一种基于深度学习的商品图像识别方法
基本信息
| 申请号 | CN201910543429.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110414532B | 公开（公告）日 | 2021-08-06 |
| 申请公布号 | CN110414532B | 申请公布日 | 2021-08-06 |
| 分类号 | G06K9/46;G06K9/62 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 金耀初;何卫灵;刘华 | 申请（专利权）人 | 广州利科科技有限公司 |
| 代理机构 | 广州润禾知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 凌衍芬;欧秋望 |
| 地址 | 510000 广东省广州市南沙区丰泽东路106号（自编1号楼）X1301-B5699（集群注册）(JM) | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种基于深度学习的商品图像识别方法，包括以下步骤：提取商品图像的轮廓特征图像；将所述轮廓特征图像输入第一深度学习模型，得到所述商品的类别匹配结果；根据类别匹配结果选取对应的第二深度学习模型，所述第二深度学习模型为多个，不同的第二深度学习模型对应不同的商品类别，所述商品类别根据商品的轮廓进行分类；提取商品图像的颜色特征图像和/或纹理特征图像；将所述颜色特征图像和/或纹理特征图像输入所述类别匹配结果对应的第二深度学习模型，得到所述商品的最终匹配结果。本发明既可以提高商品识别的准确性，又可以提高商品识别的效率。 |
