[發明專利]視覺識別軌跡的篩錯方法和售貨柜的視覺識別方法

在審

• 申請號: 202011597121.0
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN112749638A
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發明（設計）人: 陳海波;張夢倩
• 申請（專利權）人: 深蘭人工智能（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 鄭朝然

1.一種視覺識別軌跡的篩錯方法，其特征在于，包括：

基于多個攝像頭采集的圖像信息，確定與各攝像頭對應的初始軌跡特征，所述初始軌跡特征包括物品屬性；

從所有初始軌跡特征中去除各攝像頭之間物品屬性相同且對應同一實體對象的初始軌跡特征，得到第一誤識別軌跡特征，其中，各攝像頭對應的所述第一誤識別軌跡特征的物品屬性各不相同；

基于各攝像頭之間所述第一誤識別軌跡特征的相似度，確定第二誤識別軌跡特征組；

判斷所述第二誤識別軌跡特征組內的各第二誤識別軌跡特征對應同一實體對象，確定所述第二誤識別軌跡特征組內置信度非最高的第二誤識別軌跡特征為錯誤軌跡特征。

2.根據權利要求1所述的視覺識別軌跡的篩錯方法，其特征在于，所述從所有初始軌跡特征中去除各攝像頭之間物品屬性相同且對應同一實體對象的初始軌跡特征，得到第一誤識別軌跡特征，包括：

確定物品屬性相同且與不同攝像頭對應的軌跡特征之間的相似度；

依次將相似度最高的一組軌跡特征，作為同一實體對象去除，得到第一誤識別軌跡特征。

3.根據權利要求1所述的視覺識別軌跡的篩錯方法，其特征在于，所述基于各攝像頭之間所述第一誤識別軌跡特征的相似度，確定第二誤識別軌跡特征組，包括：

確定每個攝像頭對應的每個第一誤識別軌跡特征與其他攝像頭對應的每個第一誤識別軌跡特征的相似度；

將所述相似度大于目標相似度的第一誤識別軌跡特征，作為第二誤識別軌跡特征組。

4.根據權利要求2或3所述的視覺識別軌跡的篩錯方法，其特征在于，通過如下方法確定所述相似度：

提取軌跡特征的特征值；

基于所述特征值，確定軌跡特征之間的歐氏距離，所述歐氏距離用于表征所述相似度。

5.根據權利要求1-3中任一項所述的視覺識別軌跡的篩錯方法，其特征在于，所述判斷所述第二誤識別軌跡特征組內的各第二誤識別軌跡特征對應同一實體對象，包括：

確定所述第二誤識別軌跡特征組內各第二誤識別軌跡特征的運行方向特征和時間特征；

若運行方向特征相同，且時間特征有交集，確定各第二誤識別軌跡特征對應同一實體對象。

6.一種售貨柜的視覺識別方法，其特征在于，包括：

如權利要求1-5中任一項所述視覺識別軌跡的篩錯方法；

對除所述錯誤軌跡特征之外的其他初始軌跡特征中的動作屬性進行識別，基于識別出的動作屬性，得到識別結果。

7.一種視覺識別軌跡的篩選裝置，其特征在于，包括：

軌跡識別模塊，用于基于多個攝像頭采集的圖像信息，確定與各攝像頭對應的初始軌跡特征，所述初始軌跡特征包括物品屬性；

第一確定模塊，用于從所有初始軌跡特征中去除各攝像頭之間物品屬性相同且對應同一實體對象的初始軌跡特征，得到第一誤識別軌跡特征，其中，各攝像頭對應的所述第一誤識別軌跡特征的物品屬性各不相同；

第二確定模塊，用于基于各攝像頭之間所述第一誤識別軌跡特征的相似度，確定第二誤識別軌跡特征組；

第三確定模塊，用于判斷所述第二誤識別軌跡特征組內的各第二誤識別軌跡特征對應同一實體對象，確定所述第二誤識別軌跡特征組內置信度非最高的第二誤識別軌跡特征為錯誤軌跡特征。

8.根據權利要求7所述的視覺識別軌跡的篩選裝置，其特征在于，所述第一確定模塊包括：

第一確定單元，用于確定物品屬性相同且與不同攝像頭對應的軌跡特征之間的相似度；

第一處理單元，用于依次將相似度最高的一組軌跡特征，作為同一實體對象去除，得到第一誤識別軌跡特征。

9.根據權利要求7所述的視覺識別軌跡的篩選裝置，其特征在于，所述第二確定模塊包括：

第二確定單元，用于確定每個攝像頭對應的每個第一誤識別軌跡特征與其他攝像頭對應的每個第一誤識別軌跡特征的相似度；

第二處理單元，用于將所述相似度大于目標相似度的第一誤識別軌跡特征，作為第二誤識別軌跡特征組。