用于无人售货机的识别系统及方法与流程

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及用于无人售货机的识别系统及方法。

背景技术：

目前，主流无人售货机的商品陈列和库存管理通常根据以往的销售数据和场景信息，广告推送主要依据售货机的工作场景或根据运营需求随机推送。但是，相关技术存在的问题是，较为依赖以往的销售数据和相对固定不变的场景信息，影响广告推送的精准度并且无法进行效果跟踪。

技术实现要素：

本申请提供一种用于无人售货机的识别系统及方法，能够为无人售货机提供实时数据支撑，从而优化商品陈列和库存管理，同时提升广告推送的精准度并且实现效果跟踪。

根据第一方面，一种实施例中提供一种用于无人售货机的识别系统，包括：图像采集装置，用于采集并识别关注无人售货机的用户信息；所述用户信息包括人脸图像和人物特征信息；连接装置，所述连接装置分别与所述图像采集装置和所述无人售货机连接。

进一步地，图像采集装置，还包括：图像采集模块，用于采集所述关注无人售货机的用户的人脸图像；人脸识别模块，用于根据所述人脸图像识别人物特征信息；传输模块，用于将所述人脸图像和所述人物特征信息传递至所述连接装置。

进一步地，连接装置还用于：识别所述无人售货机的控制指令，并根据所述控制指令将所述用户信息发送至所述无人售货机。

进一步地，所述的用于无人售货机的识别系统，还包括：服务器，所述服务器通过所述连接装置获取所述用户信息，并对所述用户信息进行数据处理。

进一步地，服务器，还包括：存储模块，用于存储所述用户信息；统计模块，用于对所述用户信息进行统计；分析模块，用于对所述用户信息进行分析。

进一步地，所述的用于无人售货机的识别系统，还包括：云服务器，所述云服务器与所述服务器进行通信，以接收所述服务器发送的所述用户信息以及向所述服务器发送控制指令。

进一步地，所述连接装置通过sdkapi接口与所述无人售货机连接。

进一步地，所述传输模块为usb接口。

根据第二方面，一种实施例中提供一种用于无人售货机的识别方法，包括以下步骤：采集并识别关注无人售货机的用户信息；所述用户信息包括人脸图像和人物特征信息；识别所述无人售货机的控制指令，并根据所述控制指令将所述用户信息发送至所述无人售货机。

根据第三方面，一种实施例中提供一种计算机可读存储介质，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现所述的用于无人售货机的识别方法。

依据上述实施例的用于无人售货机的识别系统及方法，通过图像采集装置采集用户信息，为商品陈列和库存挂历提供实时数据支撑，通过服务器与云服务器的数据处理，优化商品陈列和库存管理来降低运营成本和提高订单量；同时，为无人售货机有效提高广告推送的精准度和效果跟踪的实时性。而且，由于用户信息的初步分析由图像采集装置和服务器完成，不会传输至云端，有效避免消费者的隐私问题。

附图说明

图1为本发明实施例的用于无人售货机的识别系统的方框示意图；

图2为本发明一个实施例的用于无人售货机的识别系统的方框示意图；

图3为本发明一个实施例的图像采集装置的位置的正视图；

图4为本发明一个实施例的图像采集装置的位置的侧视图；

图5为本发明另一个实施例的用于无人售货机的识别系统的方框示意图；

图6为本发明又一个实施例的用于无人售货机的识别系统的方框示意图；

图7为本发明一个实施例的统计数据图；

图8为本发明再一个实施例的用于无人售货机的识别系统的方框示意图；

图9为本发明实施例的用于无人售货机的识别方法的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。

另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。

为了能够更加精准的向用户投放推广信息，相关技术中，已经开始采用在无人售货机上设置视频采集装置，并通过无人售货机上传的视频数据，进行后台离线计算识别，然后再通过统计和分析优化商品陈列和库存管理，虽然这样的方案可以得到各场景的消费者和观众的精细画像，覆盖更多场景，可以优化商品陈列和库存管理，通过统计和分析方法，能够达到提高广告推送精准度的作用。但是，后台离线识别方案的缺点是不具有实时性，特别是场景地点消费者和观众变化较大时，例如景区，识别滞后分析出来的方法可能已经不适合或发生错误，因此容易造成促销类广告不能及时或实时得到广告效果跟踪，而且，较多的无人售货机均需要向云服务器上传视频数据，会增加云服务器带宽和运算成本，而且也非常不利于消费者和观众的隐私安全管理。

