[發(fā)明專利]一種零售安全防護(hù)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211725089.9
• 申請(qǐng)日: 2022-12-30
• 公開（公告）號(hào): CN115937787A
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王偉杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江星星冷鏈集成股份有限公司
• 主分類號(hào): G06V20/52
• 分類號(hào): G06V20/52;G06V10/44;G06V10/50;G06V10/80;G06V10/778;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/084
• 代理公司: 杭州航璞專利代理有限公司 33498
• 代理人: 傅磊

本發(fā)明公開了一種零售安全防護(hù)方法及系統(tǒng)，方法包括：首先獲取智能零售設(shè)備的歷史監(jiān)控信息，提取歷史監(jiān)控信息中的關(guān)鍵幀圖片，識(shí)別并存儲(chǔ)關(guān)鍵幀圖片的特征信息，構(gòu)建智能零售設(shè)備的監(jiān)控模型，基于關(guān)鍵幀圖片的特征信息，利用預(yù)設(shè)訓(xùn)練方法對(duì)智能零售設(shè)備的監(jiān)控模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的智能零售設(shè)備的監(jiān)控模型，捕捉智能零售設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控圖像，并輸入訓(xùn)練好的智能零售設(shè)備的監(jiān)控模型，得到實(shí)時(shí)監(jiān)控圖像的反饋結(jié)果，它能夠提升對(duì)智能零售設(shè)備監(jiān)控的及時(shí)性和便捷性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于設(shè)備監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種零售安全防護(hù)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著科技的開展,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動(dòng)支付的普及、以及消費(fèi)者的消費(fèi)需求，“無人零售”形式已成趨勢(shì),智能零售已成為無人值守服務(wù)中的一大類。智能零售是指基于智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的無導(dǎo)購(gòu)員和收銀員值守的新零售服務(wù)，在智能零售的推廣過程中智能零售設(shè)備得到廣泛的使用，在智能零售設(shè)備的售賣結(jié)算系統(tǒng)需要零售計(jì)算機(jī)和零售網(wǎng)絡(luò)設(shè)備配合完成，能實(shí)現(xiàn)選品、掃碼支付和刷臉支付。

當(dāng)前以人工巡檢的方式對(duì)智能零售設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控排查，不僅浪費(fèi)了大量的人力、物力，而且獲取的監(jiān)測(cè)信息不及時(shí)，無法快速做出相應(yīng)的應(yīng)急反應(yīng)措施，因此如何提升對(duì)智能零售設(shè)備監(jiān)控的及時(shí)性和便捷性，成為一個(gè)亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種零售安全防護(hù)方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的不足，通過提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能零售設(shè)備的監(jiān)控方法，它能夠提升對(duì)智能零售設(shè)備監(jiān)控的及時(shí)性和便捷性。

本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例提供了一種零售安全防護(hù)方法，所述方法包括：

獲取智能零售設(shè)備的歷史監(jiān)控信息，提取所述歷史監(jiān)控信息中的關(guān)鍵幀圖片，識(shí)別并存儲(chǔ)所述關(guān)鍵幀圖片的特征信息；

構(gòu)建智能零售設(shè)備的監(jiān)控模型；

基于所述關(guān)鍵幀圖片的特征信息，利用預(yù)設(shè)訓(xùn)練方法對(duì)所述智能零售設(shè)備的監(jiān)控模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的智能零售設(shè)備的監(jiān)控模型，其中，所述預(yù)設(shè)訓(xùn)練方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法；

捕捉智能零售設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控圖像，并輸入所述訓(xùn)練好的智能零售設(shè)備的監(jiān)控模型，得到所述實(shí)時(shí)監(jiān)控圖像的反饋結(jié)果。

可選的，所述獲取智能零售設(shè)備的歷史監(jiān)控信息，提取所述歷史監(jiān)控信息中的關(guān)鍵幀圖片，識(shí)別并存儲(chǔ)所述關(guān)鍵幀圖片的特征信息，包括：

通過自動(dòng)與所述智能零售設(shè)備的視頻監(jiān)控平臺(tái)對(duì)接，獲取歷史監(jiān)控信息，并通過提取視頻流關(guān)鍵幀圖像，作為歷史監(jiān)控信息中的關(guān)鍵幀圖片；

設(shè)置關(guān)鍵幀圖片的特征信息的存儲(chǔ)裝置，實(shí)現(xiàn)可在設(shè)定歷史時(shí)間范圍內(nèi)，識(shí)別并存儲(chǔ)所述關(guān)鍵幀圖片的特征信息，其中，通過算法對(duì)歷史監(jiān)控信息中的關(guān)鍵幀圖片的特征進(jìn)行識(shí)別，算法包括直方圖均衡算法及邊緣特征算法。

可選的，所述智能零售設(shè)備的監(jiān)控模型，包括：圖像前處理模塊、圖像特征模塊、圖像后處理模塊、數(shù)據(jù)融合模塊；

所述圖像前處理模塊用于對(duì)輸入的關(guān)鍵幀圖片的特征信息數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得前處理圖像特征；

所述圖像特征模塊用于針對(duì)獲得的前處理圖像特征，使用注意力機(jī)制來獲取二者的互注意力特征，并將互注意力特征與相應(yīng)的前處理圖像特征進(jìn)行拼接，獲得混合特征；

所述圖像后處理模塊用于對(duì)所述混合特征進(jìn)行特征提取，以獲得后處理圖像特征；

所述數(shù)據(jù)融合模塊用于根據(jù)后處理圖像特征，獲得圖像融合特征，并得到監(jiān)控結(jié)果。

可選的，所述基于所述關(guān)鍵幀圖片的特征信息，利用預(yù)設(shè)訓(xùn)練方法對(duì)所述智能零售設(shè)備的監(jiān)控模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的智能零售設(shè)備的監(jiān)控模型，包括：