(xiàn)有技術(shù)對目標(biāo)圖像處理的數(shù)據(jù)量大，導(dǎo)致物體識別的效率和準(zhǔn)確率低下。因此，如何提供一種可快速、自動識別物體并反饋該物體信息的方法及系統(tǒng)，已成為本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明提供一種物體信息反饋方法及系統(tǒng)，以解決上述問題。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明較佳實(shí)施例所提供的技術(shù)方案如下所示：

本發(fā)明較佳實(shí)施例提供一種物體信息反饋方法，應(yīng)用于第一移動終端及服務(wù)器，所述方法包括：

所述第一移動終端獲取信號接收范圍內(nèi)物體的RFID身份信息，并獲取包含有物體的待識別圖像；

將所述RFID身份信息、待識別圖像發(fā)送至所述服務(wù)器；

所述服務(wù)器根據(jù)所述RFID身份信息確定所述信號接收范圍內(nèi)物體的注冊特征子集；

在待識別圖像上確定感興趣區(qū)域；

提取所述感興趣區(qū)域中的圖像特征與所述注冊特征子集進(jìn)行比對，確定目標(biāo)物體；

根據(jù)所述目標(biāo)物體查找相應(yīng)的預(yù)設(shè)注冊信息并發(fā)送給所述第一移動終端。

在本發(fā)明的較佳實(shí)施例中，上述服務(wù)器存儲有與多個物體對應(yīng)的注冊圖像，所述服務(wù)器根據(jù)所述RFID身份信息確定所述信號接收范圍內(nèi)物體的注冊特征子集的步驟，包括：

根據(jù)所述RFID身份信息，確定所述第一移動終端信號接收范圍內(nèi)的物體；

將所述信號接收范圍內(nèi)的物體的圖像特征的集合作為所述注冊特征子集。

在本發(fā)明的較佳實(shí)施例中，應(yīng)用于第二移動終端及所述服務(wù)器，所述方法包括：

預(yù)先將每個所述RFID身份信息與對應(yīng)的所述目標(biāo)物體進(jìn)行關(guān)聯(lián)；

所述第二移動終端接收所述RFID身份信息，并獲取各個目標(biāo)物體的至少一個圖像作為注冊圖像集，所述注冊圖像集包括至少一個所述注冊圖像；

關(guān)聯(lián)所述注冊圖像與預(yù)設(shè)注冊信息，所述預(yù)設(shè)注冊信息包括目標(biāo)物體的種類信息。

在本發(fā)明的較佳實(shí)施例中，上述服務(wù)器包括基于深度學(xué)習(xí)模型的檢測模型，所述在待識別圖像上確定感興趣區(qū)域的步驟，包括：

將所述待識別圖像輸入所述檢測模型進(jìn)行識別，得到所述感興趣區(qū)域。

在本發(fā)明的較佳實(shí)施例中，上述方法還包括：

預(yù)先獲取若干個與所述目標(biāo)物體相同類別的物體的圖像的集合以作為訓(xùn)練圖像集；

使用所述訓(xùn)練圖像集，對所述深度學(xué)習(xí)識別模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述檢測模型。

在本發(fā)明的較佳實(shí)施例中，上述提取所述感興趣區(qū)域中的圖像特征與所述注冊特征子集進(jìn)行比對，確定目標(biāo)物體的步驟，包括：

提取所述感興趣區(qū)域中的圖像特征，并與信號接收范圍內(nèi)的物體的所述注冊特征子集進(jìn)行匹配，得到信號接收范圍內(nèi)的物體與所述感興趣區(qū)域中的物體的相關(guān)度；

在所述信號接收范圍內(nèi)的物體中選取相關(guān)度最大的物體作為所述目標(biāo)物體。

在本發(fā)明的較佳實(shí)施例中，上述提取所述感興趣區(qū)域中的圖像特征的步驟，包括：

采用圖像特征提取算法獲取所述感興趣區(qū)域中各個訓(xùn)練子圖像的圖像特征，所述圖像特征包括RGB值、灰度值、紋理特征中的至少一種。

在本發(fā)明的較佳實(shí)施例中，上述方法還包括：

基于識別出的所述目標(biāo)物體及預(yù)設(shè)注冊信息，采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取與所述目標(biāo)物體相關(guān)聯(lián)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)包括所述目標(biāo)物體的價格信息、組成材料信息。

在本發(fā)明的較佳實(shí)施例中，上述方法還包括：

所述第一移動終端每隔第一預(yù)設(shè)時長接收所述RFID身份信息，并將得到的所述RFID身份信息并上傳至所述服務(wù)器；

判斷所述第一移動終端在第二預(yù)設(shè)時長內(nèi)接收到的各個所述RFID身份信息是否變動，其中，所述第二預(yù)設(shè)時長大于等于所述第一預(yù)設(shè)時長；