公开(公告)号：CN113536829B

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202010286329.4

申请日：2020-04-13

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 张海军 ,  李东海

IPC: G06V20/50 ,  G06V20/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G07F9/00

Abstract: 本发明提出了一种无人零售货柜的货品静态识别方法，所述方法包括通过人工采集和人工标记构造静态识别数据集；在主干网络中引入可变形卷积神经网络和组归一化层，在子网络中选用聚焦损失函数进行分类以及选用平衡L1损失函数进行坐标回归，构造一阶段目标检测模型；对一阶段目标检测模型进行训练，获取网格参数；将网格参数输入无人售货柜，对货品种类和数量进行识别。本发明提供的货品静态识别方法解决了传统目标检测模型中对边缘货品检测的不稳定性问题，通过提高货品识别率提升无人售货的用户体验。

公开(公告)号：CN113536829A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202010286329.4

申请日：2020-04-13

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 张海军 ,  李东海

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G07F9/00

Abstract: 本发明提出了一种无人零售货柜的货品静态识别方法，所述方法包括通过人工采集和人工标记构造静态识别数据集；在主干网络中引入可变形卷积神经网络和组归一化层，在子网络中选用聚焦损失函数进行分类以及选用平衡L1损失函数进行坐标回归，构造一阶段目标检测模型；对一阶段目标检测模型进行训练，获取网格参数；将网格参数输入无人售货柜，对货品种类和数量进行识别。本发明提供的货品静态识别方法解决了传统目标检测模型中对边缘货品检测的不稳定性问题，通过提高货品识别率提升无人售货的用户体验。