[發明專利]用于售貨機的更新方法、更新裝置及售貨機

有效

• 申請號: 201910441493.5
• 申請日: 2019-05-24
• 公開（公告）號: CN110287203B
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 王曉;亢樂;包英澤
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/23
• 分類號: G06F16/23;G06F16/22;G06Q30/06;G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 北京潤平知識產權代理有限公司 11283
• 代理人: 肖冰濱;王曉曉

本發明實施例提供一種用于售貨機的更新方法、更新裝置及售貨機，屬于自動售貨技術領域。所述更新方法包括：對位于固定貨道上的新增商品進行自動識別，獲得所述新增商品的特征數據和預測類別P；獲取人工標注的位于所述固定貨道上的新增商品的標注類別L；以及根據所述標注類別L與所述預測類別P的比對結果，確定是否將所述標注類別L和所述新增商品的特征數據更新至索引庫中。通過上述技術方案，直接由售貨機或者售貨架自帶的設備進行新增商品的圖像采集和有關新增商品的特征數據的獲取，可以提高識別結果的準確性，并且上述方法可以直接在本地模式執行，無需離線獲取后再更新索引庫。

技術領域

本發明涉及自動售貨技術領域，具體地涉及一種用于售貨機的更新方法、用于售貨機的更新裝置和售貨機。

背景技術

在智慧零售場景中，基于視覺的商品識別系統會自動識別顧客從貨架上取走或者放回的商品，但是這類商品識別系統往往只能識別固定數量的商品種類，當新增商品種類時，為了識別這種新品類，基于物體分類的識別系統需要重新訓練識別模型，而基于檢索的識別系統則需要更新商品的索引庫。

對于現有的商品識別系統來說，一般會包含一個或多個位于貨架前上方的攝像頭，具體結構如圖1所示。對于攝像頭拍攝到的圖片，可以使用目標檢測(object detector)確定去放物品的位置(即定位框)，再使用一個對象分類器(object classifier)對定位框進行分類，或者使用特征提取器(feature extractor)對位于定位框的圖像進行特征提取，再到索引庫中檢索最相似的圖像，用其類別作為最終的識別結果。為了保證賬單準確率，對于置信度較低的識別結果需要進行人工干預。上述兩種類別確定方法都需要單獨采集新商品的數據用于更新模型或者索引庫，要死難吃在零售店運營過程中，往往會包含一個離線的新商品數據采集(用于分類或檢索)的系統和模型(索引)更新至在線的緩解，這樣會增加運營成本。

現有的有關新增商品的離線采集方式有以下兩種：

第一種，采用與線上軟硬件相近的數據采集系統，保證硬件如攝像頭、重力傳感器、貨架配置和燈光等與實際設備一致。模擬線上系統在運轉時，通過攝像頭采集用戶對于商品的取放操作的各種可能情況的圖片，再通過人工標注得五礦以及商品類別(可能會通過與線上相同的檢測和識別方法對該過程進行提速)，再將新采集的數據與原來用于訓練模型或者建立索引的數據進行合并后，重新訓練或者重建索引，最后再將產出的模型或者索引更新到線上系統；

第二種，在于優化采集設備，提升數據采集效率以減少人工代價。例如用多個攝像頭從多個角度或者位置同時拍攝商品圖片，或者商品放在轉盤上轉動，攝像頭在不同高度拍攝多張商品圖像，用于模擬線上攝像頭看到的圖片，取代人工多位置多角度放置商品的緩解。并且這種裝置的背景比較簡單，object detector會有更高的準確率，相較于方案一可以提供更多的準確數據。但是與方案一相同的是，也需要將新采集的數據與原來用于訓練模型或者建立索引的數據進行合并后，重新訓練或者重建索引以及在上線新增商品時，也需要定期的進行系統更新。

本申請發明人發現，對于上述兩種方案來說，在離線采集的過程中都需要一個單獨的環節和獨立的軟硬件系統，并且都存在硬件環境變更敏感的問題，當線上硬件有所變化時，如貨架顏色、燈光或者攝像頭角度等，采集設備也需要有相應的變更，這樣獲取的數據才能接近實際數據，進而能夠保證識別系統的準確率，對于第一個技術方案來說，對采集人員有很高的的要求，而不同商品擺放的方案復雜，進而導致采集成本高等。

發明內容

本發明實施例的目的是提供一種用于售貨機的更新方法、用于售貨機的更新裝置和售貨機，用于解決上述技術問題中的一者或多者。

為了實現上述目的，本發明實施例提供一種用于售貨機的更新方法，所述更新方法包括：對位于固定貨道上的新增商品進行自動識別，獲得所述新增商品的特征數據和預測類別P；獲取人工標注的位于所述固定貨道上的新增商品的標注類別L；以及根據所述標注類別L與所述預測類別P的比對結果，確定是否將所述標注類別L和所述新增商品的特征數據更新至索引庫中。