[發明專利]基于視頻流的物流中心掛裝類服裝分類方法及裝置

在審

• 申請號: 202210193004.0
• 申請日: 2022-02-28
• 公開（公告）號: CN114663803A
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 汪朝林;蘇志遠;呂程;張征;陳路
• 申請（專利權）人: 寶開（上海）智能物流科技有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京金咨知識產權代理有限公司 11612
• 代理人: 宋教花

1.一種基于視頻流的物流中心掛裝類服裝分類方法，其特征在于，接收錄入的視頻流，基于預設的深度學習模型識別視頻流的圖像數據中的服裝，并在視頻流的圖像數據中標記服裝的邊界框；

基于服裝在視頻流的圖像數據中的出現順序，對服裝的邊界框順序編號；

將視頻流的圖像數據劃分為多個第一圖像幀，基于所述邊界框對所述第一圖像幀進行裁剪，得到邊界圖像；

對邊界框編號相同的邊界圖像，提取邊界圖像中的圖像特征，基于邊界圖像的尺度，對不同尺度的邊界圖像中的圖像特征賦予不同的權重，基于注意力機制對邊界框編號相同的邊界圖像進行特征融合，得到融合圖像；

將融合圖像輸入到預設的卷積神經網絡分類器中，得出融合圖像的類別。

2.根據權利要求1所述的基于視頻流的物流中心掛裝類服裝分類方法，其特征在于，在視頻流的圖像數據中標記服裝的邊界框的步驟中，

根據服裝在圖像數據中的尺度生成邊界框，所述服裝的圖像在邊界框框定的范圍內；

所述邊界框隨著其框定的服裝在視頻流的圖像數據中尺度的變化變大或變小。

3.根據權利要求1或2所述的基于視頻流的物流中心掛裝類服裝分類方法，其特征在于，在視頻流的圖像數據中標記服裝的邊界框的步驟中，基于預設的邊界框閾值，實時將當前的邊界框的大小與邊界框閾值相比較，若當前的邊界框的大小不在邊界框閾值范圍內，則不顯示邊界框。

4.根據權利要求1所述的基于視頻流的物流中心掛裝類服裝分類方法，其特征在于，將視頻流的圖像數據劃分為多個第一圖像幀的步驟包括，

根據圖像數據的幀將視頻流的圖像數據劃分為多個初始圖像幀；

將所述初始圖像幀轉化為灰度圖，基于所述灰度圖中各個像素點的灰度值計算每個灰度圖的灰度質心；

基于每個灰度圖的灰度質心計算平均灰度質心，分別計算各個灰度圖的灰度質心與平均灰度質心之間的距離；

基于灰度質心與平均灰度質心之間的距離在所有灰度圖中篩選出第一預設個數個距離較近的灰度圖作為第一圖像幀。

5.根據權利要求4所述的基于視頻流的物流中心掛裝類服裝分類方法，其特征在于，根據如下公式基于所述灰度圖中各個像素點的灰度值計算每個灰度圖的灰度質心：

根據上述公式組合x_c，y_c得到灰度質心的坐標(x_c,y_c)，公式中x_c表示灰度質心的橫坐標，y_c表示灰度質心的縱坐標，x_ij為尺寸為M*N灰度圖的第i行第j列的像素點的像素灰度值，M為灰度圖的像素點行數總數，N為灰度圖的像素點列數總數。

6.根據權利要求1所述的基于視頻流的物流中心掛裝類服裝分類方法，其特征在于，劃分出多個尺度范圍，每個尺度范圍對應一個預設的特征-權重組，在所述特征-權重組中對應每個圖像特征設置有權重參數，在基于邊界圖像的尺度，對不同尺度的邊界圖像中的特征賦予不同的權重的步驟包括，

基于邊界圖像的尺度判定該邊界圖像對應的尺度范圍，根據尺度范圍為邊界圖像匹配對應的特征-權重組，為該邊界圖像中每個圖像特征賦予對應的權重參數。