【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及商用冷柜的自動化與智能監(jiān)控，尤其是一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)、估算方法及應(yīng)用。
技術(shù)介紹
1、商用冷柜是指商超、冷飲店、凍貨店、酒店餐館等商業(yè)經(jīng)營渠道專賣用于儲存冰淇淋、飲料、乳品、速凍食品、食品材料等的冷藏或冷凍冰柜。商家在經(jīng)營時，需要根據(jù)冷柜內(nèi)商品的庫存量定期進(jìn)行商品的補(bǔ)充，人工盤點(diǎn)庫存效率較低，通常使用商品識別的方法進(jìn)行庫存盤點(diǎn)和估計。目前，商品識別領(lǐng)域主要采用目標(biāo)檢測方法，這需要準(zhǔn)備相關(guān)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。然而，由于數(shù)據(jù)量不足，模型的魯棒性往往較差。此外，深度學(xué)習(xí)模型通常對運(yùn)行環(huán)境有較高要求，模型體積較大，更新頻繁，這使得將算法部署到終端時面臨較高的硬件要求和頻繁的遠(yuǎn)程升級問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本專利技術(shù)提出一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)、估算方法及應(yīng)用。
2、本專利技術(shù)解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，包括圖像處理模塊、前景分割模塊、前景處理模塊、庫存估算模塊，所述圖像處理模塊用于對拍攝的圖像進(jìn)行矯正并進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域的截??；所述前景分割模塊用于分離商品和籃筐區(qū)域得到前景遮罩圖；所述前景處理模塊用于對前景分割模塊得到的前景遮罩圖進(jìn)行處理得到前景掩膜圖；所述庫存估算模塊通過測算前景掩膜圖中商品的體積得到商品的庫存數(shù)量。
3、上述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，所述圖像處理模塊包括畸變矯正單元、目標(biāo)區(qū)域截取單元，所述畸形矯正單元用于將拍攝的圖像中的桶形畸變進(jìn)行糾正，使得圖像
4、上述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，所述前景分割模塊通過對比擺放商品后的圖像與未擺放商品的圖像，生成差分圖，依據(jù)設(shè)定的閾值判斷每個像素點(diǎn)屬于前景或背景。
5、上述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，所述前景處理模塊采用形態(tài)學(xué)方法對前景分割模塊得到的圖像進(jìn)行優(yōu)化處理。
6、上述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，蘇搜庫存估算模塊通過計算商品區(qū)域邊緣到籃筐邊界的距離，利用預(yù)設(shè)的深度估算表，將距離映射為堆放深度，計算商品的像素體積并將像素體積映射為實際體積，將總商品體積除以單個標(biāo)準(zhǔn)商品的體積，得到商品實際庫存數(shù)量。
7、一種基于背景差分的庫存估算方法，包括如下步驟：
8、步驟1，通過設(shè)備內(nèi)部攝像頭采集商品擺放后的圖像數(shù)據(jù)，通過圖像處理模塊對采集的圖像進(jìn)行矯正并進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域的截?。?/p>
9、步驟2，將步驟1所得的圖像通過前景分割模塊處理，得到前景遮罩圖；
10、步驟3，通過前景處理模塊對步驟2所得的前景遮罩圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，得到前景掩膜圖；
11、步驟4，在步驟3所得的前景掩膜圖上，獲取商品的邊緣特性和堆放深度信息，結(jié)合商品區(qū)域的面積，計算商品的像素體積，并將像素體積轉(zhuǎn)換為實際體積，將總商品體積除以單個標(biāo)準(zhǔn)商品體積，得到商品實際庫存數(shù)量。
12、上述的一種基于背景差分的庫存估算方法，所述步驟2具體為：基于多張背景圖，對每個像素點(diǎn)的rgb通道進(jìn)行高斯混合建模，通過em算法迭代估算出最符合背景分布的概率密度模型；將步驟1所得的圖像輸入到概率密度模型中，當(dāng)輸入擺放商品的圖像時，像素點(diǎn)與背景模型匹配，匹配為背景高斯分布的像素點(diǎn)判斷為背景，匹配為前景高斯或未匹配任何高斯分布的像素點(diǎn)判斷為前景。
13、上述的一種基于背景差分的庫存估算方法，所述步驟3中的形態(tài)學(xué)處理方式包括開操作、閉操作，所述開操作用于消除小型噪聲點(diǎn)，保留圖像主要結(jié)構(gòu)；所述閉操作用于消除便捷的小凹陷與毛刺，分離粘連區(qū)域。
14、一種如上述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)或如上述的一種基于背景差分的庫存估算方法在商用冷柜中的應(yīng)用。
15、本專利技術(shù)的有益效果：（1）本專利技術(shù)無需大量數(shù)據(jù)標(biāo)注和訓(xùn)練：相比依賴深度學(xué)習(xí)模型的目標(biāo)檢測方法，本專利技術(shù)通過背景差分和傳統(tǒng)圖像處理方法實現(xiàn)商品區(qū)域識別，無需采集和標(biāo)注大量數(shù)據(jù)，顯著降低了數(shù)據(jù)成本和時間成本。
16、（2）硬件要求低、適應(yīng)性強(qiáng)：傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型通常需要較高的計算能力和頻繁的算法更新，而本專利技術(shù)采用輕量級的算法，通過公式和固定參數(shù)實現(xiàn)庫存估算，能夠直接部署在終端設(shè)備上，適應(yīng)性強(qiáng)且運(yùn)行環(huán)境要求較低，節(jié)省了硬件成本。
