本申请涉及计算机视觉，尤其涉及基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法及系统。
背景技术：
1、随着药店规模的不断扩大以及药品种类的日益增多，药品陈列与管理逐渐成为影响顾客购药体验和药店运营效率的重要环节。目前，现有的药品陈列优化研究大多集中在静态建模和分类摆放上，例如根据药品的剂型、用途或销售频次进行区域化管理，但缺乏对真实顾客行为路径的深入分析。导致现有技术往往只在理论上实现了布局优化，却没有结合顾客实际的取药路径复杂度和行为模式，因而效果有限。
2、综上所述，现有技术中存在由于缺乏对顾客真实取药路径复杂度和行为模式的动态识别与分析，导致药品陈列优化结果与实际购药过程脱节，进一步影响药店在提升顾客取药效率、减少寻找困惑及误触药品行为方面的整体效果的技术问题。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法及系统，用以解决现有技术中存在由于缺乏对顾客真实取药路径复杂度和行为模式的动态识别与分析，导致药品陈列优化结果与实际购药过程脱节，进一步影响药店在提升顾客取药效率、减少寻找困惑及误触药品行为方面的整体效果的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法及系统。
3、第一方面，本申请提供了基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法，通过基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配系统实现，包括：利用目标药店的摄像头采集药店实时图像序列，进行货架层级识别、药品识别，构建药品布局模型；从所述药店实时图像序列分割任一用户由进入药店至拿取目标药品的用户图像序列进行拿药路径的复杂度计算，建立所述目标药品的复杂度标记信息；根据所述用户图像序列对所述任一用户进行拿药行为模式分析，生成所述目标药品的拿药行为标记信息；将所述目标药品的复杂度标记信息以及拿药行为标记信息添加进云端药品标记信息库，在药品陈列规范约束下对所述药品布局模型进行优化，完成药品陈列位置的分配优化。
4、优选地，所述基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法还包括：根据所述用户图像序列，进行路径分析，构建拿药路径；对所述拿药路径执行路径长度、拐点以及流畅度识别，进行复杂度映射转换，生成所述目标药品的复杂度标记信息。
5、优选地，所述基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法还包括：基于所述药品布局模型，识别所述拿药路径中的起点与终点，进行最短路径规划，识别所述拿药路径相对于所述最短路径的长度和拐点的增加比例并进行加权，生成第一复杂加权系数；根据所述用户图像序列识别所述拿药路径中用户在各个路径节点的路径流畅特征，与预设流畅特征进行比值计算，生成第二复杂加权系数；基于所述药品布局模型进行基础复杂度识别，获取目标药品的基础路径复杂度；以所述第一复杂加权系数和所述第二复杂加权系数对所述目标药品的基础路径复杂度进行复杂加权，生成所述目标药品的复杂度标记信息。
6、优选地，所述基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法还包括：所述路径流畅特征包括各个路径节点的停留时长以及回退路径分布数量。
7、优选地，所述基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法还包括：基于所述药品布局模型对任意位置的药品进行最短拿药路径规划，生成各个药品最短路径；对所述各个药品最短路径执行基于路径长度和拐点的均值路径识别，将均值路径的基础路径复杂度设为复杂度中值；识别剩余药品路径的路径长度和拐点相对于均值路径的变化比例，根据变化比例以所述复杂度中值为基础进行复杂度同比例映射，生成剩余药品路径的基础路径复杂度；以均值路径的基础路径复杂度以及剩余药品路径的基础路径复杂度生成各个基础路径复杂度；根据所述用户图像序列进行目标药品识别，在所述各个基础路径复杂度提取目标药品的基础路径复杂度。
8、优选地，所述基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法还包括：从所述用户图像序列中识别所述拿药路径的各个节点的用户行为特征；构建寻找-困惑模式的预设特征，与所述各个节点的用户行为特征进行比对，识别存在寻找-困惑模式的节点所对应的误触药品集合；以存在寻找-困惑模式的节点以及误触药品集合建立所述拿药行为标记信息。
9、优选地，所述基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法还包括：在所述云端药品标记信息库统计识别复杂度大于预设复杂度且标记次数大于预设次数的第一药品和第一药品陈列位置，以及标记行为低于预设阈值的低频药品位置集合；在所述药品陈列规范约束下，基于所述药品布局模型，以所述第一药品、第一药品陈列位置为调整对象，以所述低频药品位置集合为优化空间，以降低路径复杂度为目标进行位置调节分析，得到一次优化结果；在所述云端药品标记信息库识别所述第一药品是否存在拿药行为标记信息，若是，基于对应的误触药品集合构建误触提醒标记发送至终端管理用户进行标记提醒。
10、优选地，所述基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法还包括：所述药品陈列规范约束包括药品布局的硬性布局条件。
11、优选地，所述基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法还包括：以降低路径复杂度为目标进行位置调节分析，其中，调节模式包括基于剂型或用途的同类药品集体调控和单一药品的独立调控，其中，若是单一药品的独立调控，建立单一药品分区标记。
12、第二方面，本申请还提供了基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配系统，用于执行如第一方面所述的基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法，包括：药品布局模型构建模块，用于利用目标药店的摄像头采集药店实时图像序列，进行货架层级识别、药品识别，构建药品布局模型；复杂度标记信息建立模块，用于从所述药店实时图像序列分割任一用户由进入药店至拿取目标药品的用户图像序列进行拿药路径的复杂度计算，建立所述目标药品的复杂度标记信息；拿药行为标记信息生成模块，用于根据所述用户图像序列对所述任一用户进行拿药行为模式分析，生成所述目标药品的拿药行为标记信息；分配优化模块，用于将所述目标药品的复杂度标记信息以及拿药行为标记信息添加进云端药品标记信息库，在药品陈列规范约束下对所述药品布局模型进行优化，完成药品陈列位置的分配优化。
13、本申请中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：通过实现基于计算机视觉的药品布局动态优化与智能分配的技术目标，达到缩短顾客取药路径、提升购药流畅度、降低误触率并增强药店整体运营智能化水平的技术效果。
14、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚地了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法，其特征在于，从所述药店实时图像序列分割任一用户由进入药店至拿取目标药品的用户图像序列进行拿药路径的复杂度，建立所述目标药品的复杂度标记信息，包括：
3.如权利要求2所述的基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法，其特征在于，对所述拿药路径执行路径长度、拐点以及流畅度识别，进行复杂度映射转换，生成所述目标药品的复杂度标记信息，包括：
4.如权利要求3所述的基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法，所述路径流畅特征包括各个路径节点的停留时长以及回退路径分布数量。
5.如权利要求3所述的基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法，其特征在于，基于所述药品布局模型进行基础复杂度识别，获取目标药品的基础路径复杂度，包括：
6.如权利要求1所述的基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法，其特征在于，其特征在于，根据所述用户图像序列对所述任一用户进行拿药行为模式分析，生成所述目标药品的拿药行为标记信息，包括：
7.如权利要求1所述的基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法，其特征在于，在药品陈列规范约束下对所述药品布局模型进行优化，完成药品陈列位置的分配优化，包括：
8.如权利要求7所述的基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法，其特征在于，所述药品陈列规范约束包括药品布局的硬性布局条件。
9.如权利要求7所述的基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法，其特征在于，以降低路径复杂度为目标进行位置调节分析，其中，调节模式包括基于剂型或用途的同类药品集体调控和单一药品的独立调控，其中，若是单一药品的独立调控，建立单一药品分区标记。
10.基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配系统，其特征在于，用于实施权利要求1至9中任意一项所述基于计算机视觉的药品陈列位置智能分配方法的步骤，包括：