本發(fā)明涉及智能售貨機(jī)，尤其涉及一種用于智能售貨機(jī)的人工智能模型數(shù)據(jù)更新方法。

背景技術(shù)：

1、隨著自動(dòng)售貨機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，目前開門式自動(dòng)售貨柜已經(jīng)逐漸成為無人售貨領(lǐng)域中較為常見的自動(dòng)售貨機(jī)。在自動(dòng)售貨機(jī)領(lǐng)域中，相較于老式的按鍵選擇商品購買方式，由消費(fèi)者主動(dòng)開門拿取商品的購買方式能夠更加改善消費(fèi)者的購物體驗(yàn)。同時(shí)也降低了對(duì)自動(dòng)售貨機(jī)的硬件復(fù)雜程度的要求，可以實(shí)現(xiàn)在同一售貨柜內(nèi)布置不同品種的商品。

2、目前，開門式的自動(dòng)售貨柜在運(yùn)營過程中，一般均使用視覺識(shí)別方式對(duì)消費(fèi)者的購買行為進(jìn)行圖像識(shí)別，從而確定消費(fèi)者所購買的物品的數(shù)量和價(jià)格。并根據(jù)該信息在遠(yuǎn)程管理平臺(tái)上完成消費(fèi)結(jié)算和扣款。在實(shí)現(xiàn)上述購物結(jié)算的過程中準(zhǔn)確的識(shí)別購買者所實(shí)際取走的商品的種類及數(shù)量是實(shí)現(xiàn)對(duì)購買過程進(jìn)行準(zhǔn)確結(jié)算的必不可少的技術(shù)環(huán)節(jié)。

3、但是，在實(shí)際運(yùn)營情況中，智能售貨機(jī)的運(yùn)營方經(jīng)常需要將新的商品加入到自動(dòng)售貨機(jī)中，在這種需求出現(xiàn)時(shí)，一般由運(yùn)營方提供新加入商品的樣例圖片，由商品識(shí)別算法側(cè)根據(jù)新加入的商品圖片完成對(duì)算法模型的更新訓(xùn)練，從而使得算法能夠更新到準(zhǔn)確識(shí)別新加入商品的狀態(tài)。但是，對(duì)算法側(cè)而言頻繁的商品更新帶來的識(shí)別算法不斷更新訓(xùn)練極大的增加了算法模型的訓(xùn)練時(shí)間，由此導(dǎo)致算法模型的更新速度大大落后于商品上新速度，從而造成智能售貨在運(yùn)營中給消費(fèi)者帶來不好的使用體驗(yàn)。

4、由此可見，針對(duì)上述商品上新時(shí)出現(xiàn)的商品識(shí)別算法更新升級(jí)需求，現(xiàn)有技術(shù)中需要一種新的數(shù)據(jù)更新方法以實(shí)現(xiàn)商品識(shí)別算法的快速更新和部署。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是在智能售貨機(jī)在進(jìn)行商品更新后，對(duì)上新商品進(jìn)行商品識(shí)別算法模型快速更新和部署，使商品識(shí)別算法能夠快速的對(duì)上新商品實(shí)現(xiàn)快速和準(zhǔn)確的識(shí)別。

2、本發(fā)明所要實(shí)現(xiàn)的技術(shù)目的在于提供一種適用于智能售貨機(jī)的未識(shí)別商品訓(xùn)練方法，所述方法包括如下步驟：

3、獲取由商品識(shí)別算法或人工審核確定的包含未訓(xùn)練的新商品的實(shí)際購買視頻；所述商品識(shí)別算法根據(jù)已經(jīng)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)的商品標(biāo)準(zhǔn)圖片和未進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)新商品樣例圖片對(duì)實(shí)際購買視頻中的商品sku進(jìn)行識(shí)別；所述實(shí)際購買視頻標(biāo)注有目標(biāo)商品sku信息。

4、對(duì)上述實(shí)際購買視頻進(jìn)行新商品子圖截?。徊⑸唐肪植孔訄D存入新商品子圖待處理數(shù)據(jù)庫；

5、當(dāng)新商品子圖待處理數(shù)據(jù)庫中的商品局部子圖超過閾值時(shí)，則啟動(dòng)對(duì)新商品子圖待處理數(shù)據(jù)庫中的全部商品局部子圖的驗(yàn)證；

