冰柜商品图像识别的训练方法、模型及占有率计算方法
基本信息
| 申请号 | CN202210124985.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114155453A | 公开（公告）日 | 2022-03-08 |
| 申请公布号 | CN114155453A | 申请公布日 | 2022-03-08 |
| 分类号 | G06V20/20（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨恒;龙涛;李轩;李华强 | 申请（专利权）人 | 深圳爱莫科技有限公司 |
| 代理机构 | 深圳砾智知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 翁治林 |
| 地址 | 518055广东省深圳市南山区西丽街道西丽社区打石一路深圳国际创新谷2栋A座2304 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种冰柜商品图像识别的训练方法、模型及占有率计算方法，涉及图像识别技术领域，解决了人工智能还无法对冰柜中的不同种类商品进行准确快速识别，无法对特定种类商品的市场占有率进行快速计算的技术问题。该训练方法包括：获取冰柜商品图像，输入第一神经网络模型，对清晰的冷饮商品进行标注，得到标注的多个多边形边框；对多边形边框进行解析，得到冷饮商品在多个特征层上的映射、初始训练图像及相应的mask标签；将冷饮商品图像数据、mask标签数据代入损失函数计算，更新初始神经网络模型的参数；反复执行，最终得到训练好的第二神经网络模型。本发明可计算出冰柜中的每一类商品的个数以及这类商品的市场占有率。 |
