公开(公告)号：CN111626150A

公开(公告)日：2020-09-04

申请号：CN202010390922.3

申请日：2020-05-11

Applicant: 广东顺德工业设计研究院(广东顺德创新设计研究院)

Inventor： 陈欢欢 ,  王高杰

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种商品识别方法。通过对测试商品进行采集，获取一定数量的图像样本并随机分配成训练集和测试集。分别对测试集中各图像样本的不同维度特征进行特征提取和训练，计算各图像样本在不同维度特征的概率相似性，按照一定的权值比例将商品图像的多维度特征融合入测试模型中。使用测试集对测试模型进行测试，以判断训练结果是否达到预期并不断调整各特征所占的权值比例，直至训练得到的测试模型可以对受遮挡的待检测目标图像与不受遮挡条件下的商品图像达到无差别识别的效果。通过本申请提供的商品识别方法所得测试模型可以在目标商品受到局部遮挡条件下，对于商品识别的准确率和稳定性高，受遮挡影响的程度小。

公开(公告)号：CN111626150B

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202010390922.3

申请日：2020-05-11

Applicant: 广东顺德工业设计研究院(广东顺德创新设计研究院)

Inventor： 陈欢欢 ,  王高杰

IPC: G06V20/50 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/422 ,  G06V10/56 ,  G06V10/54 ,  G06V10/50 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种商品识别方法。通过对测试商品进行采集，获取一定数量的图像样本并随机分配成训练集和测试集。分别对测试集中各图像样本的不同维度特征进行特征提取和训练，计算各图像样本在不同维度特征的概率相似性，按照一定的权值比例将商品图像的多维度特征融合入测试模型中。使用测试集对测试模型进行测试，以判断训练结果是否达到预期并不断调整各特征所占的权值比例，直至训练得到的测试模型可以对受遮挡的待检测目标图像与不受遮挡条件下的商品图像达到无差别识别的效果。通过本申请提供的商品识别方法所得测试模型可以在目标商品受到局部遮挡条件下，对于商品识别的准确率和稳定性高，受遮挡影响的程度小。