[發(fā)明專利]一種基于模板匹配的冷柜內(nèi)飲料種類識(shí)別算法

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• 申請(qǐng)日: 2020-11-19
• 公開（公告）號(hào): CN112364930A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李宗民;李亞傳;仵宇;肖倩;李冠林;劉玉杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)石油大學(xué)（華東）
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于模板匹配的冷柜內(nèi)飲料種類識(shí)別算法，所述方法包括：

步驟1)，通過冷柜內(nèi)置攝像頭拍攝冷柜內(nèi)部的照片，手工標(biāo)注采集的照片中的飲料的位置，然后將標(biāo)注好的數(shù)據(jù)按照8：1：1的比例劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；

步驟2)，構(gòu)建基于FasterRCNN的檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)并在收集的訓(xùn)練集上訓(xùn)練；

步驟3)，構(gòu)建基于VGG16的分類網(wǎng)絡(luò)，并用檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸出的檢測(cè)結(jié)果來訓(xùn)練；

步驟4)，將數(shù)據(jù)集中每一類飲料經(jīng)過分類網(wǎng)絡(luò)后的特征聚類，求出聚類中心作為該類飲料的模板；

步驟5)，將收集的測(cè)試集先輸入檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，然后將得到的飲料圖片輸入到分類網(wǎng)絡(luò)提取特征，然后計(jì)算與該特征最近的模板，測(cè)試的飲料就屬于該模板類，可以識(shí)別冷柜中飲料的種類和數(shù)量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模板匹配的冷柜內(nèi)飲料種類識(shí)別算法，其特征在于：步驟1)中單目攝像頭視角的設(shè)定，在不影響冷柜使用的同時(shí)，要拍攝到冷柜內(nèi)部的所有飲料，并且盡可能減小飲料在照片中的傾斜角。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模板匹配的冷柜內(nèi)飲料種類識(shí)別算法，其特征在于：步驟1)中對(duì)拍攝到的圖片進(jìn)行歸一化算法，通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集所有照片的均值與方差，并將所有圖片依此歸一化，可以避免冷柜外部光線變化對(duì)檢測(cè)結(jié)果造成不利影響。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模板匹配的冷柜內(nèi)飲料種類識(shí)別算法，其特征在于：步驟1)中對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)注，用矩形框標(biāo)注出飲料所在位置，每張圖片有多個(gè)標(biāo)注框，并且飲料之間的互相遮擋使標(biāo)注框之間有重疊部分。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模板匹配的冷柜內(nèi)飲料種類識(shí)別算法，其特征在于：步驟2)中檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，使用經(jīng)典的梯度下降算法。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模板匹配的冷柜內(nèi)飲料種類識(shí)別算法，其特征在于：步驟2)、步驟3)中網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程使用提前終止的方式結(jié)束，防止網(wǎng)絡(luò)過擬合。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模板匹配的冷柜內(nèi)飲料種類識(shí)別算法，其特征在于：步驟3)中訓(xùn)練集經(jīng)過檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中得到圖片后進(jìn)行尺寸調(diào)整，使之可以在之后的分類網(wǎng)絡(luò)中使用批處理加速。

8.據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模板匹配的冷柜內(nèi)飲料種類識(shí)別算法，其特征在于：整個(gè)網(wǎng)絡(luò)在測(cè)試過程中都是端到端實(shí)現(xiàn)的。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模板匹配的冷柜內(nèi)飲料種類識(shí)別算法，其特征在于：步驟5)中由于已知飲料類別數(shù)，因此使用k均值聚類，距離度量使用歐氏距離。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模板匹配的冷柜內(nèi)飲料種類識(shí)別算法，其特征在于：整個(gè)算法可拓展性強(qiáng)，在不重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的前提下可以識(shí)別未參與訓(xùn)練的類別的飲料。