6、對(duì)新商品子圖待處理數(shù)據(jù)庫中的商品局部子圖進(jìn)行篩選，以獲得新商品替代圖片，并驗(yàn)證篩選出的新商品替代圖片的識(shí)別準(zhǔn)確性；驗(yàn)證通過后，則將上述篩選出的新商品替代圖片替換到原新商品樣例圖片庫中，以替換商品識(shí)別算法中的的未訓(xùn)練商品的商品樣例圖片。

7、在一個(gè)實(shí)施例中，所述由商品識(shí)別算法或人工審核確定的包含未訓(xùn)練新商品的實(shí)際購買視頻是指：由商品識(shí)別算法識(shí)別出的實(shí)際購買視頻中的商品為未訓(xùn)練的新商品；或者，由商品識(shí)別算法輸出的其置信度較低的需要進(jìn)行人工審核的識(shí)別結(jié)果，且該識(shí)別結(jié)果經(jīng)由人工審核確定其屬于未訓(xùn)練的新商品。

8、在一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)上述實(shí)際購買視頻進(jìn)行新商品子圖截取包括：使用目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)實(shí)際購買視頻的每一幀圖像進(jìn)行商品局部區(qū)域檢測(cè)；

9、對(duì)所有商品局部區(qū)域進(jìn)行二分類檢測(cè)以刪除非商品局部區(qū)域；

10、對(duì)保留的商品局部區(qū)域進(jìn)行截取生成商品局部子圖；

11、根據(jù)商品局部子圖生成商品局部子圖的特征矩陣；同時(shí)根據(jù)全部商品圖片生成關(guān)于全部商品圖片的特征矩陣；所述全部商品圖片即所述商品標(biāo)準(zhǔn)圖片和新商品樣例圖片；

12、基于商品局部子圖的特征矩陣與全部商品圖片的特征矩陣進(jìn)行reid分類，以得到商品局部子圖中每張圖的商品sku分類結(jié)果。

13、根據(jù)分類結(jié)果確定最終進(jìn)行截取的新商品子圖。

14、在一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)分類結(jié)果確定最終進(jìn)行截取的新商品子圖包括：根據(jù)所述分類結(jié)果中所給出的每一張商品局部子圖對(duì)應(yīng)的sku信息，將其與目標(biāo)sku信息相同的篩選出來，同時(shí)再根據(jù)對(duì)每一張商品局部子圖的reid分類置信度數(shù)值將超過閾值的商品局部子圖保留下來。

15、在一個(gè)實(shí)施例中，所述獲得新商品替代圖片包括：計(jì)算新商品子圖待處理數(shù)據(jù)庫中的全部商品局部子圖的特征矩陣；

16、計(jì)算全部商品局部子圖的特征矩陣的每一行與其他所有行的余弦距離值；將余弦距離大于第一余弦距離閾值τ1的圖片刪除；

17、將剩余的商品局部子圖中余弦距離大于第二余弦距離閾值τ2的圖片篩選作為新商品替代圖片，其與圖片作為新商品對(duì)照?qǐng)D片。

18、在一個(gè)實(shí)施例中，所述驗(yàn)證篩選出的新商品替代圖片的識(shí)別準(zhǔn)確性包括：以新商品替代圖片作為基準(zhǔn)對(duì)新商品對(duì)照?qǐng)D片進(jìn)行reid分類以獲得第一準(zhǔn)確度；以新商品樣例圖片作為基準(zhǔn)對(duì)新商品對(duì)照?qǐng)D片進(jìn)行reid分類以獲得第二準(zhǔn)確度；當(dāng)?shù)谝粶?zhǔn)確度大于第二準(zhǔn)確度時(shí)，則驗(yàn)證通過。

19、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例可以具有如下優(yōu)點(diǎn)：

20、本發(fā)明中通過對(duì)智能售貨機(jī)中在實(shí)際運(yùn)營過程中產(chǎn)生的針對(duì)未訓(xùn)練商品的實(shí)際購買視頻的數(shù)據(jù)處理，能夠快速完成商品識(shí)別模型所使用的未經(jīng)過監(jiān)督學(xué)習(xí)的新商品樣例圖片的替換，從而使商品識(shí)別模型能夠快速的適用于對(duì)新商品的準(zhǔn)確識(shí)別。降低了智能售貨機(jī)在新商品上新后，對(duì)人工智能算法更新的工作量需求。

