[發明專利]一種商品規格的識別方法與裝置

有效

• 申請號: 201910842862.1
• 申請日: 2019-09-06
• 公開（公告）號: CN110705363B
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發明（設計）人: 牟永強;韓冉;劉榮杰;李曉杰;王芹;郭怡適;黃耀鴻
• 申請（專利權）人: 廣州圖匠數據科技有限公司
• 主分類號: G06V20/00
• 分類號: G06V20/00;G06V10/74;G06K9/62
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郭浩輝;麥小嬋

本發明公開了一種商品規格的識別方法與裝置，該方法先根據貨架商品圖片，提取第一商品的位置信息、價格牌的位置信息、價格牌的價格信息；根據第一商品的位置信息和價格牌的位置信息，匹配與第一商品距離最近的價格牌，將匹配的價格牌的價格信息作為第一商品的第一價格信息，根據第一價格信息中的商品名稱，查找與商品名稱對應的多種規格，以及每種規格對應的零售價，獲取商品規格表；根據價格推算方法，將第一價格信息中商品價格與商品規格表中的零售價進行匹配，獲取與第一商品價格最接近的規格，從而識別出第一商品對應的規格。采用本發明技術方案不用時刻考慮拍照角度及拍照姿勢對商品成像造成的影響，有效提高了商品規格識別的準確度。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，尤其涉及一種商品規格的識別方法與裝置。

背景技術

目前，主要采用圖像識別技術來獲取貨架商品圖片上的各個商品的信息，但是貨架商品圖片中各商品所成的像受普通可見光相機透視的影響，導致不同規格的商品所成的像完全相同。因此，難以從貨架商品圖片中識別出每個商品分別一一對應的規格信息。

現有技術中，通常采用恢復二維圖像中的景深信息的方法或參照物與實際物體的比例換算的方法，實現貨架商品圖片中商品規格的識別。其中，恢復二維圖像中的景深信息的方法，首先通過其他傳感器生成深度信息，并結合普通可見光相機生成的RGB圖像；其次，通過深度學習技術以數據驅動的方式建立二維圖像和景深之間的關系，從而達到商品規格識別的目的，但該方法中的景深信息是通過算法估算獲得，準確度和精確度較低。

參照物與實際物體的比例換算的方法，首先獲取標記物或商品的物理尺寸；其次，根據標記物或商品的物理尺寸，獲取同一圖像中標記物和待識別商品在圖像中的大小，并計算出兩者之間的比例，最后根據兩者之間的比例換算出待識別商品的實際尺寸。但該方法受拍照角度的影響，拍攝的貨架商品圖片不同位置會出現不同的畸變，從而導致同一規格的商品在同一張圖片中的不同位置出現大小的差異，進而降低了商品規格識別的準確度。

發明內容

本發明實施例提供了一種商品規格的識別方法與裝置，不用時刻考慮拍照角度及拍照姿勢對商品成像造成的影響，有效提高了商品規格識別的準確度。

為了解決上述技術問題，本發明實施例提供了一種商品規格的識別方法，包括：

獲取并根據貨架商品圖片，提取第一商品的位置信息、每個價格牌的位置信息以及各個所述價格牌分別一一對應的價格信息；

根據所述第一商品的位置信息和所述價格牌的位置信息，匹配與所述第一商品距離最近的價格牌，將匹配的價格牌的價格信息作為所述第一商品的第一價格信息，具體為：根據所述第一商品的位置信息和多個所述價格牌的位置信息，獲取所有位于所述第一商品的右側及下方的價格牌，獲得若干個第一價格牌；分別計算所述第一商品與各個所述第一價格牌之間的高度差，提取所述高度差與預設閾值相同的第一價格牌，獲得若干個第二價格牌；分別計算所述第一商品與各個所述第二價格牌之間的歐式距離，提取所述歐式距離最小的第二價格牌，將匹配的價格牌的價格信息作為所述第一商品的第一價格信息，所述第一價格信息包括第一商品名稱和第一商品價格；

根據所述第一商品名稱，查找與所述第一商品名稱對應的多種規格，以及每種所述規格對應的零售價，獲取第一商品規格表，其中所述第一商品規格表包括第一商品名稱、多種規格、以及每種所述規格分別一一對應的零售價；

根據預設的價格推算方法，將所述第一商品價格與所述第一商品規格表中的零售價進行匹配，獲取與所述第一商品價格最接近的規格，從而識別出所述第一商品對應的規格。

作為優選方案，所述預設的價格推算方法，包括：向上價格區間確定商品規格法、向下價格區間確定商品規格法、價格浮動機制確定商品規格法、零售價與商品價格的差值絕對值法。