基于此，本发明提出了本申请的用于无人售货机的识别系统及方法

图1为本发明实施例的用于无人售货机的识别系统的方框示意图。如图1所示，本发明实施例的用于无人售货机的识别系统100，包括：图像采集装置10和连接装置20。

其中，图像采集装置10用于采集并识别关注无人售货机的用户信息；连接装置20分别于图像采集装置10和无人售货机200连接。

进一步地，用户信息包括人脸图像和人物特征信息。

根据本发明的一个实施例，如图2所示，图像采集装置10包括：图像采集模块11、人脸识别模块12和传输模块13。

其中，图像采集模块11用于采集关注无人售货机的用户的人脸图像；人脸识别模块12用于根据人脸图像识别人物特征信息；传输模块13用于将人脸图像和人物特征信息传递至连接装置20

需要说明的是，如图3和图4所示，图像采集模块11可为设置在无人售货机顶端的摄像头，图像采集模块12可采集在其覆盖区域内面向无人售货机的用户信息，即采集用户的脸部图像。应当理解的是，当用户的脸部图像出现在图像采集模块11的覆盖区域时，可以理解为该用户正在关注无人售货机的广告区域或商品陈列区域。

进一步地，在图像采集模块11采集到关注无人售货机的用户的人脸图像之后，人脸识别模块12根据人脸图像进一步地对人物特征信息进行识别，其中人物特征信息可包括但不限于人物的性别、年龄段、表情、观看时长以及关注度等信息。然后传输模块13将图像采集模块11采集到的人脸图像和人脸识别模块12分析获得的人物特征信息传递至连接装置。

更进一步地，连接装置20还用于识别无人售货机200的控制指令，并根据控制指令将用户信息发送至无人售货机。

其中，连接装置20通过sdkapi(softwaredevelopmentkit，软件开发工具包；applicationprogramminginterface,应用程序编程接口)接口与无人售货机连接，连接装置20中内设有完善的sdk，可适于三大主流操作平台(windows，linux，android)，由于无人售货机可能来自不同的产商，因此其运行的操作平台可能不同，故，本发明实施例的连接装置因其自身具有完善的sdk，可以与无人售货机直接对接，即，无人售货机仅需要通过4个sdkapi接口(初始化、开始、事件、结束)实现对识别系统中的用户信息进行调取，即，接收连接装置20发送的用户信息。

应当理解的是，4个sdkapi接口具有发送相应控制指令的功能，即，初始化接口可向连接装置20发送初始化指令，以使识别系统在接收初始化指令之后进行初始化，开始接口可向连接装置20发送开始指令，以使识别系统在接收到开始指令之后开始进行用户信息的采集，事件接口可向连接装置20发送事件指令，以在图像采集装置10采集到用户信息时(发送事件时)向无人售货机发送图像信息，以及结束接口可向连接装置20发送结束指令，以使连接装置20停止向无人售货机发送图像信息。

由此，本发明实施例的用于无人售货机的识别系统，能够通过图像采集装置实时获取无人售货机的关注情况，并通过连接装置适应多操作系统的无人售货机，实现识别系统的即插即用，无需通过零售商进行对接，即可实现识别系统与无人售货机之间的组合工作，提升识别系统的普适性。

