[發(fā)明專利]一種基于計算機視覺的商品鋪貨率采集方法

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• 申請日: 2019-08-20
• 公開（公告）號: CN110543839A
• 公開（公告）日: 2019-12-06
• 發(fā)明（設計）人: 劉國儉;夏奕;簡思;劉昭
• 申請（專利權(quán)）人: 南京掌控網(wǎng)絡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06Q30/02
• 代理公司: 32224 南京縱橫知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 董建林<國際申請>=<國際公布>=<進入

本發(fā)明公開了圖像識別技術(shù)領(lǐng)域的一種基于計算機視覺的商品鋪貨率采集方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中鋪貨率數(shù)據(jù)采集主要依靠肉眼核查鋪貨商品圖片中的本公司商品，核查效率不高、正確率偏低的技術(shù)問題。所述方法包括如下步驟：采集獲取不少于一張鋪貨商品圖片，所述鋪貨商品圖片包括貨架商品圖片、冰柜商品圖片、柜臺商品圖片中的至少任一項；利用基于計算機視覺的目標檢測模型對鋪貨商品圖片進行目標檢測，所述目標檢測模型包括通用商品檢測模型和本公司商品檢測模型；根據(jù)目標檢測結(jié)果計算獲取本公司商品的鋪貨率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于計算機視覺的商品鋪貨率采集方法，屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，辦公信息化軟件、ERP軟件、CRM軟件等在移動設備上得到了廣泛的應用，使得業(yè)務的精細化管理成為可能。SFA（銷售能力自動化）是CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的一個重要業(yè)務組件。SFA通過拜訪目標制定、路線規(guī)劃、設置執(zhí)行規(guī)范、任務執(zhí)行、執(zhí)行結(jié)果分析等一系列功能對業(yè)務人員在外行為進行規(guī)范和引導，幫助業(yè)務人員正確高效地完成拜訪規(guī)定步驟。

快消領(lǐng)域業(yè)務人員進行客戶門店拜訪時，需要進行商品陳列檢查和鋪貨上報。商品陳列的目的是為了美化店面，從而吸引消費者。良好的商品陳列布局是把貨架上商品放在便于消費者接近的位置，突出商品的量感和特點，由此形成良好的價格和商品印象，便于消費者尋找和提取，達到樹立形象、吸引人流、刺激消費，從而提升銷售目的。鋪貨上報是指業(yè)務人員上報門店中貨架上本公司產(chǎn)品的鋪貨率。所謂鋪貨率，即本公司的產(chǎn)品占銷售本品的門店貨架中的占比，其體現(xiàn)了鋪貨的覆蓋程度，鋪貨率越高，表示產(chǎn)品接觸消費者的面越廣，產(chǎn)品被目標消費者接受的可能性也越大。

傳統(tǒng)的鋪貨率數(shù)據(jù)采集方式，一般是由品牌公司通過聘用市場調(diào)查員或者通過第三方市場調(diào)查公司采用紙筆方式采集數(shù)據(jù)。隨著移動信息化的發(fā)展，越來越多的公司開始利用智能手機來采集數(shù)據(jù)，即業(yè)務人員進店進行貨架拍照并上傳到SFA系統(tǒng)的后臺，由后臺專門的核查人員統(tǒng)計這些照片中本品的陳列與鋪貨率。該采集方式對比傳統(tǒng)方式效率更高，但同時也增加了后臺核查工作量，因而品牌商往往需要在后臺安排大批人員核查照片。核查人員需要統(tǒng)計貨架上本品數(shù)量和非本品數(shù)量，一名核查人員每天只能核查數(shù)百張圖片，容易出錯且不便于通過二次核查來校對結(jié)果是否正確。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于計算機視覺的商品鋪貨率采集方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中鋪貨率數(shù)據(jù)采集主要依靠肉眼核查鋪貨商品圖片中的本公司商品，核查效率不高、正確率偏低的技術(shù)問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：

一種基于計算機視覺的商品鋪貨率采集方法，包括如下步驟：

采集獲取不少于一張鋪貨商品圖片，所述鋪貨商品圖片包括貨架商品圖片、冰柜商品圖片、柜臺商品圖片中的至少任一項；

利用基于計算機視覺的目標檢測模型對鋪貨商品圖片進行目標檢測，所述目標檢測模型包括通用商品檢測模型和本公司商品檢測模型；

根據(jù)目標檢測結(jié)果計算獲取本公司商品的鋪貨率。

進一步地，利用基于計算機視覺的目標檢測模型對鋪貨商品圖片進行目標檢測，包括：

利用通用商品檢測模型對鋪貨商品圖片進行目標檢測，標記圖片中所有商品的位置；

利用本公司商品檢測模型對鋪貨商品圖片進行目標檢測，標記圖片中所有本公司商品的位置；

通用商品檢測模型或／和本公司商品檢測模型對鋪貨商品圖片進行目標檢測的交并比為0.6至0.8。

進一步地，利用基于計算機視覺的目標檢測模型對鋪貨商品圖片進行目標檢測，還包括：對通用商品檢測模型和本公司商品檢測模型的目標檢測結(jié)果進行合并處理。