一种自动化商品管理系统的制作方法

本发明涉及商品管理
技术领域：
，具体涉及一种自动化商品管理系统。
背景技术：
随着人们生活水平的提高，传统的商品管理技术无法满足管理需求。技术实现要素：针对上述问题，本发明旨在提供一种自动化商品管理系统。本发明的目的采用以下技术方案来实现：提供了一种自动化商品管理系统，包括商品采购子系统、商品分类子系统、商品陈列子系统和商品销售子系统，所述商品采购子系统用于对商品进行采购，所述商品分类子系统用于对采购的商品进行分类，所述商品陈列子系统用于对分类的商品进行分类展示，所述商品销售子系统用于对商品进行销售。本发明的有益效果为：提供了一种自动化商品管理系统，实现了商品的采购、分类和销售。附图说明利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本发明的结构示意图；附图标记：商品采购子系统1、商品分类子系统2、商品陈列子系统3、商品销售子系统4。具体实施方式结合以下实施例对本发明作进一步描述。参见图1，本实施例的一种自动化商品管理系统，包括商品采购子系统1、商品分类子系统2、商品陈列子系统3和商品销售子系统4，所述商品采购子系统1用于对商品进行采购，所述商品分类子系统2用于对采购的商品进行分类，所述商品陈列子系统3用于对分类的商品进行分类展示，所述商品销售子系统4用于对商品进行销售。本实施例提供了一种自动化商品管理系统，实现了商品的采购、分类和销售。优选的，所述商品分类子系统2包括一次处理模块、二次处理模块、三次处理模块和四次处理模块，所述一次处理模块用于采集非平整服装图像和平整服装图像，所述二次处理模块用于对非平整服装图像和平整服装图像的特征进行提取，所述三次处理模块用于非平整服装图像同平整服装图像特征进行匹配，完成非平整服装识别，所述四次处理模块用于对服装进行分类。本实施例商品分类子系统引入同件服装的平整图像，与处在不平整放置状态的服装图像进行匹配，从而将非平整服装图像的识别转化为图像匹配问题。优选的，所述二次处理模块包括特征提取第一子模块、特征提取第二子模块，所述特征提取第一子模块用于非平整服装图像和平整服装图像颜色特征的提取，所述特征提取第二子模块用于非平整服装图像和平整服装图像的纹理特征进行提取；本优选实施例二次处理模块实现了非平整服装图像和平整服装图像特征提取，为后续特征匹配和非平整服装识别奠定了基础。优选的，所述特征提取第一子模块用于图像颜色特征的提取：将图像从rgb空间转化到hsi空间，其中，h表示色调分量，s表示饱和度分量，i表示亮度分量，对于任意像素，当i＜0.2且s＜0.2+4(0.2-i)，则像素为黑色，当i＞0.8且s＜0.2+4[0.2-(1-i)]，则该像素为白色，当0.2≤i≤0.8且s＜0.2，则像素为灰色，对于其余颜色，将色度环平均分为10份，像素共有13种颜色；将13种颜色按照一定顺序排列，利用下式确定服装图像的颜色特征ca1：ca1＝[p1,p2,…,p13]，其中，pi表示第i种颜色的特征因子，其中，ni表示第i种颜色像素在图像中出现的概率，n表示图像中像素总量，i＝1,2,…,13；本优选实施例特征提取第一子模块颜色特征在hsi空间定义13种颜色，对服装表面因环境光而产生的偏差具有较好的鲁棒性，降低了光照和阴影对服装识别带来的影响。优选的，所述特征提取第二子模块用于非平整服装图像和平整服装图像的纹理特征进行提取：把服装图像分割为具有不同纹理属性的区域，从每个区域中提取椭圆形纹理采样块，再分别提取椭圆形纹理采用块的纹理特征；所述椭圆形纹理采样块采用以下方式提取：将半长轴为区域面积五分之一开方、离心率为0.2的椭圆形作为滑动窗口，若该滑动窗口能完全处在区域内，则保持离心率不变增大半长轴，直到与纹理区域内切，将此时的滑动窗口作为椭圆形纹理采样块；若该滑动窗口不能完全处于区域内，则将滑动窗口与该区域重合面积最大时的位置作为椭圆形纹理采样块；所述椭圆形纹理采用块的纹理特征采用以下方式提取：采用radon变换计算椭圆形纹理采样块的主方向，将其作为相应区域的纹理主方向，利用下式确定服装图像的纹理特征ca2：ca2＝[q1,q2,…,qm]，其中，qj表示第j个区域的纹理主方向，m表示具有不同纹理属性的区域的个数，j＝1,2,…,m；本优选实施例特征提取第二子模块将图像分割为不同纹理属性的区域，一是由于服装产生了大量折叠和扭曲，图像中即便是同一种纹理也可能呈现出多种不同的状态；二是非平整服装图像和平整服装图像拍摄距离和视角不一致，可能导致纹理呈现的尺度和方向存在差异。优选的，所述三次处理模块包括特征匹配第一子模块、特征匹配第二子模块和特征匹配第三子模块，所述特征匹配第一子模块用于非平整服装图像和平整服装图像颜色特征的匹配，获取第一匹配结果，所述特征匹配第二子模块用于非平整服装图像和平整服装图像的纹理特征进行匹配，获取第二匹配结果，所述特征匹配第三子模块用于根据第一匹配结果和第二匹配结果对非平整服装进行识别；所述特征匹配第一子模块用于非平整服装图像和平整服装图像颜色特征的匹配：利用下式计算非平整服装图像和平整服装图像颜色特征的相似性因子：在式子里，pi表示非平整服装中第i种颜色的特征因子，pi,k表示第k件平整服装第i种颜色的特征因子，k∈[1，m]，m表示服装的总数量，dgk表示非平整服装和第k件平整服装的颜色特征的相似性因子；颜色特征的相似性因子越大，表示匹配程度越高；将颜色特征的相似性因子最大的平整服装图像作为非平整服装的第一匹配结果；本优选实施例特征匹配第一子模块通过定义颜色特征的相似性因子度量两服装图像颜色特征的相似程度。实现了第一匹配结果的准确获取：优选的，特征匹配第二子模块用于非平整服装图像和平整服装图像的纹理特征进行匹配：利用下式计算非平整服装图像和平整服装图像纹理特征的相似性因子：在式子里，pi表示非平整服装中第j个纹理区域的纹理主方向，qj,k表示第k件平整服装第j个纹理区域的纹理主方向，k∈[1，m]，m表示服装的总数量，plk表示非平整服装和第k件平整服装的纹理特征的相似性因子；纹理特征的相似性因子越大，表示匹配程度越高；将纹理特征的相似性因子最大的平整服装图像作为非平整服装的第二匹配结果；所述特征匹配第三子模块用于根据第一匹配结果和第二匹配结果对非平整服装进行识别：如果第一匹配结果和第二匹配结果相同，则将任一匹配结果作为识别结果；如果第一匹配结果和第二匹配结果不相同，则选取颜色特征的相似性因子和纹理特征的相似性因子中较大的作为识别结果。本优选实施例特征匹配第三子模块通过定义纹理特征和纹理特征的相似性因子，实现了服装纹理特征的准确提取，通过对第一匹配结果和第二匹配结果进行融合，实现了服装的准确匹配和识别。选取5个商场采用本发明自动化商品管理系统对商品进行管理，分别为商场1、商场2、商场3、商场4、商场5，对管理成本和管理效率进行统计，同现有商场识别系统相比，产生的有益效果如下表所示：管理成本降低管理效率提高商场129％27％商场227％26％商场326％26％商场425％24％商场524％22％最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术商场应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。当前第1页12