17、（3）模型更新頻率低：由于采用了背景差分與特征歸納方法，無需頻繁更新算法或模型參數(shù)，減少了系統(tǒng)維護(hù)的復(fù)雜度和成本，避免了頻繁的遠(yuǎn)程更新。
18、（4）精確的區(qū)域識別與庫存估算：通過圖像畸變矯正、目標(biāo)區(qū)域截取和形態(tài)學(xué)操作，確保了商品區(qū)域的識別準(zhǔn)確性。結(jié)合商品邊緣與籃筐邊緣的距離計算商品的堆疊深度，能夠更準(zhǔn)確地估算庫存占比，有效提升庫存監(jiān)控的精確度。
19、（5）更低的運(yùn)營成本：相比云端計算，本專利技術(shù)的方法直接在終端上運(yùn)行，減少了對網(wǎng)絡(luò)帶寬和云服務(wù)器的依賴，節(jié)省了流量和云計算費(fèi)用，為運(yùn)營方提供了更具性價比的解決方案。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，其特征在于，包括圖像處理模塊、前景分割模塊、前景處理模塊、庫存估算模塊，所述圖像處理模塊用于對拍攝的圖像進(jìn)行矯正并進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域的截取；所述前景分割模塊用于分離商品和籃筐區(qū)域得到前景遮罩圖；所述前景處理模塊用于對前景分割模塊得到的前景遮罩圖進(jìn)行處理得到前景掩膜圖；所述庫存估算模塊通過測算前景掩膜圖中商品的體積得到商品的庫存數(shù)量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像處理模塊包括畸變矯正單元、目標(biāo)區(qū)域截取單元，所述畸形矯正單元用于將拍攝的圖像中的桶形畸變進(jìn)行糾正，使得圖像符合實際幾何比例；所述目標(biāo)區(qū)域截取單元用于標(biāo)定有效籃筐區(qū)域，并對標(biāo)定的籃筐區(qū)域進(jìn)行截取和縮放。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，其特征在于，所述前景分割模塊通過對比擺放商品后的圖像與未擺放商品的圖像，生成差分圖，依據(jù)設(shè)定的閾值判斷每個像素點(diǎn)屬于前景或背景。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，其特征在于，所述前景處理模塊采用形態(tài)學(xué)方法對前景分割模塊得到的圖像進(jìn)行優(yōu)
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，其特征在于，蘇搜庫存估算模塊通過計算商品區(qū)域邊緣到籃筐邊界的距離，利用預(yù)設(shè)的深度估算表，將距離映射為堆放深度，計算商品的像素體積并將像素體積映射為實際體積，將總商品體積除以單個標(biāo)準(zhǔn)商品的體積，得到商品實際庫存數(shù)量。
6.一種基于背景差分的庫存估算方法，其特征在于，包括如下步驟：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于背景差分的庫存估算方法，其特征在于，所述步驟2具體為：基于多張背景圖，對每個像素點(diǎn)的RGB通道進(jìn)行高斯混合建模，通過EM算法迭代估算出最符合背景分布的概率密度模型；將步驟1所得的圖像輸入到概率密度模型中，當(dāng)輸入擺放商品的圖像時，像素點(diǎn)與背景模型匹配，匹配為背景高斯分布的像素點(diǎn)判斷為背景，匹配為前景高斯或未匹配任何高斯分布的像素點(diǎn)判斷為前景。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于背景差分的庫存估算方法，其特征在于，所述步驟3中的形態(tài)學(xué)處理方式包括開操作、閉操作，所述開操作用于消除小型噪聲點(diǎn)，保留圖像主要結(jié)構(gòu)；所述閉操作用于消除便捷的小凹陷與毛刺，分離粘連區(qū)域。
9.一種如權(quán)利要求1-5任一項所述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)或如權(quán)利要求6-8任一項所述的一種基于背景差分的庫存估算方法在商用冷柜中的應(yīng)用。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，其特征在于，包括圖像處理模塊、前景分割模塊、前景處理模塊、庫存估算模塊，所述圖像處理模塊用于對拍攝的圖像進(jìn)行矯正并進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域的截??；所述前景分割模塊用于分離商品和籃筐區(qū)域得到前景遮罩圖；所述前景處理模塊用于對前景分割模塊得到的前景遮罩圖進(jìn)行處理得到前景掩膜圖；所述庫存估算模塊通過測算前景掩膜圖中商品的體積得到商品的庫存數(shù)量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像處理模塊包括畸變矯正單元、目標(biāo)區(qū)域截取單元，所述畸形矯正單元用于將拍攝的圖像中的桶形畸變進(jìn)行糾正，使得圖像符合實際幾何比例；所述目標(biāo)區(qū)域截取單元用于標(biāo)定有效籃筐區(qū)域，并對標(biāo)定的籃筐區(qū)域進(jìn)行截取和縮放。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，其特征在于，所述前景分割模塊通過對比擺放商品后的圖像與未擺放商品的圖像，生成差分圖，依據(jù)設(shè)定的閾值判斷每個像素點(diǎn)屬于前景或背景。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)，其特征在于，所述前景處理模塊采用形態(tài)學(xué)方法對前景分割模塊得到的圖像進(jìn)行優(yōu)化處理。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于背景差分的庫存估算系統(tǒng)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉洪祿，汪允華，薛寧，孫瑋麗，李莎莎，劉嘉欣，崔夢珊，張爭輝，劉泰麟，
申請(專利權(quán))人：澳柯瑪股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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