[發明專利]商品識別方法、裝置、設備及可讀介質

在審

• 申請號: 202310502120.0
• 申請日: 2023-04-28
• 公開（公告）號: CN116563622A
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發明（設計）人: 李洋;周文豪;趙策;胡振升
• 申請（專利權）人: 浪潮海鏈易貿（山東）信息科技有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/82;G06V10/40;G06V10/74;G06F16/583;G06N3/045;G06N3/0464
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 李世喆;姜鵬

1.商品識別方法，其特征在于，包括：

獲取當前待識別商品對應的待識別圖片；

確定所述待識別圖片的主體檢測結果；

將所述主體檢測結果轉換為目標特征向量；

將所述目標特征向量輸入在向量檢索樣本集中進行向量檢索，得到商品識別結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述待識別圖片的主體檢測結果，包括：

通過預設的目標檢測模型，從所述待識別圖片中檢測至少一個主體的位置，其中，所述目標檢測模型為Faster_Rcnn_Swin_tiny_fpn_3x_coco模型，Backbone中選用Swin_Transformer；

將所述主體所在的區域進行裁剪并進行識別，得到所述主體檢測結果。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述主體檢測結果轉換為目標特征向量，包括：

通過PP_LCNet_x2_5骨干網絡提取所述主體檢測結果的特征信息；

將所述特征信息轉換為目標特征向量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述向量檢索樣本集，通過如下方式獲得：

通過網絡爬蟲獲得至少一張樣本圖像，每張樣本圖像對應至少一個商品種類；

將每種所述樣本圖像轉換為對應的樣本特征向量；

將所述樣本特征向量劃分為訓練集、驗證集以及測試集，得到所述向量檢索樣本集。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述目標特征向量輸入在向量檢索樣本集中進行向量檢索，得到商品識別結果，包括：

在所述向量檢索樣本集中檢索與所述目標特征向量的相似度高于預設值的目標樣本特征向量；

根據所述目標樣本特征向量對應的目標商品種類確定所述商品識別結果。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，進一步包括：

在滿足預設的更新條件時，通過在線向量建模更新檢索樣本集；

接收輸入的更新樣本圖像，將所述更新樣本圖像轉換為對應的樣本特征向量并保存到所述向量檢索樣本集。

7.商品識別裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取當前待識別商品對應的待識別圖片；

確定單元，用于確定所述待識別圖片的主體檢測結果；

轉換單元，用于將所述主體檢測結果轉換為目標特征向量；

檢索單元，用于將所述目標特征向量輸入在向量檢索樣本集中進行向量檢索，得到商品識別結果。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述向量檢索樣本集，通過如下方式獲得：

通過網絡爬蟲獲得至少一張樣本圖像，每張樣本圖像對應至少一個商品種類；

將每種所述樣本圖像轉換為對應的樣本特征向量；

將所述樣本特征向量劃分為訓練集、驗證集以及測試集，得到所述向量檢索樣本集；

所述檢索單元，用于執行：

在所述向量檢索樣本集中檢索與所述目標特征向量的相似度高于預設值的目標樣本特征向量；

根據所述目標樣本特征向量對應的目標商品種類確定所述商品識別結果。

9.電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：

至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行權利要求1-6中任一項所述的商品識別方法。

10.計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使處理器執行時實現權利要求1-6中任一項所述的商品識別方法。