根据本发明的一个实施例，用于无人售货机的识别系统，如图5所示，还包括：服务器30。

其中，服务器30通过连接装置20获取用户信息，并对用户信息进行数据处理。

也就是说，服务器30设置于无人售货机200内，连接装置20与无人售货机200连接实质上是与无人售货机200内的服务器30连接，以将图像采集装置10获取的用户信息发送至服务器30，以使服务器能够对用户信息进行数据处理。

进一步地，如图6所示，服务器30可还包括：存储模块31、统计模块32和分析模块33。

其中，存储模块31用于存储用户信息；统计模块32用于对用户信息进行统计，分析模块33用于对用户信息进行分析。

也就是说，服务器30在通过连接装置20获取到用户信息之后，可将获取到的用户信息存储至存储模块31，然后统计模块32和分析模块33根据存储模块31存储的用户信息进行统计和分析，并将统计和分析的结果保存至存储模块31中。其中，统计模块可根据用户信息中的一项多多项信息进行统计，如图7所示，即为在2018年10月20日不同时间段广告观看人数的统计数据。

根据本发明的一个实施例，如图8所示，用于无人售货机的识别系统100还可包括云服务器40。

其中，云服务器40与服务器30进行通信，以接收服务器30发送的用户信息以及向服务器30发送控制指令。

也就是说，在图像采集装置10采集到用户信息之后，通过连接装置20将用户信息发送至设置于无人售货机内的服务器30，服务器30在接收到用户信息之后对用户信息进行数据处理，包括存储、分析和统计等，然后将数据处理后的用户信息通过通信的方式发送至云服务器40，云服务器40接收数据处理后的用户信息，并根据数据处理后的用户信息生成广告推广和/或商品陈列的控制指令，然后将控制指令发送至服务器30，服务器30根据控制指令进行广告推广和/或商品陈列。

其中，云服务器40可利用机器学习来根据数据处理后的用户信息生成控制指令。

进一步地，云服务器40还可通过服务器30获取无人售货机的订单事件、自定义事件等，通过数据处理，可将事件的统计结果发送至零售商，使其能够实时掌握无人售货机的工作情况，并且，通过机器学习，还可进一步生成订单的分析报告和预测结果，以便于零售商对产品的销售情况进行分析，并对未来备货做出预测。

应当理解的是，在实际应用中，可将服务器30的职能交由云服务器40实现，也就是说，在连接装置20将用户信息发送至无人售货机之后，无人售货机可直接将用户信息发送至云服务器40，以通过云服务器完成用户信息的数据处理，从而降低无人售货机的复杂度，使其可以仅具有通信装置与执行装置。

由此，在本发明实施例中，服务器在将用户数据进行数据处理之后发送至云服务器，使得云服务器仅需要根据数据处理后的数据生成相应的控制指令，有效降低云服务器的带宽压力，提升广告推广的实效性。

综上所述，根据本发明实施例的用于无人售货机的识别系统及方法，通过图像采集装置采集用户信息，为商品陈列和库存挂历提供实时数据支撑，通过服务器与云服务器的数据处理，优化商品陈列和库存管理来降低运营成本和提高订单量；同时，为无人售货机有效提高广告推送的精准度和效果跟踪的实时性。而且，由于用户信息的初步分析由图像采集装置和服务器完成，不会传输至云端，有效避免消费者的隐私问题。

图9为本发明实施例的用于无人售货机的识别方法的流程图。如图9所示，本发明实施例的用于无人售货机的识别方法，包括以下步骤：

s101：采集并识别关注无人售货机的用户信息；用户信息包括人脸图像和人物特征信息。

s102：识别无人售货机的控制指令，并根据控制指令将用户信息发送至无人售货机。

需要说明的是，前述用于无人售货机的识别系统的解释说明也适应本实施例的用于无人售货机的识别方法，在此不再赘述。

为达到上述目的，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，包括程序，程序能够被处理器执行前述的用于无人售货机的识别方法。

本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。

以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。