一种结合模板匹配与深度学习的商品种类检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710567509.8
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/46
申请日期：
2017-07-12
申请人：
浙江大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种结合模板匹配与深度学习的商品种类检测方法
申请号	CN201710567509.8	申请日期	2017-07-12
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-12-12	公开/公告号	CN107463946A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	耿卫东;朱柳依;白洁明
代理机构	杭州求是专利事务所有限公司	代理人	林超

摘要

本发明公开了一种结合模板匹配与深度学习的商品种类检测方法。该方法总体上分为三个过程：1)输入货架图像，使用待检测物体事先采集的模板图像与货架图像进行特征点匹配，迭代得到所有能与模板图像匹配上的特征点集；2)利用模板图像对匹配上的各个特征点集区域分别进行对齐、裁剪，得到单个商品图像；3)对单个商品图像，使用深度学习的分类网络对其进行分类，得到具体类别。本发明方法利用手机对超商货架拍照进行自动物品检测，克服了人工理货员对商品计数时耗时长、人力消耗大的困难，可用于后续自动化计数、商品展示面积统计等具体应用。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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