21、本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)和獲得。

技術(shù)特征：

1.一種用于智能售貨機(jī)的人工智能模型數(shù)據(jù)更新方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能模型數(shù)據(jù)更新方法，其特征在于，所述由商品識(shí)別算法或人工審核確定的包含未訓(xùn)練新商品的實(shí)際購買視頻是指：由商品識(shí)別算法識(shí)別出的實(shí)際購買視頻中的商品為未訓(xùn)練的新商品；或者，由商品識(shí)別算法輸出的其置信度較低的需要進(jìn)行人工審核的識(shí)別結(jié)果，且該識(shí)別結(jié)果經(jīng)由人工審核確定其屬于未訓(xùn)練的新商品。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能模型數(shù)據(jù)更新方法，其特征在于，所述對(duì)上述實(shí)際購買視頻進(jìn)行新商品子圖截取包括：使用目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)實(shí)際購買視頻的每一幀圖像進(jìn)行商品局部區(qū)域檢測(cè)；

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能模型數(shù)據(jù)更新方法，其特征在于，所述根據(jù)分類結(jié)果確定最終進(jìn)行截取的新商品子圖包括：根據(jù)所述分類結(jié)果中所給出的每一張商品局部子圖對(duì)應(yīng)的sku信息，將其與目標(biāo)sku信息相同的篩選出來，同時(shí)再根據(jù)對(duì)每一張商品局部子圖的reid分類置信度數(shù)值將超過閾值的商品局部子圖保留下來。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能模型數(shù)據(jù)更新方法，其特征在于，所述獲得新商品替代圖片包括：計(jì)算新商品子圖待處理數(shù)據(jù)庫中的全部商品局部子圖的特征矩陣；

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能模型數(shù)據(jù)更新方法，其特征在于，所述驗(yàn)證篩選出的新商品替代圖片的識(shí)別準(zhǔn)確性包括：以新商品替代圖片作為基準(zhǔn)對(duì)新商品對(duì)照?qǐng)D片進(jìn)行reid分類以獲得第一準(zhǔn)確度；以新商品樣例圖片作為基準(zhǔn)對(duì)新商品對(duì)照?qǐng)D片進(jìn)行reid分類以獲得第二準(zhǔn)確度；當(dāng)?shù)谝粶?zhǔn)確度大于第二準(zhǔn)確度時(shí)，則驗(yàn)證通過。

7.一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器；其中，

8.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，其中，該計(jì)算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述方法的步驟。

9.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序/指令，該計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種用于智能售貨機(jī)的人工智能模型數(shù)據(jù)更新方法，其包括：獲取由商品識(shí)別算法或人工審核確定的包含未訓(xùn)練的新商品的實(shí)際購買視頻；所述實(shí)際購買視頻標(biāo)注有目標(biāo)商品SKU信息。對(duì)上述實(shí)際購買視頻進(jìn)行新商品子圖截??；并將商品局部子圖存入新商品子圖待處理數(shù)據(jù)庫；當(dāng)新商品子圖待處理數(shù)據(jù)庫中的商品局部子圖超過閾值時(shí)，則啟動(dòng)對(duì)新商品子圖待處理數(shù)據(jù)庫中的全部商品局部子圖的驗(yàn)證；對(duì)新商品子圖待處理數(shù)據(jù)庫中的商品局部子圖進(jìn)行篩選，以獲得新商品替代圖片，并驗(yàn)證篩選出的新商品替代圖片的識(shí)別準(zhǔn)確性；驗(yàn)證通過后，則將上述篩選出的新商品替代圖片替換到原新商品樣例圖片庫中，以替換商品識(shí)別算法中的的未訓(xùn)練商品的商品樣例圖片。

技術(shù)研發(fā)人員：陽慶瑤,馮浩亮,張立殷
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京映翰通網(wǎng)絡(luò)技術(shù)股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2